一文搞懂业务中台、数据中台、AI中台区别及联系
自从阿里提出中台的概念后，近年来业务中台、数据中台、AI中台等有关中台的名词相继涌现出来，相关概念如雨后春笋一般应运而生，如何去认识并区分这些中台呢，今天小亿对它们进行一个简要的介绍、以便大家更好的理解和掌握数据领域相关概念，清晰的区分它们。
所谓的“中台”，与前台、后台相对应，在系统中被共用的中间件的集合。它存在的目的就是更好的服务前台， 在数据信息化的时代不断地发展到数据、业务、人工智能等各个领域。包含技术中台、业务中台、组织中台、数据中台等一系列的数据平台带来共享和便捷性，中台的一个核心就是共享性。
△阿里巴巴中台架构（来自网络）
业务中台是具备业务属性并支持多种业务属性的共性能力组织，有助于业务的复用，对业务的快速响应能力。从广泛的意义上来说，一切的中台都是业务中台，它们源自业务并服务于业务。而一般来讲，我们所提到的业务中台一般指在线业务为典型特征的中台（下面所提到的都是狭义上的业务中台）。
数据中台简单来讲就是提取各个业务的数据，统一标准和口径，通过数据计算和加工为用户提供数据服务。对于一家企业来说，想要构建一个数据中台，包含了数据模型存储、数据资产管理、对外提供数据服务、数据更深层次的分析挖掘等各方面过程。这便是广泛意义上的数据中台，其核心就是构建一个共享数据服务体系。
AI中台简单来讲，就是提供一个提供通用化智能服务，它是客户对于需求的数据服务的一个演变。比如说，一些客户希望提供的服务能加上语音识别的输入方式，另外的一些客户可能需要一些动画实时的数据展示效果，用户希望给予当前的服务一些“个性化”，AI中台变应运而生。它需要在数据的存储、数据管理、分析展示都能自动化、智能化。
中台其实就是为前台而生，通过加入中台，而对前台实现“瘦身”，提升前台的规模化服务与创新能力，实现开发的敏捷性。进而更好的服务用户，使企业真正做到自身能力与用户需求的持续对接。
业务中台适用于涉及领域比较多，需求变化快，业务逻辑复杂的场景，业务中台的建设最典型的场景就是面向众多的业务系统，提取出它们共有业务系统的集合进行重复利用，减少用户中心、订单中心、售后服务中心等通用的系统重复去开发，帮助业务系统实现快速的开发，满足业务查询等业务需求。
为了解决数据开发和应用开发不同步的问题，通过构建一个统一的数据体系，快速开发基于数据标准体系的数据服务，实现数据服务的高可用性和高复用性。
AI中台的落脚点在于需要在数据的存储、数据管理、分析展示都能实现自动化、智能化。AI中台目前主要是面向一些个性化的客户需求服务，而且这种个性化正在逐步普及。
业务中台与数据中台侧重的方面不同，业务中台侧重业务系统，其核心是分布式系统和多中心分布式业务计算架构，满足的业务系统所要求的快速查询，业务交易。
数据中台则侧重于数据服务计算，实现对数据进行建模和分析，挖掘出有价值的信息，对业务中台有数据回刷和业务反辅，两者之间存在互补的关系。
AI中台是数据中台的未来发展的趋势，随着业务技术的发展，数据中台会向着AI中台演进，它围绕智能化服务为核心，它依赖于数据中台提供给它数据服务的能力，而智能化的技术开发能力，又能够提供给数据更便捷和快速的数据分析和预测，从而提供了更好的数据服务。因此它们之间又是相互依存、共同提升的关系。
△阿里巴巴技术全栈（来自网络）
业务中台、数据中台、AI中台都由中台衍生而来，它们的目标都是希望自己提供的各类服务是标准的、开放的、可复用的，避免出现服务的孤岛，拓展各类服务的范围和生命力。它们分别与业务、数据、人工智能交融在一起，赋予它们新的特色与生命力。
亿信华辰作为专业的智能数据产品与服务提供商，推出了符合企业数字化转型的数据中台解决方案。亿信数据中台基于成熟的采集、存储、计算、治理等大数据技术，帮助企业构建具备统一标准和口径的数据资产服务，解决数据孤岛、数据资产流失、数据服务能力不足、数据价值低的问题，最终使数据能够赋能业务场景、产生业务价值。
数据中台可以说是负责管理数据在整个数据服务生命周期内的流转，流转的流程可以归纳为“采、存、算、管、用”五个部分，每个部分我们都有经过无数项目沉淀的通用产品模块来应对。数据中台的幕布已经揭开，如对亿信华辰数据中台解决方案感兴趣，欢迎留言探讨哦。
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