當今，數據已成為關鍵生產要素之一，但無論政府還是企業，在數據要素方面，大量的數據仍是割裂的，僅能局部反映不同部門或者職能條線的業務，缺少全局視角的統一的業務呈現形式，數據中臺的本質就是通過數據的匯聚、加工、處理，形成對業務全貌的準確呈現，只要是希望通過數據來進行全局業務優化，通過數據挖掘業務價值的企業，都需要建設自己的數據中臺。數據中臺建設的第一步，是需要以一個價值驅動的規劃來勾勒出業務場景藍圖，然后再按圖索驥，逐步建設。通過建設數據中臺構建各項能力，彌合數據供需鴻溝，使數據能夠驅動企業提升經營效率、實現數據業務價值。
從中臺工具能力上，貝奇可提供元數據管理、數據探查、數據采集、數倉管理、數據標準、質量稽核、主數據管理、標簽管理、指標管理、資產管理和數據安全模塊，實現各類數據的匯聚、加工、處理，質量提升、補齊融合、共享開放、資產管理等訴求。
從數據治理服務上，貝奇可基于企業數據應用實際所需場景，規劃符合用戶需要的業務場景藍圖，基于藍圖，提供組織內部數據標準制定，地方、行業（團體）數據標準制定，提供數據匯聚、補齊、加工、質量提升、數據融合、開放共享等服務。
典型案例：某地市智慧海洋項目數據中臺、某全產業鏈業態央企數據中臺、某地市智慧應急項目，某地市經濟運行智慧平臺，貝奇自研數據中臺產品的交付實施，藍圖規劃，數據治理服務。
數據治理是一套可持續“讓企業的數據用起來”的機制，是一種戰略選擇和組織形式，是依據企業特有的業務模式和組織架構，通過有形的產品和實施方法論支撐，構建的一套持續不斷把數據變成資產并服務于業務的機制。數據來自于業務，并反哺業務，不斷循環迭代，實現數據可見、可用、可運營。
數據中臺是數據治理的必備工具。數據治理通過咨詢專家協助企業建立數據管理的組織職責、制度體系，制定治理過程中的各類標準規范作為頂層設計。服務團隊在咨詢專家指導下使用數據中臺工具進行操作，進行具體治理工作。
支持集中式、集中+BP 式、兩級式，三種部署方式。
支持按照組織特點進行，構建數據應用業務場景，為數據中臺建設提供前提條件；以平臺工具建設和架構體系設計為主的第一階段；以數據治理和數據開發工作為主的第二階段；以統一數據服務建設和數據資產運營為主的第三階段。
數據中臺的運營工作需要信息技術部門和業務部門共同完成，單獨由一方負責數據中臺的運營都隱含著不同的潛在問題。
不斷優化數據、服務門戶的易用性、相關資源檢索能力、相似資源的匹配提示能力，并加強對于相關業務人員的使用培訓，確保需求方能夠從中獲取已實現的數據服務內容，避免需求的重復提出，從根本上減小數據中臺體量無序膨脹的可能性。
堅持應用導向，從滿足數據中臺的應用需求來看產品價值，
對于決策層，通過數據中臺的使用，提升業務管理決策的支持水平；
對于管理層，利用數據中臺提升管理效率，降低管理成本；
對于基層人員，利用數據中臺提高日常工作的執行效率，有效防范風險，提升業務效益是其關心的核心問題。
