明确建设流程

数据中台建设分阶段推进，以制造业为例：第一阶段补齐平台基础能力，部署数据交换、开发、治理等模块，确定试点应用，打通 “数据采集 - 业务支撑” 全流程；第二阶段优化数据资产，借算法与服务中心补全资产、扩展场景；后续可按需升级实时处理能力。

重视架构设计

从业务场景出发设计全链路方案，数据中台架构涵盖数据汇聚联通、开发、体系建设、资产管理、服务体系建设等核心模块，包含数据采集、存储计算、治理服务等关键环节设计。

强调资产建设

构建标准化、高质量数据资产体系，推进贴源数据层、统一数仓层、标签数据层、应用数据层建设，通过数据汇聚联通与开发，将数据加工为高价值资产。

注重应用建设

以支撑业务决策与运营优化为目标，提供智能场景化数据应用：生产运营上，用 dashboard 实时展现实时指标并预警，助快速定位问题；供应链端，可视化管理各环节，辅助制定采购计划、预警库存；质量管控方面，建追溯体系，追溯问题并挖掘规律，补全数据应用 “最后一公里”。

本章节聚焦数据应用体系建设，数据应用是数据中台实现数据业务化的核心，涵盖数据应用概述、建设流程、管理运营及发展趋势。从定义、架构、特点和价值展开，明确数据应用以数据为基础，由数据（含数据资产、算法模型）、引擎（提供查询分析能力）、交互（含数据服务与产品）构成，还介绍其分层架构，助力构建适配场景的应用，实现数据赋能业务。

本章节属新增章节，围绕数据中台项目落地实施展开。数据工程化监督环节，对数据采集、存储、处理等流程严格把控，借助规范指标和自动化工具，确保数据状态实时监测。此外，还介绍了 “1+3+6+18” 数据中台工程化交付框架，通过构建涵盖项目管理、需求管理、技术管理的铁三角交付团队，从多维度保障项目顺利执行，为数据中台项目落地提供了系统且实用的指导 。