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”。

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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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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。

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。

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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。

BI項目需求分析涉及到很多部門，有的時候內部資源的溝通、協調都是很困難的...

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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。

齒輪箱通常包含有齒輪、滾動軸承、軸等零部件。據資料統計，齒輪箱內零部件失效情況中，齒輪和軸承的失效所占比重最大，分別為60％和19％。因此。齒輪箱故障診斷研究的重點是齒輪和軸承的失效機理與診斷方法。