1.数据层

数据层是数据中台的核心层，负责管理、存储和处理所有组织内部的数据。数据层通常包括数据仓库、数据湖、数据集市等多种存储和处理数据的技术，可以存储结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。在数据层中，数据通常被清洗、转换、合并和聚合，以满足各种分析和应用的需求。

2.计算层

计算层负责在数据层之上进行数据分析和处理，通常使用各种计算框架和技术，如Hadoop、Spark、Flink等，以支持数据挖掘、机器学习、实时计算等业务场景。计算层通常将数据从数据层中提取出来，并通过各种计算模型和算法进行分析和处理，最终生成可用的数据结果。

3.服务层

服务层是数据中台向外提供数据服务的接口，包括各种API、SDK、数据集、数据报告等，可以为内部和外部的应用程序提供数据访问和处理功能。服务层通常是基于RESTful API设计的，支持多种协议和格式，如JSON、XML等。

4.应用层

应用层是数据中台的最终目标，即将数据和服务提供给组织内部和外部的业务应用程序使用。应用层通常包括各种业务应用、客户端应用、移动应用等，可以使用数据中台提供的服务和数据来完成各种业务需求。应用层通常是基于开放式标准和协议进行设计的，支持多种应用开发和集成方式。

综上所述，典型的数据中台架构是由数据层、计算层、服务层和应用层四个层次构成的。数据层是核心，负责管理和存储组织内部的所有数据。计算层在数据层之上进行数据分析和处理，生成可用的数据结果。服务层为数据中台向外提供数据服务的接口。应用层是数据中台的最终目标，将数据和服务提供给业务应用程序使用。数据中台架构的优势在于它能够实现数据和服务的统一管理和共享，提升组织的数据价值和效率。