共享，在数据资产的角度考虑不足。

　　这里其实也是包括两点，一个是数据融合不够，没有贯穿起来，也就没有发挥出数据更大的价值；再就是没有站在资产运营的完整链路去促进数据资产的利用和增值。

　　我们回过头来看，为什么会存在上述的问题，其实从根源上讲，我们已经面临一个数字化转型或者是数字化改革的要求，但我们仍然用原来信息化建设的思路来做这些事情，存在这些问题也就不奇怪了。也就是说，我们在用信息化的手段，来试图解决数字化时代的要求。

　　现在已经是从IT时代发展到了DT时代。IT时代是以系统建设为中心，完成了业务的数据化，也就是能把业务产生的数据存储下来，方便检查检索。而DT时代的要求是以数据为中心来促进业务，实现数字化的转型，这两者是思维方式上的转变。

　　我们可以把数字化转型总结为四大要素。

　　首先是要全量数据的汇总，既包括原有业务系统的数据，也包括新增加的IoT设备的数据。

　　其次需要基于统一的数据标准和数据模型来治理数据，这样才能把控好数据质量，同时实现数据血缘的追溯。

　　再就是要面向业务来做数据开发，业务人员要能参与进来，要支持拖拉拽这样可视化、低代码的开发方式。

　　最后是要促进数据发挥更大的作用，把数据转变为资产，实现数字资产的不断增值。

　　面对数字化转型的要求，原有基于信息化思路建设的系统是明显不能满足需要的。空间数据中台就应运而生了。空间数据中台横向拉通不同业务系统中的数据，通过数据融合来发挥更大的价值，实现空间领域的数字化转型。

　　空间数据中台到底是什么呢？首先它是空间能力和数据中台两者的有机结合。阿里的数据中台是非常成功的，有非常丰富的经验，这几年也开始投入到空间能力的建设中。

　　把这两者结合在一起，就能够实现对于空间数据的接入、标准、质量、建模、开发、服务、资产等全链路、一站式的Web开发平台，也是空间领域数字化转型的技术平台。

　　这么说还是有点抽象，我们从另一个角度来看看空间数据中台不是什么——

　　首先空间数据中台不是gis基础软件（gis引擎），但会用到gis引擎；另外也不是空间数据库，但肯定会用到空间数据库；还不是空间大数据平台，不是hadoop、spark，但可以基于空间大数据平台来做分布式的存储和计算；空间数据中台不是，也不会取代各类空间相关的业务系统，但能汇聚业务系统的数据，并使之增值，再提供给业务系统使用。

　　我们用一张完整的大图来看看空间数据中台的位置，各位请看一下大屏幕

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