由此我们理解了中台建设的基础是企业组织架构和业务线的变革，是一场“触动利益”的变革，而非仅仅是一次投入巨大，周期很长的技术性项目。只有做好了“不做成功中台，就会死掉”这样信念的企业，才可以有资格去谈真正的“中台”建设。
中台的目标就是要解决组织架构和业务效率的问题，这是我们思考“中台”概念的基础。
原本企业的传统架构只有“前台”和“后台”，后台负责企业的运营管理和资源支撑，如产品系统、客户管理系统、财务系统以及技术基础设施等，而面向前台的则是具体的业务部门。
如果某些业务部门收益高、规模大，就有可能获得绝大多数后台资源的支撑，甚至自己组建单独的后台部门，一旦其他业务部门效仿，最终的结果就是业务部门重复建设，业务之间无法配合，业务数据无法打通等问题出现。
而设置业务中台，就可以将各业务部门重复建设的那部分人力组织资源共享，相同业务的资源复用。这也是2015年，阿里提出 “小前台，大中台” 管理模式，将搜索事业部、共享业务平台、数据技术及产品部提出来组成了“共享业务事业部”的原因。
单一的一个业务平台，又很容易形成一种为业务部门“打杂”的状态。业务提需求，业务中台来实现，往往自然是有强势话语权的业务部门能够拿走业务中台的主要人力资源。
此外，由于企业的业务种类千差万别，比如涉及零售、游戏、金融等业务，业务的差别很难集中在一个大中台部门当中。因此，中台架构的分化也自然就提上日程，现在主要的中台架构可以分为：业务中台、数据中台和技术中台。
根据不同互联网企业的业务特点，又能区分出不同的中台架构。比如，阿里还相继拆分出移动中台、风险能力中台、研发效能中台等；腾讯将数据中台拆分为用户中台、内容中台、应用中台等，技术中台拆分为通信中台、AI中台、安全中台等；而百度先后拆分出搜索中台、知识中台、AI中台、技术中台等。
将企业内部可以共享的人力资源、技术资源和数据资源进行专业化和标准化的拆分，提高这些资源的利用效率，这才是互联网公司所谓的“碎片化中台”的真正含义。
数据中台，是当前互联网企业亦或是传统企业最重要也是最容易实现标准化建设的一个中台架构。
所谓数据中台，就是通过数据技术，对海量数据进行采集、计算、存储，同时进行统一标准和口径的处理。数据中台可以把数据统一之后，形成标准大数据资产，进而为企业所有业务线客户提供高效、一致的服务。
这些服务由于来自于企业多头业务数据的沉淀，可以不断重复壮大，能够有效减低重复建设、减少烟囱式协作的成本，形成企业的差异化竞争优势。
AI中台，其实是数据中台的一种全新的架构升级。
首先，AI中台是数据中台智能化的一种衍生，可以构建企业的大规模智能服务的基础设施，实现对企业需要的算法模型提供了分步构建和全生命周期管理的服务，让企业可以将自己的业务不断沉淀为一个个算法模型，以达到复用、组合创新、规模化构建智能服务的目的。
其次，对于少数拥有AI技术平台的科技公司，AI中台所要实现的就是将包含算法模型、
数据分析、数据处理等常用模块打包推出，进行快速复用，提升 AI 能力的部署效率。
随着AI在应用领域的步伐越来越快，越来越多的业务场景需要实用AI技术的帮助。在AI的应用阶段，AI中台可以解决AI技术与业务场景更好结合，减少重复投资，使投入产出比更高的问题。AI中台只有与基础平台、业务系统很好融合，才能使AI能力更好助力业务的智能化。
从数据中台，到AI中台，正是体现了企业在推动业务数据化、流程自动化以及智能化的发展方向，与“中台”本身所暗含的“标准化、可复用”的理念是一脉相承的。
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