中臺就像是在前臺與后臺之間添加的一組“變速齒輪”，將前臺與后臺的速率進行匹配，是前臺與后臺的橋梁。齒輪箱定制

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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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。

它為前臺而生，易于前臺使用，將后臺資源順滑流向用戶，響應用戶。

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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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。

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。

企業數據資產除了常用的各層模型數據，還有很多指標、報表、文檔、腳本等，都是數據資產的重要組成部分，齒輪箱定制

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。

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。

如何便捷地把需求、數據等多種形態的數據資產拉通理解，對企業組織流程提出了更高要求。