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。16mm微型減速機

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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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。

數據中臺是一個數據集成平臺，它不僅僅是為數據分析挖掘而建，它更重要的功能是作為各個業務的數據源，為業務系統提供數據和計算服務。

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。

數據中臺的本質就是“數據倉庫+數據服務中間件”。

需要數據生態建設思維。數據生態體系的構建能夠為企業的管理、人才、銷售與伙伴，提供更好的競爭環境和，資源配置效率，實現可持續發展的戰略轉折。

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。

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。

16mm微型減速機并通過開放式數據生態合作，創新連通上下游產業鏈，保持存量市場，擴大增量市場；