所以，隨著企業務的不斷發展，這種“前臺+后臺”的雙輪速率“匹配失衡”的問題就逐步顯現出來。齒輪箱配件

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。

隨著企業業務的發展壯大，因為后臺修改的成本和風險較大，所以驅使我們會盡量選擇保持后臺系統的穩定性，但還要響應用戶持續不斷的需求，自然就會將大?的業務邏輯（業務能?）直接塞到。

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。

圖4--行星齒輪與齒圈：太陽輪的軸是高速端輸出軸，把太陽輪放入行星齒輪中間，太陽輪的齒可與所有行星齒輪的齒很好的嚙合，見圖5。

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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”。

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。

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。

數據從軟件誕生的那一天開始就存在，但是，數據并不是第一天就被存儲和利用的。在信息化時代，企業早期通過流程來進行生產和管理，流程是預先設計好的，然后在設計好的流程中產生了數據。

齒輪箱配件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；