一.寫在前面

數(shù)據(jù)技術(shù)的演化從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到數(shù)據(jù)中臺(tái)，再到數(shù)據(jù)飛輪，反映了企業(yè)在數(shù)據(jù)管理和使用上的需求從基礎(chǔ)的存儲(chǔ)、查詢向更高效、更智能的方向發(fā)展?，F(xiàn)在來(lái)談?wù)劽總€(gè)階段的技術(shù)架構(gòu)理念以及其特定的目標(biāo)和側(cè)重點(diǎn)。

二.數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)化歷程

縱觀大數(shù)據(jù)的發(fā)展史中，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念的提出可以說(shuō)是為大數(shù)據(jù)的發(fā)展提供了基石，它可以追朔到上世紀(jì)80年代，由IBM的研究人員提出的商業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)概念，本質(zhì)上還是希望能從操作型系統(tǒng)進(jìn)化到?jīng)Q策分析系統(tǒng)，解決多重?cái)?shù)據(jù)復(fù)制帶來(lái)的高成本問(wèn)題。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的核心是數(shù)據(jù)的集中化存儲(chǔ)，主要面向決策支持，提高企業(yè)人員決策的有效性。其典型特征是結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和批量處理，將數(shù)據(jù)通過(guò)聯(lián)機(jī)分析(OLAP)處理、以數(shù)據(jù)立方體形式呈現(xiàn)，多維數(shù)據(jù)分析，常用切片，鉆取等，數(shù)據(jù)一般來(lái)自業(yè)務(wù)系統(tǒng)的ETL(抽取、清理、裝載、刷新)過(guò)程。

從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到數(shù)據(jù)中臺(tái)再到數(shù)據(jù)飛輪，我了解的數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)化史 _數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)

隨著數(shù)據(jù)量和數(shù)據(jù)類型的增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)對(duì)非結(jié)構(gòu)化類型的數(shù)據(jù)的處理收到限制，因?yàn)槠渲饕墙邮芴幚韥?lái)自于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)下的表格數(shù)據(jù)。隨著企業(yè)數(shù)據(jù)來(lái)源的增長(zhǎng)以及業(yè)務(wù)場(chǎng)景的復(fù)雜化，數(shù)據(jù)中臺(tái)的時(shí)代來(lái)臨。它不僅僅是數(shù)據(jù)的集中存儲(chǔ)，其更關(guān)注數(shù)據(jù)的治理、服務(wù)化和共享。

說(shuō)到數(shù)據(jù)中臺(tái)，這就不得不說(shuō)下其興起的緣由。數(shù)據(jù)中臺(tái)在國(guó)內(nèi)的興起還在2015年，阿里巴巴拜訪芬蘭的一家公司后，感嘆中臺(tái)的強(qiáng)大，首次提出“大中臺(tái)、小前臺(tái)”的策略，其意思就是將支持類似的業(yè)務(wù)工作放在中臺(tái)，讓中臺(tái)擔(dān)當(dāng)支撐的工作，讓小前臺(tái)離一線更近，貼切客戶，使得業(yè)務(wù)更新更加快速。其核心理念就是提供數(shù)據(jù)服務(wù)。通過(guò)整合各種數(shù)據(jù)源，構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)據(jù)資產(chǎn)平臺(tái)，為前臺(tái)的業(yè)務(wù)系統(tǒng)提供標(biāo)準(zhǔn)化、可復(fù)用的數(shù)據(jù)服務(wù)。這一點(diǎn)就與政企行業(yè)大數(shù)據(jù)采集、和應(yīng)用方面高度契合，所以很多公司看到它的優(yōu)越性，也投身于研發(fā)自己的數(shù)據(jù)中臺(tái)，包括字節(jié)、騰訊等大牛。最具代表性的莫屬于阿里出品的阿里數(shù)據(jù)中臺(tái)了，它可以算是國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)中臺(tái)技術(shù)探索的問(wèn)路石。

從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到數(shù)據(jù)中臺(tái)再到數(shù)據(jù)飛輪，我了解的數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)化史 _數(shù)據(jù)_02

從數(shù)據(jù)中臺(tái)的演進(jìn)旅程來(lái)看，其實(shí)它就是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的下一代產(chǎn)物，也是業(yè)務(wù)和技術(shù)共同推動(dòng)下的必然產(chǎn)物。最初，企業(yè)通過(guò)建設(shè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決了歷史數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理問(wèn)題。然而，隨著企業(yè)規(guī)模擴(kuò)大，數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)逐漸顯得臃腫低效，缺乏靈活性。與此同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展顯著提升了數(shù)據(jù)處理的能力，使得高效、敏捷的數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和數(shù)據(jù)服務(wù)成為現(xiàn)實(shí)。

雖然數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到數(shù)據(jù)中臺(tái)的轉(zhuǎn)變大大提高了企業(yè)的業(yè)務(wù)響應(yīng)速度，也解決了信息孤島的問(wèn)題，但是構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺(tái)還是需要對(duì)業(yè)務(wù)有深入的了解，深度依賴于人工配置和管理，這種花費(fèi)的成本還是很高的，所以技術(shù)理念更為先進(jìn)的技術(shù)飛輪應(yīng)運(yùn)而生。它依托于數(shù)據(jù)中臺(tái)，將數(shù)據(jù)的生產(chǎn)和消費(fèi)閉環(huán)化，通過(guò)持續(xù)反饋和迭代推動(dòng)業(yè)務(wù)的增長(zhǎng)。

有很多人認(rèn)為數(shù)據(jù)飛輪是數(shù)據(jù)中臺(tái)的高階形態(tài)，但我認(rèn)為二者之間還是有本質(zhì)差別的。下面且聽(tīng)我娓娓道來(lái)。

在CHATGPT為首的AI大模型出世以來(lái)，就肯定意味著AI將會(huì)給我們的產(chǎn)業(yè)帶來(lái)新的一輪革新。數(shù)據(jù)飛輪強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的自動(dòng)化收集、處理和反饋，利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)不斷優(yōu)化業(yè)務(wù)模型和決策流程。通過(guò)集成AI和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，飛輪不僅能夠?qū)崟r(shí)分析海量數(shù)據(jù)，還能不斷調(diào)整和改進(jìn)業(yè)務(wù)模型。AI算法能夠識(shí)別數(shù)據(jù)中的模式和趨勢(shì)，預(yù)測(cè)未來(lái)的需求變化，進(jìn)而自動(dòng)調(diào)整策略和運(yùn)營(yíng)流程。這種動(dòng)態(tài)的優(yōu)化過(guò)程確保了企業(yè)始終能夠基于最新的數(shù)據(jù)做出決策，提升業(yè)務(wù)靈活性和響應(yīng)速度。飛輪系統(tǒng)還能夠通過(guò)持續(xù)的數(shù)據(jù)反饋機(jī)制，不斷驗(yàn)證和完善業(yè)務(wù)假設(shè)和模型。每一次優(yōu)化和調(diào)整都基于實(shí)際的數(shù)據(jù)結(jié)果，使得業(yè)務(wù)決策更加精準(zhǔn)和可靠。這種閉環(huán)反饋不僅幫助企業(yè)在復(fù)雜多變的市場(chǎng)環(huán)境中保持競(jìng)爭(zhēng)力，也推動(dòng)了創(chuàng)新和業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的不斷加速。

從數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)到數(shù)據(jù)中臺(tái)再到數(shù)據(jù)飛輪，我了解的數(shù)據(jù)技術(shù)進(jìn)化史 _數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)_03

當(dāng)前，數(shù)據(jù)飛輪的應(yīng)用最早在火山引擎中得到實(shí)踐，基于字節(jié)跳動(dòng)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法。它可謂是得天獨(dú)厚，擁有今日頭條、基于數(shù)據(jù)分析選品、調(diào)度的抖音直播兩大平臺(tái)。但是就目前而言，然而，盡管數(shù)據(jù)飛輪的潛力巨大，其實(shí)際落地仍面臨一些挑戰(zhàn)。

其一是因?yàn)锳I大模型的成熟度仍然有限。雖然機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)已經(jīng)取得了顯著進(jìn)展，但大模型的訓(xùn)練和應(yīng)用仍需要進(jìn)一步的發(fā)展和優(yōu)化，以充分發(fā)揮數(shù)據(jù)飛輪的潛力。當(dāng)前，很多AI大模型在處理復(fù)雜問(wèn)題時(shí)仍面臨計(jì)算資源和數(shù)據(jù)質(zhì)量的瓶頸，需要持續(xù)的技術(shù)突破和迭代更新;數(shù)據(jù)資產(chǎn)的私密性也是一個(gè)重要難題。許多公司對(duì)自己的數(shù)據(jù)持保留態(tài)度，不愿意將數(shù)據(jù)共享或外泄。這種數(shù)據(jù)隱私和安全問(wèn)題限制了數(shù)據(jù)飛輪的廣泛應(yīng)用，因?yàn)橛行У臄?shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)模型需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證。企業(yè)在數(shù)據(jù)共享和保護(hù)之間需要找到平衡，確保數(shù)據(jù)的安全性和隱私性，同時(shí)又能利用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)。

因此，盡管數(shù)據(jù)飛輪在字節(jié)跳動(dòng)等前沿企業(yè)中取得了一定的成功，廣泛應(yīng)用仍需解決AI技術(shù)的發(fā)展、數(shù)據(jù)隱私保護(hù)等實(shí)際問(wèn)題。隨著技術(shù)的進(jìn)步和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的完善，數(shù)據(jù)飛輪有望在更多企業(yè)中實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用，推動(dòng)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的業(yè)務(wù)增長(zhǎng)模式變得更加普遍和高效。

三.寫在最后

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)通過(guò)存儲(chǔ)大量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，支撐企業(yè)的戰(zhàn)略決策。但隨著企業(yè)業(yè)務(wù)的多樣化和數(shù)據(jù)來(lái)源的復(fù)雜化，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)難以應(yīng)對(duì)非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和快速變化的業(yè)務(wù)需求，因此數(shù)據(jù)中臺(tái)的出現(xiàn)進(jìn)一步增強(qiáng)了數(shù)據(jù)的治理和靈活使用能力。而數(shù)據(jù)飛輪的出現(xiàn)則進(jìn)一步通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)，形成自動(dòng)化的閉環(huán)，不斷優(yōu)化和迭代，減少人為干預(yù)，使得數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)相互促進(jìn)，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的持續(xù)增長(zhǎng)。