企業級資料業務中台是指在企業中建立一個資料中心，将所有資料進行整合、清洗和分析，并為各個業務系統提供可靠的資料支援。其主要功能包括資料整合、資料加工、資料分析和資料應用。
資料整合：企業級資料業務中台的首要任務是整合各個業務系統的資料，包括傳統的關系型資料庫、分布式檔案系統、資料倉庫、日志資料等，将這些資料進行分類、規範化和清洗，并建立資料标準化的流程和規範。
資料加工：在資料整合的基礎上，企業級資料業務中台需要對資料進行加工，主要包括資料的清洗、資料的歸一化、資料的标準化和資料的聚合。加工之後的資料可以更好地服務于資料分析和資料應用，提高資料的品質和可靠性。
資料分析：資料分析是企業級資料業務中台的核心，其主要任務是對加工後的資料進行分析和挖掘，提供有價值的資料分析報告和資料儀表盤。資料分析可以為企業的業務決策提供有力的支援，提高業務決策的精度和效率。
資料應用：在資料分析的基礎上，企業級資料業務中台需要将資料應用于各個業務系統，包括線上交易、客戶關系管理、營銷推廣等。資料應用的目的是提高業務系統的效率和客戶體驗，提高企業的收入和利潤。
資料倉庫：資料倉庫是企業級資料業務中台的核心技術之一，其主要任務是整合各個業務系統的資料，并建立資料的标準化和規範化流程。資料倉庫包括關系型資料倉庫和NoSQL資料倉庫，可以根據企業的需求選擇合适的資料倉庫技術。
ETL工具：ETL（Extract-Transform-Load）工具是企業級資料業務中台的另一個核心技術，其主要任務是将各個業務系統的資料進行抽取、轉換和加載，實作資料的整合和清洗。ETL工具包括商業ETL工具和開源ETL工具，可以根據企業的需求選擇合适的ETL工具。
大資料處理架構：大資料處理架構是企業級資料業務中台的重要技術，其主要任務是實作資料的存儲、計算和分析。
資料庫技術：企業級資料業務中台需要處理大量的資料，是以需要使用高效、可擴充的資料庫技術。常用的關系型資料庫包括Oracle、MySQL、SQL Server等，而非關系型資料庫包括MongoDB、Redis等。此外，企業還可以考慮使用分布式資料庫，如HBase、Cassandra等，以滿足海量資料存儲和高并發讀寫的需求。
大資料技術：企業級資料業務中台需要處理各種資料源，包括結構化資料、半結構化資料和非結構化資料等。是以，使用大資料技術來處理和分析這些資料變得越來越重要。大資料技術主要包括Hadoop、Spark、Storm、Kafka等，它們能夠處理大量資料，并提供實時資料分析和可視化展示等功能。
AI技術：随着企業資料規模的不斷擴大，利用AI技術來處理這些資料變得越來越普遍。企業可以使用AI技術來實作資料分析、自動化決策等功能。AI技術包括機器學習、深度學習、自然語言處理等，能夠幫助企業更好地分析資料，提升決策效率和精度。
安全技術：企業級資料業務中台需要保證資料的安全性，是以需要使用各種安全技術來確定資料的保密性、完整性和可用性。安全技術包括資料加密、防火牆、通路控制等，可以有效地保護企業的資料安全。
容器化技術：企業級資料業務中台需要滿足快速部署和自動化管理的需求，是以使用容器化技術變得越來越流行。容器化技術主要包括Docker、Kubernetes等，能夠幫助企業快速部署和管理各種應用程式，提高部署和管理的效率。
微服務架構：微服務架構已經成為企業級資料業務中台的一種流行的架構方式，它能夠幫助企業實作業務子產品化、獨立部署和快速疊代。使用微服務架構，企業可以更好地應對變化的市場需求，快速調整業務政策，并實作業務創新。