此時的前臺和后臺就像是兩個不同轉速的齒輪，前臺由于要快速響應前端用戶的需求，講究的是快速創新迭代，所以要求轉速越快越好；

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”。

深圳微型齒輪箱如何微型齒輪箱

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。

但后臺由于面對的是相對穩定的后端資源，而且往系統陳舊復雜，甚至還受到法律法規審計等相關合規約束，所以往往是穩定至上，越穩定越好，轉速也自然是越慢越好。

數據中臺最核心的是OneData體系。這個體系實質上是一個數據管理體系，包括全局數據倉庫規劃、數據規范定義、數據建模研發、數據連接萃取、數據運維監控、數據資產管理工具等。

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。

微型齒輪箱

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。

數據倉庫是為企業所有級別的決策制定過程，提供所有類型數據支持的戰略集合，出于分析性報告和決策支持目的而創建。

在具體建設策略方面，企業應基于自身的業務戰略，選擇明確數據資產對象，由業務或應用（需求）驅動。數據中臺需要匯聚企業的內部數據、公開數據、線上數據和線下數據，比如內部數據包含企業的各業務系統中實時產生的數據，如CRM、ERP等系統，記錄企業日常行為數據；

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。

微型齒輪箱

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。