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。微型減速電機

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”。

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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。

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。

數據倉庫、數據湖泊、BI主要是是圍繞“讀”數據展開的，強調利用數據的能力，而不修改數據，而數據中臺則不單提供數據，同時強調圍繞數據的各種形式的服務，一旦涉及數據的“寫”，又想提供通用的服務，就變成了主數據管理了。

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。

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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。

但是站在靈活性上來說，數據中臺，主要解決的還是數據“讀”的能力的聚集和向多方賦能。

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。

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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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。