如果一家创业企业要给客户提供数据中台建设，相比阿里构建数据中台可能面临更大的挑战：
❶客户个性化需求。客户需求的梳理，可能需要针对企业业务本身前期承担大量的咨询调研服务。
而这本身也是toB创业企业最容易陷入的泥潭，当产品面向各行各业，甚至同一行业的不同客户时，你需要了解客户本身的业务，结合他们的业务帮助客户做顶层设计，最后花费大量的人工在教育和引导客户上。
❷客户粘性和产品标准化的平衡。
业务的粘性往往比技术更高，不同业务的场景抽象才更能放大数据中台的价值，以此构建业务中台。但业务抽象又需要企业有非常强的业务领域知识，如何定义好业务的边界。而阿里的OneID体系就是典型的业务中台应用之一，以ID为中心可以融合多数据源构建多个业务底层画像，包括商家、客户、商品、内容、位置等。
❸不同行业不同客户的扩展性问题。数据中台承担的是业务数据的汇聚存储和流转中心。
因此，创业企业在提供产品和服务的同时，不可避免的得和客户的业务数据打交道，如何在不同客户的多样繁杂的数据中抽象出一个通用化、可配置甚至低代码开发工具是目前数据中台服务商亟待解决的问题。
❹关于产品出口的问题。
是否给客户做上层的数据产品甚至应用系统？传统的数仓往往以BI或者报表作为出口，支撑企业的整体运营决策，需求比较明确。而数据中台本身是为了支撑更多的业务系统的数据需求，而往往有的企业可能上层系统并不完善或者根本没有，甚至要求创业企业给提供一套完整且可能非标的数据产品甚至应用系统。而如果不提供的话，数据中台的价值就没有被充分放大，而如果提供的话，则可能产生大量定制化的需求。
❺数据中台后期如何跟进客户的需求变更。
客户的业务是伴随着客户的产品、营销、市场和供应链等策略实时变动的，业务系统的变更可能导致对中台的需求也越来越高，如何在后期低成本的进行中台的升级和更新，让中台产品如何持续为企业产生价值才是中台产品最终成功的关键。
数据中台建设是一个循序渐进的建设过程，数据积累和分析维度都有一个数据和知识积累，认知的过程，和业务系统的“交钥匙”工程有本质不同，营销，市场和供应链的数据是在不断变化中，营销活动，产品也在不断发展和更新中，因此，数据中台建设是一个不停迭代和发展的过程，需要持续投入是数据中台运营部门所面临的最大的挑战。
总之，无论是叫“数据中台”、“大数据平台”或者“数据PaaS平台”也好，名称不重要。透过现象看本质，一切的平台构建最终目的均要服务于业务，进而给企业带来价值，并力求过程中不耗费企业过多的建设和运营维护成本。因此，企业在考虑建设数据中台时也需要从自身需求出发，真正做到数据赋能业务。
