数据中台价值的展现是通过使用和运营来实现的。数据中台的目标是使企业内部的数据产生业务价值，最终价值产生的直接手段必然是通过业务人员的使用。但如何让业务人员愿意去使用，并且能够用好数据中台产出的服务，更大程度上的影响到了数据中台能够体现出的增量价值。

数据中台的运营是希望通过建立相关组织及运营机制，基于一定的评价体系和运营策略，实现对于企业数据中台的长期持续运营。具体来说，通过建立必要的运营组织，投入专门运营人员，培养运营意识，建立运营机制，明确运营的职责和边界，制定策略和目标，从赋能推广、使用反馈、评估分析、完善规划到能力沉淀等各环节上开展日常运营工作，形成闭环运营体系。

数据中台实际产生的价值与其使用、运营情况紧密相连，正确的使用及优秀的运营能最大程度发挥出数据中台蕴含的业务价值。相应的针对数据中台的应用及运营需要重点关注以下几个方面的问题，以便促进数据中台的价值发挥和提升。

数据中台中汇聚了企业可能产生业务价值的各类数据，在其之上通过加工、分析可以产生大量的数据半成品、中间结果或是完整的数据能力及产品。伴随着业务方数据需求的持续增加，实现这些需求所形成的数据内容将在数据中台中快速积累，如果不加统筹将出现大量的重复内容。为避免数据中台内容在持续建设下不断膨胀，导致业务应用方定位所需数据能力的效率下降，数据中台的需求方、管理方、运营方等各方需通力协作。

在数据中台的实际使用和运营过程中，数据中台的运营方应从整体层面建立后评估体系并据此持续调优，对于数据服务建立准入准出原则，定期根据评估结果优化服务内容，提升中台能力质量，防范体系“臃肿”。同时，对于需求方提出的数据需求应建立合理的审批制度，并由管理方或有关人员统筹需求的实现计划，避免对于非急迫、非共性需求的实现，以及对于已实现需求的部分重复开发，从源头上确保数据中台中所提供数据服务内容的整体质量。

此外，数据中台运营方还应从需求方的视角出发，不断优化数据服务门户的易用性、相关资源检索能力、相似资源的匹配提示能力，并加强对于相关业务人员的使用培训，确保需求方能够从中获取已实现的数据服务内容，避免需求的重复提出，从根本上减小数据中台体量无序膨胀的可能性。

数据中台实际应用效果应从成本、支出、收益等角度进行价值量化，由数据资产管理体系统一串接，形成一套可测量的价值量化方法。数据中台成本、支出主要体现在平台建设（含软硬件采买，软硬件部署实施）、团队搭建、人才培养、平台运维、平台升级等维度；数据中台收益部分体现在多个方面，主要围绕数智驱动带来的企业经营的降本、增效、提质、降耗等方面，企业可根据自身业务特点，在企业不同发展阶段建立数据中台价值量化考评机制，针对数据中台价值收益进行综合评估。

具体来看，数据中台的价值可以通过数据标准评估、数据资产评估和服务效果评估几个维度来综合评估。

数据标准评估：从数据接入规范、数据建模规范、数据存储规范、数据安全规范、数据调用规范和数据销毁规范等多个规范的建立和执行情况衡量。

数据资产评估：数据资产化意味着在公司内部形成共同的“数据语言”，各部门为了统一的分析目的，形成各自对应的统计标准，在运营过程中实时对数据进行收集汇总分析。通过构建数据资产大屏，从接入数据量，数据使用频次、热度，数据质量稽核评分，开放的数据服务数量等多个维度对形成的数据资产进行评估。

服务效果评估：数据形成资产后，通过数据中台开放给各部门使用，由数据驱动决策，实现业务和组织的数字化运营。由此可通过数据服务的时效性、稳定性、满意度、价值贡献度等方面进行评估。

通过以上维度，企业可以提升数据中台产生的收益为目标，结合数据中台的建设成本和持续性支出，构建完整的价值量化管理模型，根据衡量结果对数据中台进行持续优化。

数据中台的建设一般是阶段性过程，每个阶段都会有各自的场景目标，但数据中台的运营工作却是一个长期持续的过程，这一过程不是单纯为保证其运转正常而对现有建设内容的日常维护，更是一个发现、迭代、完善的过程。

数据中台运营的长期持续迭代需要注重多方面。既可以包括已建设内容的迭代，如数据模型的变更调优、数据治理规则的扩展深化、数据加工链路的编排优化等；又可以包括技术平台能力的迭代，如新功能新特性的增强、任务运行性能的提升、计算存储资源分配的优化、数据安全保障措施的完善等，这些迭代内容都可以在日常运营过程中发现，并逐步更新。

数据中台的运营除了需要关注偏技术层面的迭代，同时也应注重业务场景的不断完善。企业业务的价值场景是不断变化的，即便是已建设完成的场景，也会由于外界政策要求、市场环境变化等因素的影响，进而需要及时的调整补全。同时，更要充分利用现有的能力，去发现新的场景，服务新的应用，由此才能对企业的经营发展提供助力，真正体现运营的价值。

数据中台的能力通常以企业数据加工利用一体化平台的形式具象化体现，其能力承载于相应的技术平台之上，由此其主要的运营工作往往也由信息技术部门承担。但其中汇集的数据却往往来源于企业的各项业务，并最终服务于业务，例如从业务在企业内部涉及到的各层次人员对于数据中台的需求来看：对于决策层，数据中台的使用必须要提升业务管理决策的支持水平；对于管理层，迫切需要利用数据中台提升管理效率，降低管理成本；对于基层人员，如何利用数据中台提高日常工作的执行效率，有效防范风险，提升业务效益是其关心的核心问题。由此可见，数据中台的价值最终也不可避免的体现在对于企业内部业务相关各层次人员需求的满足程度上。

因此，数据中台的运营工作需要信息技术部门和业务部门共同完成，单独由一方负责数据中台的运营都隐含着不同的潜在问题。

在技术驱动运营方面，信息技术部门的关注重心往往在于数据的规划、集成、标准、建模、开发、治理、服务等数据管理能力的正常运转，平台相关功能是否满足现今的使用需要，平台使用的技术与资源能否应对发展趋势等，这些更多是技术层面的运营，可能并不是用户真正所需，所能展现的运营成效缺乏直观的价值体现。

在业务驱动运营方面，业务部门关注重心往往在于能否便捷的检索、获取到所需所想的数据资源，以支撑业务发展；数据的流转、应用过程是否足够简单、快捷、多样，以提升效率，优化业务流程；拿到的数据是否足够完整、准确，以促进业务的决策与成功等。这些业务驱动由于涉及面广，需求实现路径差异大，运营优化存在一定的难度与成本。

单一从技术或业务层面进行数据中台的运营都存在各自的不足，只有注重技术与业务的融合，以业务促进技术革新，以技术带动业务创新，形成良性互促，才能更好的保证数据中台运营工作长效进行。

为促进数据中台的使用，确保运营工作的长效开展，除了重视平台运营之外，更需要相应的组织管理机制做保障，形成明确的组织架构、职责分工，确定相应的角色、职责、汇报关系并制定人员配置管理计划，作为运营体系的基础支撑，使企业相关部门和责任人重视数据中台的运营工作。企业在日常经营中，需明确数据管理和数据应用要求，数据来源与业务属性强绑定，在出现跨职能交互的数据需求，也要有对应协调机制做保障，使业务顺利进行。

一般来说，企业数据中台运营组织架构可以包括决策层、组织协调层、管理层、执行层四个层级。决策层作为数据决策方，由组织 CIO 或 CDO 担任，拥有数据中台工作的最高决策权，通过对数据驱动业务理念的深刻认识，对企业上下进行认知层面的宣贯，同时，负责制定数据中台的数据运营决策、战略和考核机制，并监控数据中台所有工作的顺利进行。组织协调层由虚拟的数据中台运营管理委员会承担，负责统筹管理和协调资源，细化数据中台运营工作的考核指标。管理层由具体的数据中台运营管理部门承担，作为数据中台运营管理工作的主要实体管理部门，负责构建和维护组织级架构（包括业务架构、数据架构、IT架构），制定数据中台运营管理制度体系和长效机制，定期汇总数据中台运营管理情况，并向组织协调层和决策层汇报。执行层由业务部门和信息技术部门共同承担，负责在数据项目中落实具体工作，与管理层协同参与各项运营活动。

在数据中台的实际应用中，要明确其本质是组织架构的重塑，首先要从管理层开始，重视数据经营的理念，形成合理的企业组织架构，不断同步构建与其相匹配的管理制度、流程，同时确保所有参与方从认知上足够重视，从行为上严格遵循，参照标准化、规范化的数据中台运维运营规范所支撑的运营体系，更好的发挥数据中台的价值，突显其在企业数字化转型当中的重要地位。