一、前言：

企業(yè)數(shù)智化升級(jí)新模式【數(shù)據(jù)飛輪】，它是一種企業(yè)數(shù)智化升級(jí)新模式，旨在通過數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)的雙向良性驅(qū)動(dòng)，有效提升工作質(zhì)效。數(shù)據(jù)飛輪在多個(gè)行業(yè)中被用來充分發(fā)揮數(shù)據(jù)中臺(tái)的價(jià)值，為業(yè)務(wù)發(fā)展提供參考。

數(shù)據(jù)飛輪的工作原理可以類比為飛輪效應(yīng)：一開始，為了使飛輪轉(zhuǎn)動(dòng)起來，需要花費(fèi)較大的力氣反復(fù)推動(dòng)，每轉(zhuǎn)一圈，飛輪會(huì)逐漸獲得動(dòng)能，最終能夠自行持續(xù)轉(zhuǎn)動(dòng)，無需持續(xù)用力。同樣，數(shù)據(jù)飛輪需要初始的推動(dòng)力來啟動(dòng)，一旦開始轉(zhuǎn)動(dòng)，各業(yè)務(wù)模塊之間的相互作用會(huì)形成良性循環(huán)，提升工作效率。

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二、數(shù)據(jù)資產(chǎn)的建設(shè)過程：

大家平時(shí)應(yīng)該在工作中常常使用到Excel來做數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，比如臨近過年時(shí)，公司一般會(huì)開各種復(fù)盤、年終、檢討、明年規(guī)劃大會(huì)，勢(shì)必需要準(zhǔn)備一大堆的量化數(shù)據(jù)報(bào)表，用于會(huì)議上的數(shù)據(jù)匯報(bào)、分析工作，試想一下，在0到1的創(chuàng)業(yè)公司，在沒有技術(shù)團(tuán)隊(duì)的情況下，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)報(bào)表相關(guān)的分析呢?

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隨著公司的業(yè)務(wù)發(fā)展的規(guī)模越來越大，各種基于數(shù)據(jù)相關(guān)的平臺(tái)應(yīng)運(yùn)而生，從最早期的BI系統(tǒng)、數(shù)據(jù)看板，到最后演變成駕駛艙、數(shù)據(jù)大屏，期間技術(shù)團(tuán)隊(duì)越來越技術(shù)棧、技術(shù)體系、技術(shù)難度，也是逐漸增加，但是怎么樣有效地管理和利用這些數(shù)據(jù)，使其轉(zhuǎn)化為發(fā)展的動(dòng)能，依然是許多企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中迫切需要解決的難題。

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像數(shù)據(jù)中臺(tái)，通過一定的規(guī)則把數(shù)據(jù)清洗構(gòu)建一個(gè)企業(yè)級(jí)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，這個(gè)數(shù)據(jù)就是反映企業(yè)業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)的一個(gè)實(shí)際狀況，在數(shù)據(jù)的整個(gè)生命周期中的各個(gè)階段：收集、加工、分析、挖掘。盡管目標(biāo)明確，但實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)的過程中，仍然需要面對(duì)眾多挑戰(zhàn)，怎么有效地管理和利用這些數(shù)據(jù)，使其轉(zhuǎn)化為發(fā)展的動(dòng)能，建一個(gè)數(shù)據(jù)中臺(tái)其實(shí)不是目標(biāo)，是實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的一個(gè)手段。

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1. 數(shù)據(jù)治理難：

比如在處理ODS層源數(shù)據(jù)，往往會(huì)遇到數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)運(yùn)算、比較分析、趨勢(shì)分析，預(yù)測(cè)性分析、可視化等常見數(shù)據(jù)分析任務(wù)。

2. 數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)難：

數(shù)據(jù)其實(shí)只是提供一種視角，一個(gè)決策依據(jù)，并不是通過數(shù)據(jù)洞察來解決的業(yè)務(wù)問題，不過數(shù)據(jù)可以幫助把這個(gè)問題原來分析出來，數(shù)據(jù)能夠幫我們理解這個(gè)事情，看清這個(gè)事情，但是這個(gè)本身并不是一個(gè)數(shù)據(jù)決策。

3. 數(shù)據(jù)應(yīng)用難：

如何真正的讓數(shù)據(jù)來賦能財(cái)務(wù)分析、商業(yè)分析、銷售預(yù)測(cè)、市場(chǎng)分析、宏觀分析等多個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景。

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數(shù)據(jù)飛輪是一種圍繞數(shù)據(jù)消費(fèi)形成的從數(shù)據(jù)資產(chǎn)到業(yè)務(wù)應(yīng)用的雙向正循環(huán)模式，它以數(shù)據(jù)消費(fèi)為核心，將數(shù)據(jù)的生產(chǎn)、應(yīng)用和消費(fèi)有機(jī)結(jié)合，促進(jìn)企業(yè)的數(shù)字化升級(jí)。

從數(shù)據(jù)消費(fèi)的角度來看，從業(yè)務(wù)視角和IT視角看這個(gè)數(shù)據(jù)，所看到的內(nèi)容不一樣。更好的把數(shù)據(jù)中臺(tái)沉淀的這些數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值去發(fā)揮出來，為企業(yè)提供一個(gè)更好的業(yè)務(wù)上真正的價(jià)值，因?yàn)槟Ｐ湍軌蚪档褪褂瞄T檻，更多人可以更容易地消費(fèi)數(shù)據(jù)，生產(chǎn)和理解數(shù)據(jù)也更容易。

另外在大模型時(shí)代，可以通過客戶輸入的提示詞之后，通過大模型的推理與分析，得到想要的數(shù)據(jù)格式，數(shù)據(jù)飛輪也曾一度被視為 OpenAI 最重要的優(yōu)勢(shì)，與大模型相輔相成，共同構(gòu)成企業(yè)轉(zhuǎn)型的核心驅(qū)動(dòng)力。隨著大模型時(shí)代的發(fā)展，數(shù)據(jù)飛輪推動(dòng)數(shù)據(jù)的循環(huán)利用和智能化分析，實(shí)現(xiàn)企業(yè)價(jià)值的最大化。

大模型的幫助數(shù)據(jù)飛輪能夠更加高效地運(yùn)轉(zhuǎn)，反過來，數(shù)據(jù)飛輪持續(xù)為大模型提供基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)和反饋，幫助大模型更好的學(xué)習(xí)和演變，讓大模型廠商的大模型數(shù)據(jù)飛輪轉(zhuǎn)起來。通過數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)落地在企業(yè)不同人員對(duì)數(shù)據(jù)的消費(fèi)上，以此來建設(shè)數(shù)據(jù)產(chǎn)品，把數(shù)據(jù)“推”到最廣泛的數(shù)據(jù)消費(fèi)者面前，最終形成基于數(shù)據(jù)分析的一致行動(dòng)。

圍繞數(shù)據(jù)消費(fèi)的體系叫數(shù)據(jù)飛輪，數(shù)據(jù)飛輪上層是跟應(yīng)用相關(guān)，這些產(chǎn)品里面大部分確實(shí)是 SaaS 的形態(tài)，也有一些會(huì)是 PaaS 的形態(tài)。下一層是數(shù)據(jù)資產(chǎn)的建設(shè)，這些主要是 PaaS 為主，通過數(shù)據(jù)消費(fèi)這個(gè)事情端到端應(yīng)用起來，就能解決過去企業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)過程中，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)和業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)互相不理解導(dǎo)致最后效果不好的問題。

三、總結(jié)：

從最早期的Excel到后面的BI系統(tǒng)，再到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫到數(shù)據(jù)湖，數(shù)字化轉(zhuǎn)型的方案層出不窮。從公司過去的幾年，報(bào)表需求一直需求不斷，數(shù)據(jù)中臺(tái)投入重、門檻高、應(yīng)用難，很多時(shí)候，大量企業(yè)在轉(zhuǎn)型過程中深感迷茫，數(shù)據(jù)飛輪的核心理念在于數(shù)據(jù)消費(fèi)，從而發(fā)揮數(shù)據(jù)的價(jià)值。

企業(yè)數(shù)智化升級(jí)新模式【數(shù)據(jù)飛輪】，高效挖掘數(shù)據(jù)資產(chǎn)價(jià)值_數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)_06

數(shù)據(jù)消費(fèi)是互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)利用數(shù)據(jù)和算法來提供個(gè)性化服務(wù)、增強(qiáng)用戶體驗(yàn)、并實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的一種戰(zhàn)略。通過這一過程，企業(yè)能夠更好地滿足用戶需求，同時(shí)保持其在快速變化的互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)中的領(lǐng)先地位。