企业能力层面（二元架构）
从架构的视角看，前台与“大中台”组成的二元架构实质就是前后台架构。前台系统是直接实现业务需求的各类数据分析系统，或者联机系统的查询分析模块，前台系统紧随业务而变化。中台归属于科技部门，从而降低与业务部门的关联性，可以从企业全局视角进行优化。中台的核心思想就是复用，将不同业务场景的通用能力抽离出来，下沉到一个共享平台，更好的支持前台系统的灵活变化。
这种架构思想的经典案例就是数据仓库。
传统数据仓库（数据中台1.0）
理论上，数据仓库实现复用的核心是企业数据模型，以咨询公司的先验模型为基础，在业务发展过程中逐渐提炼出共性、稳定的需求丰富数据仓库，消除加工逻辑和存储上的冗余；而数据集市实现个性化、易变的需求。从这个意义上来讲，数据仓库就是数据中台的1.0版本。
不幸的是，工程实践中存在很多问题。首先，判别业务稳定与否是个不小的挑战，充斥着各种主观标准，难以在大范围达成共识；其次，即使那些稳定的需求，当其成为某个数据集市的核心需求时，考虑到对该集市其他功能的支撑作用，将该功能纳入数据仓库意味着整个集市的下沉，因而不具可行性；此外即便是易变的需求，当确认了需求的权威性后，也会出现在集市之间共享的情况，数据集市之间联系也就自然发生了。
由于上述原因，集市规模越来越大，逻辑愈加复杂，横向联系逐渐增多，数据仓库则发展缓慢。
这种架构最大的问题不是集市体量大，而在于它的不稳定性。因为其直接服务于业务部门，任何组织架构上的调整都会带来集市的合并分拆，甚至在组织架构不变的情况下，部门经营策略的更改也会成为新建或分拆系统的动力。当某类产品成为企业发展重点时，会出现为产品建立独立分析系统的诉求，例如互联网信贷产品分析系统；当某个渠道的关注度提升时，又会希望按照渠道汇总各类信息，例如对电子银行分析系统；再或者对某个客户群体的重视，将催生以客户特征为边界的集市，例如私人银行客户分析系统。
一个问题常常困扰我们，银行到底应该建设多少个数据集市?我想，正如康威定律的核心思想，“组织形式等同系统设计”，这个答案永远都在随着组织形式而改变。作为架构师，我们不希望存在复杂而需求易变的系统，因此我们选择接受易变性，寄希望于降低系统的复杂度，阿里所提出的“大中台、小前台”成为一个不错的选择。
互联网数据中台（数据中台1.5）
最初，互联网企业和很多中小规模的传统企业一样，是没有数据仓库的，往往以效率优先的原则建设特定系统满足数据应用需求，这类系统实质就是“数据集市”。
企业规模扩大，“数据集市”数量不断增加，这时重复加工、口径不统一、成本不经济的问题就会浮现出来，当然最更要的是对快速交付的期待。
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