自從阿里提出中臺的概念後，近年來業務中臺、數據中臺、AI中臺等有關中臺的名詞相繼湧現出來，相關概念如雨後春筍一般應運而生，如何去認識並區分這些中臺呢，今天對它們進行一個簡要的介紹、以便大家對它們有一個簡要的認識，清晰的區分它們。
概念區分
中臺：所謂的「中臺」，與前臺、後臺相對應，在系統中被共用的中間件的集合。它存在的目的就是更好的服務前臺， 在數據信息化的時代不斷地發展到數據、業務、人工智慧等各個領域。包含技術中臺、業務中臺、組織中臺、數據中臺等一系列的數據平臺帶來共享和便捷性，中臺的一個核心就是共享性。
業務中臺：業務中臺是具備業務屬性並支持多種業務屬性的共性能力組織，有助於業務的復用，對業務的快速響應能力。從廣泛的意義上來說，一切的中臺都是業務中臺，它們源自業務並服務於業務。而一般來講，我們所提到的業務中臺一般指在線業務為典型特徵的中臺（下面所提到的都是狹義上的業務中臺）。比如說，我們常用的天貓、淘寶、支付寶等一些平臺有一些通用的業務中心如，商品系統、訂單系統、評價系統、營銷中心等系統具有通用性的業務系統的集合。
數據中臺： 數據中臺簡單來講就是提取各個業務的數據，統一標準和口徑，通過數據計算和加工為用戶提供數據服務。對於一家企業來說，想要構建一個數據中臺，包含了數據模型存儲、數據資產管理、對外提供數據服務、數據更深層次的分析挖掘等各方面過程。這便是廣泛意義上的數據中臺，其核心就是構建一個共享數據服務體系。
AI中臺：AI中臺簡單來講就是提供一個提供通用化智能服務，它是客戶對於需求的數據服務的一個演變，比如說，一些客戶希望提供的服務能加上語音識別的輸入方式，另外的一些客戶可能需要一些動畫實時的數據展示效果，用戶希望給予當前的服務一些「個性化」，AI中臺變應運而生。它需要在數據的存儲、數據管理、分析展示都能自動化、智能化。
應用場景
中臺：中臺其實就是為前臺而生，通過加入中臺，而對前臺實現「瘦身」，提升前臺的規模化服務與創新能力，實現開發的敏捷性。進而更好的服務用戶，使企業真正做到自身能力與用戶需求的持續對接。
業務中臺：業務中臺適用於涉及領域比較多，需求變化快，業務邏輯複雜的場景，業務中臺的建設就是面向眾多的業務系統，提取出它們共有業務系統的集合進行重複利用，減少用戶中心、訂單中心、售後服務中心等通用的系統重複去開發，幫助業務系統實現快速的開發，滿足業務查詢等業務需求。
數據中臺：為了解決數據開發和應用開發不同步的問題，通過構建一個統一的數據體系，將其轉化為數據開發的能力，實現數據服務的可重用性。比如產品的需求中經常有客戶需求提供數據接口的服務，客戶方團隊可以定製修改前臺，通過將一些通用的數據建設以接口形式對外提供，或針對客戶需求，通過一個統一體系對數據建模、加工分析處理，最終提供給客戶所需的服務，當下一個客戶有類似的需求服務時就不需要去重複建模、採集分析等處理。
AI中臺：AI中臺目前是主要是面向一些個性化的客戶需求服務，而且這種個性化正在逐步普及。比如說建造一個語音聊天機器人，需要AI技術的支持，需要構建以神經網絡、深度學習等人工智慧技術為核心的AI算法模型，提供自然語言處理、圖像識別等技術上的支持，存在與技術上的累積性以及與時俱進性，最終提供給用戶智能化、人性化的服務。
聯繫與發展趨勢
業務中臺與數據中臺側重的方便不同，業務中臺側重業務系統，其核心是分布式系統和多中心分布式業務計算架構，滿足的業務系統所要求的快速查詢，業務交易。數據中臺則側重於數據服務計算，實現對數據進行建模和分析，挖掘出有價值的信息，對業務中臺有數據回刷和業務反輔，兩者之間存在互補的關係。
AI中臺是數據中臺的未來發展的趨勢，隨著業務技術的發展，數據中臺會向著AI中臺演進，它圍繞智能化服務為核心，它依賴於數據中臺提供給它數據服務的能力，而智能化的技術開發能力，又能夠提供給數據更便捷和快速的的數據分析和預測，從而提供了更好的數據服務。因此它們之間又是相互依存、共同提升。AI中臺的構建貫穿數據體系的各個方面，並不是在數據中臺的基礎上加上智能化處理就行。
業務中臺、數據中臺、AI中臺都中由中臺衍生而來，中臺可以說是一個比較抽象的概括，業務中臺、數據中臺、AI中臺、組織中臺、技術中臺等屬於中臺卻不包含於中臺，因為它們分別與業務、數據、人工智慧交融在一起，賦予它們新的特色與生命力。
本文對中臺、業務中臺、數據中臺、AI 中臺等內涵作了詳細說明，便於讀者更好的理解和掌握數據領域相關概念。最後總結一點：數據中臺更好的支撐數據預測分析、跨領域分析、主動分析、實時分析、多元化結構化數據分析，數據中臺建設是我們企業數據服務和共享奠定重要的基礎，可以加速從數據到價值的過程，打造相應業務能力。億信華辰是中國專業的智能數據產品與服務提供商，深耕商務智能和大數據領域14年，著眼於打造數據全生命周期的智能化產品線，能夠滿足政府和企業數據中臺建設的各種需求。