第三，数据指控和监控，保证的数据质量。

第四，构建指标体系。

第五，统一对外的服务。向下发展提高性能，保障数据的应用能力。向上拓展能够提高数据应用的价值和赋能业务。

数据中台可以比喻为建房子，如果所有的建筑组件都是以一块一块砖头为单位去建，速度很慢，建房子的又不止一个人，又有很多的系统。应用落地的速度受限。因此，可以把一些重复性的、反复使用的做成标准部件。例如一体化的洗手间、门窗，这些是数据中台要管理的东西，通过标准化的部件统一提供服务。

数据中台主要分成两大部分，第一，数据处理，第二，对外服务的中台。先把这些跟企业业务有较强相关性的部分抽取出来，把经常反复使用的抽取出来。数据中台要满足这种快速迭代、快速应用的需求，同时又要兼前顾后。

数据中台具备统一的能力，统一的数据存储能力，数据计算能力和数据的应用能力。数据中台必须要能够完成各种数据模型，包括基础模型和融合模型，标签和算法，还有质量控制管理和数据的安全管理。

现在服务中台已经比较成熟了，而各个医院建立了数据中台的并不多，都还在起步探索阶段。医院微信的服务中台，应用层不包括复杂的业务逻辑，只做呈现和转换，但是服务层已经实现了服务的微小化管理，每个业务单独的服务分级管理。因为服务性、可用性的要求不一样，像挂号，可就采取N加1的部署，像信誉度管理、检验检查，这些实时性要求不高，或者是患者用得不多的，这部分的业务需求标准可以适当降低。

所以，分级管理把数据变成一个个细颗粒度的资源，资源通过统一的API的方式给业务逻辑层即可。

流程改变，业务逻辑改变，只需要修改业务逻辑层。能够同时提供给多方使用，只需要改一个地方，所有的都是用统一服务的方式，需求导向结果。所以，数据中台是非常有必要的，主要要做几件事情：

第一，构建统一的测速与以及映射体系，这是一切标准化和结构化的基础。

第二，在术语制定的时候，可以参考国内外的权威临床数据集。

第三，结合国内临床数据使用的习惯和本土的表达，从而形成能够满足用户查阅的中文标准的术语体系。

术语的范围包括这几部分：

第一个，疾病、症状、实验室的检查、手术操作、病理的症状体征等临床诊疗信息。