前臺可以快速生成各種微應用；又可以將后臺系統(tǒng)中需要頻繁變化或是需要被前臺直接使用的業(yè)務能力“提取”到中臺層，賦予這些業(yè)務能力更強的靈活度和更低的變更成本，從而為前臺提供更強大的“能力炮火”增援。

因此，企業(yè)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(tǒng)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(qū)別，在于數據中臺距離業(yè)務更近，能更快速地響應業(yè)務和應用開發(fā)的需求，更精準。

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(yè)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。

與數據倉庫的最大區(qū)別，數據倉庫對外直接提供規(guī)整的數據分析能力，一般由BI工具或者大數據挖掘工具負責，而數據中臺直接將數據封裝成服務，以API等方式對外輸出。

1. 齒輪運行振動速度過快

齒輪的振動速度過快，主要是由于齒輪傳動中的頻率過快和齒輪間的振動頻率過快。在齒輪的運行中，振動速度高，振動頻率受到影響，產生噪聲。

數據中臺對一個企業(yè)，起著至關重要的作用，可以讓數據在數據平臺和業(yè)務系統(tǒng)之間形成了一個良性的閉環(huán)。為什么這么說呢，不得不提到兩個概念“前臺”和“后臺”。

需要建立數據湖的概念，推動數據的3融合，5跨越的建設（技術融合、業(yè)務融合、數據融合，實現跨層級、跨地域、跨系統(tǒng)、跨部門、跨業(yè)務的協(xié)同管理和服務）。

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。

但是隨著企業(yè)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。