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

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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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”。

但后臺由于面對的是相對穩定的后端資源，而且往系統陳舊復雜，甚至還受到法律法規審計等相關合規約束，所以往往是穩定至上，越穩定越好，轉速也自然是越慢越好。

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。

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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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。

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...

它可以檢測出人的感官和經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生振動，齒輪箱配件

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。

若發生故障，其振動信號的能量分布和頻率成份將會發生變化，振動信號是齒輪箱故障特征的載體。振動檢測技術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