當前全球經濟進入
數字化轉型時期，數字化轉型已成為傳統企業必須付諸行動必選題。基于企業業務數字化要求，企業可利用數據中臺提供的大數據能力，優化現有商業場景，創新變革新的商業模式，有效賦能和創新業務，實現收入創造和價值實現的機會，支撐企業的數字化轉型策略。
當前大多傳統企業的數據中臺建設還處于初級階段，但隨著移動互聯網的發展、線上線下融合，數據服務的形式、場景開發增多，業務維度更加復雜，數據中臺建設面臨更多挑戰，主要表現如下：
數據缺乏標準與規范，難以有效集成與使用
數據中臺需要集成內外部、各系統的數據，只有建立一致的數據規范，通過統一的模型容器，才能實現數據有效整合，避免數據誤入“形合神離”的窘境。
數據可信度偏低，導致數據不可用、不敢用
數據中臺的數據來源為內外部的系統，其數據完整性、時效性、真實性都有待評估和度量，只有在數據中臺建立完整的
數據質量評估、問題發現、整改的機制與流程，避免數據“垃圾進，垃圾出”，才能不斷提升數據中臺的數據質量，使數據使用人員逐漸增強對數據中臺所導出和展現數據的信任。
數據沒有業務視角的展現方式，業務人員不會用
隨著企業級
數據應用的深入，風險、運營、營銷等崗位的業務人員，需要更多的運用
數據分析技術，因此了解和掌握數據情況變得尤為重要。而傳統的開發人員所用的數據模型或者數據字典，作為一種描述數據的方式和語言，缺乏與業務場景的結合，偏重于技術角度，比較難于理解和應用。
數據不可溯源，跟蹤數據處理過程困難
數據中臺為了能實現數據整合與高效應用，以及指標計算的復雜性，往往會進行多層的數據處理。而且數據處理的邏輯往往只是在程序或者文檔描述中，存在結構化差、描述不全、不及時、不準確等情況。
但數據中臺所支持的應用越來越多，采集的數據也越來越多，加工過程會越來越復雜。因此對于數據來源路徑分析、數據問題跟蹤分析方面，工作量大且極為困難。
數據中臺的構建不是不是一蹴而就的，需要通過小的業務場景的不斷累積，需要長時間的業務經驗的沉淀，不斷的進行優化創新，最終才能構建出具有企業業務特色的數據中臺。
根據億信華辰數據治理方法論和實踐經驗：
從業務場景入手
數據中臺需要以場景化的方式去驅動，只有與具體的業務場景相結合，將業務數據場景落地，才能快速驗證其價值，相較于需求驅動來說，它是更貼近業務的數據平臺，當出現新的問題是，能快速給出解決方案。
累積經驗，構建數據文化
經驗的累積是一個長時間的過程，需要制定好先相關的計劃，針對各類的業務數據進行分析決策，以數據為依據挖掘出最適合該類數據的業務服務。通過多種業務場景的累積，構建出自己的數據服務體系，同時將企業技術能力進行匯集和沉淀。通過數據的方式支撐整個管理過程、服務過程，更加針對性的提供相應的技術支撐。
進行思維的創新
業務知識領域經驗的積累在一定程度上提升了服務的效率，然而長時間的重復的業務工作讓人逐漸失去活力，另一方面知識和技術發展快速更迭，要順應業務發展和時代發展的需要，進行思維和技術的革新，為企業注入新的活力。
打造自身的特色
構建數據中臺不是盲目的照搬，每個企業的業務系統夠有所差異，只有深入了解自身企業的業務特色，找出最能體現價值的應用點，以此為切入點，才能挖掘出企業更深層次的價值。
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