數據中臺最核心的就是data API，它提供一個一個的可以復用的標準，這種數據服務給到業務系統。構建數據中臺和構建數據平臺也有很大的區別，構建數據中臺一定是業務價值出發，而且數據中臺一定不是一個單體的產品，數據中臺里面的組件是有的是可以產品化的，比如數據存儲，比如說你的數據分析工具，比如說你的數據探索的工具，你是可以有產品去組合的。但是數據中臺一定不是一個產品，每個企業的數據中臺會依賴于他企業的業務模式，他企業的信息化水平，他企業的投資預算，依賴于很多他的個體化，個性化的因素，所以數據中臺對于不同的企業來講，它一定是一個定制化的系統，因為它跟業務息息相關。數據中臺的架構一定不是一個固定的，它一定是眼鏡式架構，比如我們現在在有一個客戶那里，一個做全球潤滑油的零售客戶，我們跟他們合作已經兩年多了，將近三年了，他們最早的時候還沒有數據中臺的概念，但是從他們最早的時候，由于在中國沒有it，所以他們最早的預算非常低，非常小。但是在那樣的情況下，可能也就很少的預算，我們也能構建一個數據中臺的雛形，然后一點一點地快速地為他們的業務產生價值，并且持續的演進到現在他們已經有了自己真正的數據中臺，做的是比較完善的了。
第三，數據中臺的建設一定要有戰略耐心，這里的戰略耐心我們把它叫做兩個耐心。一個是投資方要有戰略耐性，不是說我給你錢，給你1000萬，你趕緊給我買個數據平臺回來，然后買完了以后趕緊要產生業務價值，往往這樣的項目，我們認為數據中臺的構建一定要是平臺就是數據的部分，技術的部分和業務的部分要同時前進。但是它一定會有一定的過程，有一定的過程，你的
數據價值的探索，到你的數據價值變成一個數據產品的設計，然后變成一個可用的軟件上線，這是一個需要時間的，所以我們認為投資方要有戰略耐心。要認識到從數據到業務價值是有一個過程的。那么建設方也要有耐心，建設方不能好高騖遠，一上來就做一個龐大的能力，然后在上面再生長，因為變化太快，技術更新太快，業務變化太快。所以我們所講的數據中臺的構建方式一定是敏捷的，然后是不斷的迭代。
坦率來講，這兩年我們一直在思考
數據治理是不是個偽命題？是因為在五年以前，十年以前，我在做傳統的數據，做了很多數據治理項目，那樣的數據治理項目在他看來很多是不成功的。之前我們所講的成功是項目系統驗收了叫成功，但是現在我們理解成功指的是它對企業的業務帶來價值。
我們回想起來，過去的數據治理的項目，會產生三大類的服務，第一類，一堆流程，一堆標準，這是第一類，就是一堆文檔。第二類，產生一堆崗位，就是會有很多的人，原來做業務的，做技術的，現在專門出來給它個名詞叫數據管理員，或者給它個名詞叫數據管理委員會，或者是物料審批員，像這樣的名詞會產生一堆崗位。第三類，會產生一堆系統，
元數據管理系統，但是數據治理的項目都往往做起來都很龐大，因為我們希望就從根本上解決企業級
數據質量的問題。但是現在我們回過頭來看，我們覺得這種方式不一定是最有效的，而且很多時候當你把這些標準做出來，把系統做出來，實際上當時認為你可以解決的這些問題的這些數據已經發生了變化。
刻舟求劍是一個很好的名詞來形容這個數據類項目數據治理的特點，因為數據在企業里面它是流動的，像河水一樣，永遠是在流動的，而且我們企業追求的是什么？就是數據的流動速度。我的數據流動越快，我產生的數據越多，我對用戶的維度越細分，我的企業的經營就越有活力，我在市場上就越具有競爭力。但是你流動的越快，你很難保證。因為它一定會有你想不到的東西，你的系統響應力一定沒那么快。這種情況下，我們希望現在用做一個
數據標準做一個數據模型，然后做一個數據治理，然后就好像是說在河水上加標準化的檢測站一樣，這是做不到的，所以我們現在所講的治理，把它叫精益數據治理，在業務層面跟業務一起去治理數據，而且我們追求的不是說一定要把數據質量設計到好多完美，做不到，這是不可行的，達不到的。
我們的目標是哪怕我的數據只有50%的準確性，那么在我提高數據質量同時，我也希望這50%準確的數據也能為我產生業務價值。這句話是我們現在正在嘗試的，也是用來做的。
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