小齒輪與高速軸制成一體，即采用齒輪軸結構。微型減速電機

因此，企業急需調整和改革供應端（生產制造和供應鏈），也就是需要一個統一真實的數據源來描述客戶，而不是任由客戶的不同維度數據由不同部門各自存儲，于是在這樣的場景下數據中臺應運而生。數據中臺跟之前大數據平臺最大的區別，在于數據中臺距離業務更近，能更快速地響應業務和應用開發的需求，更精準。

這種結構用于齒輪直徑和軸的直徑相差不大的場合。大齒輪裝配在低速軸上，軸上零件利用軸肩、軸套和軸承蓋作軸向固定。由于齒輪嚙合時有軸向分力,故兩軸均采用一對圓錐滾子軸承支承, 承受徑向載荷和軸向載荷的復合作用。

數據倉庫、數據湖泊、BI主要是是圍繞“讀”數據展開的，強調利用數據的能力，而不修改數據，而數據中臺則不單提供數據，同時強調圍繞數據的各種形式的服務，一旦涉及數據的“寫”，又想提供通用的服務，就變成了主數據管理了。

前臺是由各個應用組成的前端系統平臺。前端系統直接觸達用戶，通過前臺，企業與最終用戶直接進行信息交互。例如，企業搭建的電子商務網站、門戶網站、手機APP、微信公眾號等都屬于前臺。后臺是由各個業務管理系統組成的后端平臺。

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比如現在銷售部門依賴于CRM（客戶關系管理平臺），售后部門主要看客服系統，市場營銷部門關心微信平臺，數據分析團隊使用各類數據分析工具…在這個過程中，各個企業分別都在用不同的方式來盡可能的利用數據產生的價值。

但是站在靈活性上來說，數據中臺，主要解決的還是數據“讀”的能力的聚集和向多方賦能。

需要數據生態建設思維。數據生態體系的構建能夠為企業的管理、人才、銷售與伙伴，提供更好的競爭環境和，資源配置效率，實現可持續發展的戰略轉折。

SPAS采用的是基于面向服務的架構SOA理念的 “去中心化”的服務架構，所有的服務都是以“點對點”的方式進行交互。阿里之所以選擇“去中心化”的分布式服務架構，主要是考慮到擴展性。

但是隨著企業為了適應需求端（市場和消費者）的變化，早期工具各自產生新的、孤立的、片面的客戶數據，卻無法快速同步，甚至團隊之間還懷疑對方數據是否正確。

微型減速電機并通過開放式數據生態合作，創新連通上下游產業鏈，保持存量市場，擴大增量市場；