阿里巴巴“大中台小前台”的官方提法源自2015年12月7日。

时任阿里巴巴集团CEO的张勇通过一封内部信说，“今天起，我们全面启动阿里巴巴集团中台战略，构建符合DT时代的更创新灵活的“大中台、小前台”组织机制和业务机制。”

所谓的“中台”，并不是阿里巴巴首先提出的词语，但时至今日，阿里巴巴算是中台战略的最佳实践者，是中台领域的标志性领导者。

那为何阿里要在15年的时候提出中台战略，对自己的组织架构进行改革呢?

这与阿里巴巴的电商属性有关。

2015年之前的阿里巴巴把具体业务划分为了9类，共下设25个事业部，分别由9名事业部总裁负责。这时的组织架构是较为传统的树状结构。

在这时，如果业务部门有新的需求，要么自己开发一个对应的系统，要么招标一个供应商。这样一来，一个项目一个垂直架构，“烟囱林立”，数据之间割裂。这种架构可能在传统时代代表着高效率，但很难适应互联网的需求。

2015年经过调整后，阿里巴巴的组织架构不再是传统的树状结构，而变成了网状结构。将之前细分的25个事业部打乱，根据具体业务将其中一些能够为业务线提供基础技术、数据等支持的部门整合成为“大中台”，统一为业务线提供支持和帮助。

“中台”的设置就是为了提炼各个业务线的共同需求，并将这些打造成组件化产品，然后以接口的形式提供给前台各业务部门使用。阿里巴巴对中台的定位是“建设整合阿里产品技术和数据能力的强大中台，进而形成“大中台，小前台”的组织和业务体制。坐拥16年积累的大数据，强劲的产品工程开发能力和技术储备，阿里巴巴“大中台”将成为其生态体系的发动机。”

“前台”要做什么业务，需要什么资源可以直接找中台。搜索、共享组件、数据技术等模块不需要每次去改动底层进行研发，而是在底层不变动的情况下，在更丰富灵活的“大中台”基础上获取支持，让“小前台”更加灵活敏捷。

“后台”是各种数据的收集，数据的清洗，数据的转换，数据的存储，数据的分析。说简单就是大数据后台，通过人工智能，机器学习的算法模型对数据进行分析和决策。是中台、前台的数据生产资料。

这个调整，帮助阿里巴巴解决了两大问题：

1、信息共享：随着公司的发展壮大，许多业务部门内提供基础支持的工作可能会有很大程度上的重复。比如两个相互独立的业务部门同时开发APP，两个团队很可能在同时开发同样的功能，重复解决同样技术问题，同时写差不多的代码，信息不能共享，导致许多资源被浪费。

2、解决创新：随着阿里的部门越来越多，分工也越来越细，某个员工为了创新，需要协调研发，产品及运营等多个部门，沟通过多，创新成本已经非常高，这应该是阿里下决心进行组织变革的一个主要原因。

简而言之，阿里搞“小前台+大中台”的组织模式，核心目的是希望能够促使组织管理更加扁平化，使得管理更加高效，组织运作效率提高，业务更加敏捷灵活。