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。方形齒輪箱

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。

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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。

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。

需要一把手重視，認識數據中臺價值，他們的業務模式數據是重要的支撐，是重要的推動力，而且從心底認知到技術不僅僅是服務業務，更是可以引領業務。

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。

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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。

從思想上也要認識到，基于客戶在不斷變化，個性化、社交化和高品質需求，企業需要所提供的體驗也必須實時在線，不斷改進；

公開數據主要是通過爬蟲等方式抓取的數據，如電商網站商品、社交網站的用戶評論等。線上數據指通過SDK等方式獲取的數據，主要是移動設備上的用戶行為數據、LBS位置數據等；線下數據指一類是通過WIFI、藍牙探針獲取的數據，另一類是公安、運營商、銀聯等高價值數據。

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。

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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”。