01  误区一：管理系统+分析工具=数字化中台  

传统企业在经营管理过程中会根据业务或管理需求，不断添加和升级诸如OA、CRM等不同类别的管理系统。

为了更好地响应前台的业务需求，有些企业成立了新的或扩大、加强了原有的技术部门，由这些技术部门负责利用各类分析工具将管理系统中的数据进行分析后，将分析结果反馈给各运营部门。

这种方式仍然是企业前、后台的传统运营模式，并不是真正意义上的数字化中台。

管理系统和分析工具的搭配治标不治本，因为这样的叠加没有将业务、技术、分析各部门的数据打通，没有将共同资源进行优化组合，无法为企业数字化转型提供全面、敏捷的平台化服务。

02 误区二：所有业务都可中台化  

中台化的目标是为了降低成本，分两种：

第一，将现存业务之间重复造的轮子合并，降低成本；

第二，为某些业务尤其是新业务提供能力，可以低成本快速试错。

03  误区三：服务中心=中台

把服务中心的基本服务称为“中台”。

服务中心是指：我们从公司内部的多个业务条线中提取出一个具有相同或相似需求的服务作为公共服务，并将其开放给不同的业务条线。

在电子商务中，如果我们有多种电子商务模式，那么我们对基本订单、商品和成员有共同的需求。无论我们的业务是网上购物还是自营电子商务。或集团电子商务。

然后我们有三个服务中心：商品中心、订单中心和会员中心。不同的服务中心汇聚在一起，形成我们的商务中心。

如果给业务平台进行定义：那么它应该是一个业务半成品解决方案聚合中心，由所有通过并经过可重用性验证的业务组件组成。

就是说，一个企业内部只有一个业务平台，业务平台内部设置了不同的基础服务。任何一个基础服务都是中间局的一个服务单元，负责解决不同的业务场景。

04  误区四：数据中台直连前台更敏捷，没必要建设业务中台 

建设数据中台是为了实现“数据业务化，业务数据化”，核心目标是构建可复用的数据资产中心、数据智能中心、数据管理中心和数据公共服务中心，赋能业务数据化和智能化，敏捷响应客户的个性化需求。

数据中台主要工作是抽象公共数据服务，涉及大量的数据规整、流程梳理、工具建设、数据模型建设、服务抽象等具体工作，整体的操作灵活度适中。

前台是作战模块，灵活度较高。

前台一般有多个业务板块，不同的业务板块尽管业务有差异，但一般有很多共性的需求，需要公共服务赋能。

即使一个全新的业务场景，在极端情况下，所有的业务流程都无法复用，数据中台的很多功能也依然可以复用，如数据ETL、数据圈选、数据分析等。

从数据资产和数据复用的角度来看，企业也应该在整体的数据战略中设计数据服务体系和业务服务流程。

从企业整体资源配置和效益最大化的角度来看，业务中台人员需要从流程上进行梳理，抽象和归纳，从而产生公共的业务流程和服务需求，同时可以产生海量可用的数据资产，这就是业务中台的核心价值。

如果数据中台直接服务于前台，那么会为了应对前台的临时需求而重复“造轮子”，留下很多垃圾数据。问题日积月累，最终会影响数据资产化的进程，也会影响数据价值的实现。

数据中台和业务中台是一对孪生兄弟，相辅相成，互相促进，各尽其职，携手支撑业务前台的敏捷需求，打造可复用的数据资产、数据能力和业务公共服务。