1. 开发效率低下：一般情况下，应用开发人员开发一个数据查询需要很长的时间。因为除了要他们除了要理解业务相关需求，同时还需要理解底层的数据模型是什么样的、如何开发、如何调用等问题。
或者需要另找相关的数据开发人员来帮自己开发所需要的数据接口。无论是自己做还是找人来做，中间的理解成本和沟通成本都会严重影响数据业务上线的效率和质量。
2. 重复造轮子：当一个新的业务应用开发的时候，虽然和别的项目需求大致差不多，但因为是别的项目组维护的，所以数据还是要自己再开发一遍，也就需要重复造轮子，即从开发、测试、上线的工作又要重复做一次，最终的结果也取决于开发人员是什么水平和责任心。
3. 专业的人做专业的事：数据的处理和维护是一个相对专业的技术，需要相当专业的人来完成，但是很多时候的情况是，很多应用开发人员对少量数据开发人员，项目需要做什么就按直接抽人来做，不管这个人是不是专业的。
以上这三类问题都会导致应用开发团队效率下降。这就是数据中台的关键——让前台开发团队的开发速度不受后台数据开发的影响。
Thoughtworks专家认为，数据中台是聚合和治理跨域数据，将数据抽象封装成服务，提供给前台以业务价值的逻辑概念。具体如下图所示：
图：Thoughtworks的数据中台概念
Data API是数据中台的核心，它是连接前台和后台的桥梁，通过 API 的方式提供数据服务，而不是直接把数据库给前台，让前台开发自行使用数据。
至于产生Data API的过程，怎么样让Data API产生得更快，怎么样让Data API更加清晰，怎么样让Data API 的数据质量更好，这些是要围绕数据中台去构建的能力。Data API本质上就是DaaS的基础。
也正是看到了Data API的价值，全球领先的麦聪DaaS平台，在Data API创建、发布和全生命周期的管理都让客户拥有极致的体验。
图：麦聪DaaS平台产品架构图：Data API是DaaS的基础
不管是数据开发人员还是业务人员，多可以在几分钟内创建一个Data API，继而进行发布、分享、调用等系列操作。并且，麦聪DaaS平台的数据探查功能，确保Data API的数据质量。
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为什么说数据中台兴于DaaS？
虽然阿里提出数据中台的概念没能被市场完整地被接受，但是中台里的一个理念却被广泛认可，即One Service（统一数据服务）。
统一数据服务的中心思想是，数据部集中设计和开发API服务，让数据的使用只复用不复制，提供给数据使用者真实访问和接入需求的数据服务，目的是为企业提供一个统一的数据接入和数据查询服务。
而这一理念也到了国内外DaaS（数据即服务）公司的一致认可，
