数据中台作为企业数据管理的核心载体，其建设模式直接关系到数据处理服务的效率、成本与可扩展性。在千万级的瀑布式与十万级的迭代式两种常见建设路径中，选择哪一个需要基于具体业务场景、资源投入和战略目标进行权衡。

千万级瀑布式建设模式强调在项目启动时进行全面的需求分析和架构设计，随后分阶段实施，最终一次性交付大规模数据处理能力。其优势在于：系统架构统一，数据治理规范性强，适合对数据一致性要求极高的金融、电信等行业；长期来看，可降低维护复杂度。这种模式初始投入巨大，周期长（可能数年），灵活性不足，一旦需求变化，调整成本高。例如，在建设国家级数据平台时，瀑布式能确保数据安全与合规。

十万级迭代式建设模式则采用敏捷方法，将数据中台拆分为小模块，逐次开发、测试和上线。其核心优势是快速响应业务变化，初期投入低，能通过用户反馈持续优化。它适用于互联网、电商等高速变化的领域，帮助企业在短时间内验证数据处理服务的价值。但缺点在于：长期可能面临架构碎片化风险，数据整合难度随迭代增加，若缺乏顶层设计，易导致重复建设。

选择建议：如果企业资源充足，业务需求稳定且追求长期稳健，千万级瀑布式更为合适；反之，在不确定性强、需快速试错的环境下，十万级迭代式是更优选择。实践中，许多企业采用混合模式：以迭代式快速启动核心服务，再逐步扩展至瀑布式治理，实现灵活与规范的平衡。数据中台建设不是非此即彼的命题，关键在于对齐业务愿景，动态调整策略，以数据处理服务驱动企业数字化转型。