數據中臺主要提供三類服務：依賴接口的服務、依賴工具的服務和依賴數據的服務（包括垂直數據中心、公共數據中心和萃取數據中心）。43mm微型減速機

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。

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在這三種服務中，重點關注的是依賴于數據的服務，數據中臺具有大數據分析能力，并將該能力通過接口服務等方式對外提供。

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。

數據中臺對一個企業，起著至關重要的作用，可以讓數據在數據平臺和業務系統之間形成了一個良性的閉環。為什么這么說呢，不得不提到兩個概念“前臺”和“后臺”。

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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。

數據中臺的數據整合、數據服務封裝等，打破了企業部門壁壘，形成了很多跨業務條線的數據服務、組件，數據使用者可使用數據的范圍較以往有極大擴展，

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。

數據中臺的概念是最早由阿里巴巴首次提出，是為了應對像雙十一這樣的業務高峰、應對大規模數據的線性可擴展問題、應對復雜業務系統的解耦問題，而在技術、組織架構等方面采取的一些變革，其本質上還是一個平臺，阿里稱之為“共享服務平臺”。

43mm微型減速機如何讓數據使用者快速對新業務、新數據進行學習和積累，需要給數據使用者提供一種統一的界面對數據理解、數據使用方式等進行密切交流，及時互動。