没有数据中心，数字化管理就是一句空话。数据中心对于企业数字化管理能力的建设至关重要。其对企业数字化管理的支撑作用主要体现在数据、算法、智能应用、人才四个方面。
数据已经成为企业重要的基础生产要素。数据是数字化作战的基本生产要素，是重要的战略资源，是数字化作战平台的基础。数据中心的出现将扩大企业拥有数据的边界。传统业务分析使用的数据主要局限于财务数据和部分业务数据，而数字业务需要依靠包括内部数据和外部数据在内的大规模数据来产生价值。
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成功的数据应用是内外部数据深度整合的应用。无论是房地产企业综合采用运营计划、项目成本、销售进度等内部数据，以及投资前计算中地块基本情况、竞争对手拿地等外部数据；或者销售、生产、采购、财务等部门的内部数据以及竞争对手状况、区域天气、市场环境等外部数据。由快速消费品企业在供应链决策中进行整合和协调。只有内部财务数据与大数据相结合，才能引发真正令人满意的数据应用效果。依托大数据、物联网等新一代信息技术采集的海量内外部数据，数字化运营获得了前所未有的优秀数据基础支撑，可以开展更有价值的数据应用。
算法让企业管理智能化。数据算法模型的核心是发展基于智能技术的数据建模，形成面向服务的数据应用。数字化管理的最大价值是为管理者的科学决策提供量化的信息支持。其本质在于对企业的业务进行建模，即通过建立量化模型来模拟企业的业务模式和经营模式。智能技术架构下的数据中心的核心能力是数据建模，可以进行基于智能数据研发的在线数据建模，基于智能算法的统一画像，构建公共数据模型。借助强大的建模和计算引擎，企业可以根据不同的主题建立业务模型和财务分析模型，发现数据之间的关系，根据数据进行推论，满足数字化管理系统的性能要求。
智能应用是数字化运营实现的具体表现，数字化运营对于业务的价值很大程度上需要通过面向场景的智能应用来体现。基于数据中心的智能应用涵盖了信息系统自动化、智能化、业务流程在线化、实时化、数字化的要求。基于对业务知识的理解，能够进行科学的预测、合理的控制和智能的分析，真正成为管理者的智能助手。
以数据分析为例，传统的分析工作需要依靠人按照一定的路径对管理数据进行浏览和探索(下钻和旋转)，并与预算和业务目标进行对比，发现数据异常，从而发现业务和管理中的问题，形成分析结论。智能应用可以对数据进行自助、快速、多维度的分析，输出或保存分析报告。
目前，依靠早期的智能技术，企业已经可以实现主体的财务预测、业务推演和风险量化。未来，随着人工智能技术的深度发展及其在商业领域的高层次应用，具有先进人脑智慧的数字化商业平台将基于对商业知识的理解、科学预测、合理控制、智能分析，甚至直接代替管理者进行自动化决策。
数据分析专家仍然是数字化管理结果可靠性的重要保障。任何方案设计和项目实施，人才都是最重要的。没有人才，一切都是空谈。作为一个新的复杂的架构平台，数字管理的发展
因此，负责平台运维的角色首先必须是数据管理理论和数据分析方面的专家。其次，他应该是企业管理方面的专家，精通业务。因为企业的数字化运营本质上是对企业组织结构和职能的重构，不再像过去那样只负责支撑业务运营的信息和数据需求。而是要把引领业务发展作为企业管理的主导作用。所以企业对IT人员的业务要求会越来越高，同时业务同事也要尽量了解数字化的工作原理。
随着各行各业企业数字化转型的发展和完善，数字化管理将逐渐成为企业的主流管理模式。问题会越来越多。未来将需要越来越多的IT和业务复合型人才参与到数字化、智能化的企业运营中，以保证数字化管理体系的正常高效运行。
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