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

SPAS采用的是基于面向服務(wù)的架構(gòu)SOA理念的 “去中心化”的服務(wù)架構(gòu)，所有的服務(wù)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(wù)架構(gòu)，主要是考慮到擴展性。

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因此，企業(yè)急需調(diào)整和改革供應(yīng)端（生產(chǎn)制造和供應(yīng)鏈），也就是需要一個統(tǒng)一真實的數(shù)據(jù)源來描述客戶，而不是任由客戶的不同維度數(shù)據(jù)由不同部門各自存儲，于是在這樣的場景下數(shù)據(jù)中臺應(yīng)運而生。數(shù)據(jù)中臺跟之前大數(shù)據(jù)平臺最大的區(qū)別，在于數(shù)據(jù)中臺距離業(yè)務(wù)更近，能更快速地響應(yīng)業(yè)務(wù)和應(yīng)用開發(fā)的需求，更精準(zhǔn)。

但后臺由于面對的是相對穩(wěn)定的后端資源，而且往系統(tǒng)陳舊復(fù)雜，甚至還受到法律法規(guī)審計等相關(guān)合規(guī)約束，所以往往是穩(wěn)定至上，越穩(wěn)定越好，轉(zhuǎn)速也自然是越慢越好。

對于很多準(zhǔn)備或者正在規(guī)劃商業(yè)智能BI項目的企業(yè)來說，業(yè)務(wù)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(xiàn)如下：業(yè)務(wù)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(yè)務(wù)，也提不出適合業(yè)務(wù)部門的分析需求。

數(shù)據(jù)中臺的概念是最早由阿里巴巴首次提出，是為了應(yīng)對像雙十一這樣的業(yè)務(wù)高峰、應(yīng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)的線性可擴展問題、應(yīng)對復(fù)雜業(yè)務(wù)系統(tǒng)的解耦問題，而在技術(shù)、組織架構(gòu)等方面采取的一些變革，其本質(zhì)上還是一個平臺，阿里稱之為“共享服務(wù)平臺”。

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數(shù)據(jù)從軟件誕生的那一天開始就存在，但是，數(shù)據(jù)并不是第一天就被存儲和利用的。在信息化時代，企業(yè)早期通過流程來進行生產(chǎn)和管理，流程是預(yù)先設(shè)計好的，然后在設(shè)計好的流程中產(chǎn)生了數(shù)據(jù)。

BI項目需求分析涉及到很多部門，有的時候內(nèi)部資源的溝通、協(xié)調(diào)都是很困難的...

它可以檢測出人的感官和經(jīng)驗無法直接查出的故障因素，尤其是不明顯的潛在故障。齒輪箱中的軸、齒輪和軸承在工作時都會產(chǎn)生振動，微型減速機

但是隨著企業(yè)為了適應(yīng)需求端（市場和消費者）的變化，早期工具各自產(chǎn)生新的、孤立的、片面的客戶數(shù)據(jù)，卻無法快速同步，甚至團隊之間還懷疑對方數(shù)據(jù)是否正確。

若發(fā)生故障，其振動信號的能量分布和頻率成份將會發(fā)生變化，振動信號是齒輪箱故障特征的載體。振動檢測技術(shù)中對于振動信號分析的方法通常有頻譜分析法、倒頻譜分析法