1.2.1 路徑一：業務數據化

業務數據化是指引入中臺架構技術對成熟的運營場景提供中臺化服務，通過成熟業務來沉淀企業的數字化能力，讓業務和技術相互融合，不斷擴展業務邊界，不斷增強支撐創新業務的能力，不斷深挖數據價值，將品牌商、商品、用戶等企業經營核心要素，以場景化的方式沉淀和輸出，通過數字化方式交互連接，讓企業的運營更加快速、高效。

1．業務中臺化

傳統技術架構都是煙囪式的，隨著業務變得日益復雜和產業合作的深入，企業內部對不同業務場景的協同運營變得越來越難、效率和執行力下降。為了改變這一問題，需要基于原有的成熟業務應用進行中臺化技術改造，以解決業務不交互、數據不通等問題。如原有的商城、CRM、POS等系統均有獨立后臺，在面向消費者端應用時可提供多個不同入口的應用，需要將原有應用逐步沉淀到中臺形成統一的共享能力以對不同端提供服務，如商城提供統一的交易能力、CRM沉淀統一的會員能力等。

2．數據資產化

數字經濟時代，數據資產將成為企業核心競爭力，評價一個企業的數字化能力和業務價值，就需要評估其數字資產的價值變現能力。那么什么是企業的數據資產呢？它是企業擁有或控制的能帶來未來經濟利益的數據資源。因此，并不是所有的數據都是資產，只有可控制、可計量、可變現的數據才可能稱為資產。其中，實現數據資產的可變現屬性，體現數據價值的過程，即數據資產化。在大數據時代，具有商業價值變現的數據將是企業數據架構的核心。

新的商業模式和數字化運營模式可以通過創造性的方式整合這些新的數據資產，如智能交通、生活軌跡分析和消費者畫像等。實現以數據驅動的個性化服務成為可能，如微營銷和客戶個性化定制的產品和服務，滿足每一個消費者的獨特需求，現在很容易通過數字化運營實現，不僅能夠增強競爭優勢，開辟新的市場，設計新的服務，還能為客戶帶來體驗上根本性的改善，加速業務擴張。

數字化運營模式依賴數據計算、數據模型和中臺化技術的整合能力。因此，有更多的企業（特別是食品酒飲、化妝品、消費電子等面臨新零售業務場景多且復雜的企業）選擇從數據中臺切入，快速將企業現有數據進行數據化改造，實現價值變現，在行業和市場競爭中贏得先機。

大數據進入下半場，人工智能已然崛起，現有的大數據技術亟須和人工智能技術結合，孕育新的產業生態，向數據智能型企業轉型正在成為數據科技創新的行動方向。企業通過建設數據中臺，打破內部數據壁壘、盤活數據資產、提升數據價值，對外提供統一的智能化數據服務，重構企業大數據生態環境，進一步深挖和釋放大數據的價值紅利，其中以業務對象為核心的價值連接和標簽體系，反哺業務中臺，實現快速反應和高效執行，深度挖掘數據的商業價值，提升數字化收入和價值貢獻。