大部分电商大数据平台系统企业在实践项目的时候，并不会把大部分主力资源将品牌能力沉淀成自身的产品和平台，例如很多可以实现共用的大数据服务没有实现真正意义上的服务化、产品化，以致于很多产品总是在执行重复的动作。我们知道目前的大数据中台系统技术带来的不仅仅是数据量的火箭式增长，更重要的是利于大数据网站系统管理能力提升，所以传统的大数据平台建设已经无法满足用户需求。数据中台系统架构体量、产业规模以及云计算高速发展轻松降低基础设施成本，进一步创造企业盈利是大数据平台所关心的重点问题。通过本文我们来简单了解下：企业为什么要搭建大数据中台系统，什么叫大数据中台架构，数据中台系统架构基本构成和如何提升电商大数据平台功能管理。
大数据自动化营销平台公司【数商云】创始人兼CEO谢建松先生认为，互联网公司之间的战役已经结束了。所有企业主战场不在线上而在线下，不管是互联网巨头还是产业巨头都在思考如何利用互联网、大数据中台系统和相关技术的能力改变线下产业。而且选择合作伙伴应该遵循一个原则：愿意真的开放大数据平台，愿意给实体产业赋能。
大数据中台架构是指通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储、加工，同时统一标准和口径。
今年，马老师（马云）说过，大数据中台架构成为大数据行业的热门概念，它最先是从阿里引出的，“很多人会把数据比作“石油”，阿里巴巴要成为全球电子商务的“水电煤”。我们现在搭建的大数据中台系统，就是希望扮演“发电厂”的角色。”
大数据中台系统把数据统一之后，会形成标准数据，再进行存储，形成大数据资产层，进而为客户提供高效服务。这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是这个企业独有的且能复用的，它是企业业务和数据的沉淀，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。
大数据中台系统架构建设基础
大数据中台系统建设基础还是数据仓库和数据中心，并且在数仓模型的设计上也是一脉传承，之所以我们现在处处推崇大数据中台系统建设及应用，一个是因为大数据中台系统确实有过人之处，另一个是这套模型在阿里体现了巨大的应用价值。
1、数据中台资产管理
盘点大数据网站资源、规划大数据网站资源、获取大数据网站资源，并将所有数据资源进行完整呈现；通过元数据信息收集、数据血缘探查、数据权限申请授权等手段，解决"有哪些数据可用"、"到哪里可以找到数据"的难题，并且提升数据资源的利用率。
2、数据中台质量管理
大数据网站系统质量就是保障数据正确性的工具，主要包括这么几部分：一是支持准确性校验规则，二是支持双表校验，三是输出校验报告。
3、数据中台模型管理
大数据中台模型管理，主要是为解决大数据中台架构设计和数据开发的不一致性，是为了约束大数据网站系统平台使用者的表名、字段名的规范性，大数据中台架构师从工具层合理的进行模型分层和统一开发规范,包括2部分，一个是规则配置，另一个是对表名、字段名的定期校验。
4、构建数据中台标签体系
对用户、产品、客商、营销各主题域进行标签提取，将其特征数字化，为后续进行精准 营销和用户画像提供必要条件。着重分析当前需要但是无法获取到的指标，描述使用不便的指标，分析问题原因，绘制数据供应链条；
5、数据中台应用规划及实现
数据中台策略的基本理念是，将所有的数据汇聚到数据中台，以后的每个数据应用（无论是指标和分析类的，还是画像类和大数据类的）统统从数据中台获取数据，如果数据中台没有，那么数据中台就负责把数据找来，如果数据中台找不来，就说明当前真没有这个数据，数据应用也就无从展开。
数据中台系统架构一般包含以下几个部分：
1、数据中台系统仓库：
用来存储数据的，结构性数据、非结构性数据等，还有离线数据和实时数据等；
2、大数据系统中间件：
包含了大数据计算服务、大数据研发套件、大数据分析及展现工具；