大数据平台主要关注于数据的存储与处理，而数据中台则强调对数据进行统一管理和服务化，以支持具体的业务需求。数据平台和数据中台在多个方面存在显著差异。

1、数据集中管理

大数据平台：传统的大数据平台主要关注数据的存储和计算能力，通常使用Hadoop、Spark等技术来处理海量数据。它侧重于解决数据的存储和计算问题，但往往忽视了数据的进一步管理和服务化。

数据中台：数据中台则强调数据的集中管理和服务化。它将分散在各个业务系统中的数据集中在一个统一的平台上，通过标准化、结构化的方式管理这些数据，并提供统一的数据服务接口。这种设计不仅减少了数据孤岛的问题，还提高了数据的可用性和价值。

2、治理能力

大数据平台：传统大数据平台的数据治理通常较为分散，每个部门或项目组可能都有自己的数据治理方式，缺乏全局统一的数据标准。

数据中台：相比之下，数据中台提供了全局的数据治理机制。例如，阿里巴巴提出的OneID体系强调全局统一的对象ID(如用户ID)，确保数据在整个机构内的统一性和一致性。这种全局的数据治理机制能够有效减少数据冲突和重复。

3、开发易用性

大数据平台：传统的大数据平台大多要求使用者具备一定的编程能力，以便于进行复杂的数据处理和分析操作。

数据中台：数据中台则强调自助化和多租户的开发平台。它提供了一个易于使用的界面，允许业务人员自主开发和部署数据应用，无需深度编程技能。这种设计大大提升了数据应用的开发效率和降低了开发门槛。

4、运维管理

大数据平台：在大数据平台的运维中，数据应用的发布和管理往往需要专门的团队来维护，这增加了人力成本并降低了灵活性。

数据中台：数据中台则提供了自助发布和运维功能，用户可以直接将自己的数据应用发布到生产环境中，并通过类似于CI/CD的系统进行版本控制和代码质量检查。这种自助化的运维管理提高了数据应用的可靠性和应用的灵活性。

5、应用集成

大数据平台：传统的大数据平台在数据应用集成上可能存在局限性，新的数据工具和应用难以快速融入现有体系。

数据中台：数据中台则强调高度的集成能力，可以随时集成新的数据应用和工具。例如，可以快速整合人工智能工具和新的大数据分析应用，从而保持系统的先进性和适应性。

6、服务共享管理

大数据平台：在大数据平台上，数据能力的共享和管理可能需要额外的手动操作和配置。

数据中台：相比之下，数据中台提供了完善的共享管理机制。数据能力和应用可以方便、安全地进行共享，并且有灵活的反馈机制，确保数据的有效传播和应用。

综合对比上述多个方面，大数据平台主要关注海量数据的存储和计算能力，而数据中台则更加注重数据的集中管理、服务化和标准化，以支持具体的业务需求。数据中台通过一系列高级功能，如全局数据治理、自助化开发平台、自助运维、应用集成以及服务共享等，实现了更高效、更可靠的数据管理和应用场景。