数字中台建设要点：

数据采集与整合：

打破企业内部各个业务系统的数据隔阂，通过数据采集和数据交换实现数据的集中管理，形成统一的数据中心，为后续数据价值的挖掘提供基础。
利用自研或第三方ETL（Extract, Transform, Load）工具实现多数据源融合，构建统一的数据湖（Data Lake），处理TB级甚至PB级的数据量。

数据提纯加工：

对数据进行统一标准、补充属性，提高数据质量。
根据业务需求对数据进行汇总、分析，形成数据表、报表等，满足企业对数据的需求。

数据存储与管理：

支持多种数据存储方式，如分布式存储系统、高性能分布式列式数据库、分布式关系型数据库等，以满足不同场景下的数据存储需求。
提供数据资产管理功能，包括数据地图、主数据与参考数据管理、数据标准制定、数据质量管理等，确保数据的一致性、完整性、正确性和及时性。

数据服务可视化：

对数据进行计算逻辑的封装，生成API服务，使上层数据应用可以方便地对接数据服务API，快速将数据应用到业务场景中。
提供数据大屏、数据报表、智能应用等多种数据可视化方式，使数据更加直观易懂。

智能分析与决策支持：

利用大数据分析和人工智能技术，对数据进行深度挖掘和分析，发现数据背后的规律和趋势。
提供多维决策建模功能，支持复杂业务场景下的决策分析，为企业决策提供有力支持。

数据安全与隐私保护：

在数字中台建设过程中，需要高度重视数据安全与隐私保护问题。
采用加密技术、访问控制、数据脱敏等手段保护数据安全；同时遵守相关法律法规和行业标准，确保用户隐私得到充分保护。

可扩展性与灵活性：

数字中台需要具备高度的可扩展性和灵活性，以应对企业业务发展的不断变化。
通过模块化设计、微服务架构等方式实现系统的灵活扩展和快速迭代；同时支持自定义开发和集成第三方应用，满足企业个性化需求。