业务中台VS数据中台VS技术中台  

按照中台对应的目标和功能不同，可以分为业务中台、数据中台、技术中台等，支撑各自对应的业务。此外，一些信息化厂商还结合自身业务，在这几类中台中细化出了应用中台、AI中台、安全中台等。

业务中台

业务中台主要是指基于数据和技术，结合行业应用，沉淀针对行业应用的模型及产品。业务中台具备业务属性，但本质是一些功能模块组件，基于业务中台可以快速封装出业务产品。业务中台将后台资源进行抽象包装整合，转化为前台友好的可重用共享的核心能力，实现了后端业务资源到前台易用能力的转化。

数据中台

数据中台指以数据采集、集成、治理、指标体系和数据仓库统一建设等数据管理活动的中台。数据中台从后台及业务中台将数据流入，完成海量数据的存储、计算、产品化包装过程，构成企业的核心数据能力，为前台基于数据的定制化创新和业务中台基于数据反馈的持续演进提供了强大支撑。数据中台把数据统一之后，形成标准数据，再存储成大数据资产层，进而为开发团队提供高效服务，这些服务跟企业的业务有较强的关联性，是独有的且能复用的，其不仅能降低重复建设、减少烟囱式协作的成本，也是差异化竞争优势所在。所有业务的数据汇集沉淀在业务中台，当出现新业务需求时就可以充分利用现有的数据经验。

技术中台

技术中台是将使用IT基础设施和各种技术中间件的能力进行整合和包装，过滤掉技术细节，提供简单一致、易于使用的应用技术基础设施的能力接口，助力前台以及业务中台、数据中台的快速建设。

在互联网等科技企业中，技术中台还可以细分为以下模块：

1)推荐中台。与业务中台不同，这个中台不是针对某项业务而言，而是将所有的精细化运营的技术抽象成接口，如召回接口、数据索引接口、排序接口，提供给上游的广告、信息流、电商系统使用。

2)AI中台。将数据中台外面套着的几层AI相关能力抽象剥离出来，整合形成一个独立的中台层，共同应对前台的智能化业务需求。相比数据中台主要集成数据挖掘、数据洞察智能算法和模型，AI中台更多是承担复杂的学习预测类智能需求研发。

3)安全中台。将各类场景中的安全解决方案整合成可复用的安全模型，然后聚合形成开放的安全平台，为整个企业的各项业务提供模块式、可迭代的安全服务。安全中台的核心目标是提升安全效能、数据化运营服务、更好地保障客户业务持续、规模化地创新发展。利用安全中台一方面可以有效的整合已建设的各种安全能力，另一方面也可以真正做到自身安全能力与业务需求的持续对接，更好地服务于产业互联网。

4)研发中台。研发中台只要针对于开发的流程管理而非技术支持，将企业的开发流程最佳实践沉淀成可重用的能力，实现高效的全链条流程，从而助力创新性应用的快速开发迭代，是专注开发效能管理的平台。比如，企业级的DevOps系统。