数据中台作为企业数字化转型的核心基础设施，其核心价值在于统一数据标准、提升数据可用性与复用性，以及支撑业务快速创新。其中，元数据管理中心与数据处理存储服务是构建高效数据中台的两大关键模块。以下是详细的构建策略。

一、元数据管理中心搭建
元数据是描述数据的数据，是数据中台的“数据字典”。建立高效的元数据管理中心需从以下方面入手：

1. 元数据分类与采集：明确元数据类型，如技术元数据（数据库表结构、ETL脚本）、业务元数据（业务指标定义、数据血缘）、管理元数据（数据权限、负责人）。通过自动化工具采集各数据源的元数据，确保全面覆盖。
2. 元数据存储与管理：采用图数据库或关系型数据库存储元数据，构建统一元数据模型，支持数据血缘追踪和影响分析。
3. 元数据服务与应用：提供元数据查询API和可视化界面，让业务人员和技术人员能快速理解数据含义、来源及关联，提升数据发现和协作效率。

二、数据处理和存储服务设计
数据处理和存储是数据中台的核心能力，需兼顾性能、成本与可扩展性：

1. 数据处理流水线：构建标准化的数据处理流程，包括数据采集、清洗、转换和加载（ETL/ELT）。采用分布式计算框架（如Spark、Flink）实现实时和批量处理，并引入数据质量监控机制。
2. 数据存储架构：设计分层存储策略，包括原始数据层、清洗数据层、聚合数据层和应用数据层。根据数据访问频率选择存储介质，如热数据存于分布式数据库（如HBase、ClickHouse），冷数据存于对象存储（如S3、OSS）。
3. 服务化与治理：将数据处理和存储能力封装为API服务，支持多租户和权限控制。结合数据治理框架，确保数据安全、合规和生命周期管理。

三、元数据与处理存储的协同
元数据管理中心与数据处理存储服务需紧密集成：元数据驱动数据处理流程的自动化配置，例如通过数据血缘优化ETL任务；处理过程中产生的元数据（如数据质量指标）反馈至元数据中心，形成闭环。

总结，成功的数据中台需以元数据为中心，打通数据处理和存储全链路。通过标准化、自动化和服务化，企业可显著提升数据运营效率，赋能业务创新。