前臺可以快速生成各種微應用；又可以將后臺系統中需要頻繁變化或是需要被前臺直接使用的業務能力“提取”到中臺層，賦予這些業務能力更強的靈活度和更低的變更成本，從而為前臺提供更強大的“能力炮火”增援。

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”。

2. 載荷沖擊帶來而定齒輪振動

在這里，齒輪傳動被視為一個振動彈簧系統，齒輪自然成為這個系統的一部分。當齒輪經受不同程度的載荷時，振動的頻率、扭轉的方向也可以是不同的，并且在圓周方向上形成多個振動力。此外，齒輪本身在處理噪音問題時，會形成平穩無尖叫的噪音。

對于很多準備或者正在規劃商業智能BI項目的企業來說，業務分析需求的梳理是整個項目開始的第一步，往往也是最困難的，主要表現如下：業務部門往往提不出比較具體的分析需求，而IT部門很難深入到業務，也提不出適合業務部門的分析需求。

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。

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。

需要建立數據湖的概念，推動數據的3融合，5跨越的建設（技術融合、業務融合、數據融合，實現跨層級、跨地域、跨系統、跨部門、跨業務的協同管理和服務）。

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。

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。