系統整合、資料可視化、決策支援一次到位的數據中台
數據中台(Data Platform)不僅是各方資料源的儲存中心，更是數據挖掘、分析與應用的重要核心入口。
透過ETL (Extract, Transform and Load)數據處理工具對各式數據進行蒐集、計算與儲存，持續且自動地收集資料，藉此統一企業數據標準，逐步打造企業自身的數據資產。不僅如此，數據中台所提供的單一數據取用端點，藉由融合跨系統數據，可滿足企業如AI、BI、APP或內部系統等多元應用，解決企業規劃服務時造成的數據重複性與資料處理成本。
數據中台讓數據活用於企業，讓企業因數據而轉變，讓轉變帶動企業獲利，讓數位轉型帶領企業持續向前邁進。
數據中台導入前後差異
Before- 手動排程
- 數據取得時間過長
- 數據取用不夠即時
- 多資料來源權限管理不易
- 跨系統應用開發不易
After- 自動化排程
- 定時匯入數據進中台
- 提升應用程式應用效率
- 降低資料庫負擔
- 跨系統應用易開發整合
數據中台效益
由數據中台應用面以及業務營運層面來檢視，讓資料走向自主化，落實即時決策應用。
應用面
短期效益 
- 匯集多方數據源
- 數據取用單一入口
中期效益 
- 規劃數據運用策略
- 數據決策平台應用
長期效益 
- 各式應用展開
- AI 相關應用
營運面
短期效益
- 數據集中統一管理
- 提升營運與決策水平
中期效益
- 支撐企業發展
- 加速決策效率
長期效益
- 邁向數據思維企業
- 節省成本提高獲利
延伸了解：
【聚焦智慧製造】製造業從數據治理到數據中台案例分享
數據的重要性與需求性已日趨增加，如何有效存放、應用數據已是企業的關鍵課題，數據中台的概念也因此而生，不僅可匯集多方資料源，更是數據挖掘、分析與應用的重要核心入口。 透過 ETL 工具自動且持續對數據進行蒐集與處理，藉此統一企業數據標準，逐步打造企業自身的數據資產，提供前台單一數據取用端點，融合跨系統數據，滿足企業如 AI、BI 或內部系統等多元應用，解決企業規劃服務時造成的數據重複性與資料處理成本。數據中台身負連接前台與後台的重責大任，藉此打通數據侷限，讓數據協助企業進行決策。