由于企业不同部门业务不同等的差异，采用的数据处理系统或框架也可能不一样。这样导致企业各部门或不同的系统数据相互独立、隔离，不能实现企业数据真正的互通、互融，使得数据的整体价值难以更好的体现。
互联网行业的人一般都听说过前端和后端（或称前台、后台），中台是什么？前端是直达用户的系统，如门户网站、手机APP、公众号等；后端是业务管理的系统集合，如财务系统、ERP系统及基础设施、存储计算平台等；而中台是与前台、后台对应的概念，中台可以让数据在数据平台和业务系统之间形成一个良性的闭环。
数据中台 是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径，是一个数据管理体系，内容涉及全局数据仓库规划、规范定义、建模研发、连接萃取、运维监控等。数据中台作为一个整体，输出统一、规范、标准的大数据资产，为企业或客户提供高效服务。

数据分析开发流程一般分为下面5个阶段，主要包含：数据采集、数据处理、数据建模、数据分析、数据可视化。
数据采集： 数据通常来自于企业内部或外部，企业内部数据可以直接从系统获得，外部数据则需要购买，或者通过爬虫等数据采集工具采集；
数据处理： 获取到的数据往往会包含一些干扰数据、不完整数据，因此一般需要对数据做相应的处理；
数据建模： 不同的业务对数据的需求不同，根据相关业务或战略需求建立相应的数据模型，有针对性进行主题分析；
数据分析： 根据模型中要分析或计算的指标，采用相应的分析方法进行数据分析，得出目标分析结果；
数据可视化： 将数据分析结果进行可视化展示，使其更加方便业务人员或决策者理解。
数据类型
 结构化与非结构化数据

结构化数据： 指以行、列等数据结构模型存储，有严格维度划分或属性标注的数据，如实验表数据、关系型数据库的表记录等都是结构化数据。
非结构化数据： 与结构化数据相对应，比如软件系统产生的日志、一封邮件、HTML网页、一张图片、一段微信聊天记录等。
显然结构化数据更易于做数据分析，很多数据分析模型都只能使用结构化数据，因此遇到非结构化数据时，我们一般会先将非结构化数据转化成结构化数据，再进行数据分析。
定性与定量数据
定性数据： 指描述事物的属性、类别、特征的数据，不能进行加减乘除等数学计算，一般是字符型，包含汉字、字母、数字、符号等；
定量数据： 指描述事物的数量、大小或多少的数据，可以进行加减乘除等数学计算，一般是数值型，包含整数、浮点数等