大數據平臺主要關注于數據的存儲與處理，而數據中臺則強調對數據進行統一管理和服務化，以支持具體的業務需求。數據平臺和數據中臺在多個方面存在顯著差異。

1、數據集中管理

大數據平臺：傳統的大數據平臺主要關注數據的存儲和計算能力，通常使用Hadoop、Spark等技術來處理海量數據。它側重于解決數據的存儲和計算問題，但往往忽視了數據的進一步管理和服務化。

數據中臺：數據中臺則強調數據的集中管理和服務化。它將分散在各個業務系統中的數據集中在一個統一的平臺上，通過標準化、結構化的方式管理這些數據，并提供統一的數據服務接口。這種設計不僅減少了數據孤島的問題，還提高了數據的可用性和價值。

2、治理能力

大數據平臺：傳統大數據平臺的數據治理通常較為分散，每個部門或項目組可能都有自己的數據治理方式，缺乏全局統一的數據標準。

數據中臺：相比之下，數據中臺提供了全局的數據治理機制。例如，阿里巴巴提出的OneID體系強調全局統一的對象ID(如用戶ID)，確保數據在整個機構內的統一性和一致性。這種全局的數據治理機制能夠有效減少數據沖突和重復。

3、開發易用性

大數據平臺：傳統的大數據平臺大多要求使用者具備一定的編程能力，以便于進行復雜的數據處理和分析操作。

數據中臺：數據中臺則強調自助化和多租戶的開發平臺。它提供了一個易于使用的界面，允許業務人員自主開發和部署數據應用，無需深度編程技能。這種設計大大提升了數據應用的開發效率和降低了開發門檻。

4、運維管理

大數據平臺：在大數據平臺的運維中，數據應用的發布和管理往往需要專門的團隊來維護，這增加了人力成本并降低了靈活性。

數據中臺：數據中臺則提供了自助發布和運維功能，用戶可以直接將自己的數據應用發布到生產環境中，并通過類似于CI/CD的系統進行版本控制和代碼質量檢查。這種自助化的運維管理提高了數據應用的可靠性和應用的靈活性。

5、應用集成

大數據平臺：傳統的大數據平臺在數據應用集成上可能存在局限性，新的數據工具和應用難以快速融入現有體系。

數據中臺：數據中臺則強調高度的集成能力，可以隨時集成新的數據應用和工具。例如，可以快速整合人工智能工具和新的大數據分析應用，從而保持系統的先進性和適應性。

6、服務共享管理

大數據平臺：在大數據平臺上，數據能力的共享和管理可能需要額外的手動操作和配置。

數據中臺：相比之下，數據中臺提供了完善的共享管理機制。數據能力和應用可以方便、安全地進行共享，并且有靈活的反饋機制，確保數據的有效傳播和應用。

綜合對比上述多個方面，大數據平臺主要關注海量數據的存儲和計算能力，而數據中臺則更加注重數據的集中管理、服務化和標準化，以支持具體的業務需求。數據中臺通過一系列高級功能，如全局數據治理、自助化開發平臺、自助運維、應用集成以及服務共享等，實現了更高效、更可靠的數據管理和應用場景。