一、前言：

企業數智化升級新模式【數據飛輪】，它是一種企業數智化升級新模式，旨在通過數據和業務的雙向良性驅動，有效提升工作質效。數據飛輪在多個行業中被用來充分發揮數據中臺的價值，為業務發展提供參考。

數據飛輪的工作原理可以類比為飛輪效應：一開始，為了使飛輪轉動起來，需要花費較大的力氣反復推動，每轉一圈，飛輪會逐漸獲得動能，最終能夠自行持續轉動，無需持續用力。同樣，數據飛輪需要初始的推動力來啟動，一旦開始轉動，各業務模塊之間的相互作用會形成良性循環，提升工作效率。

企業數智化升級新模式【數據飛輪】，高效挖掘數據資產價值_數據驅動

二、數據資產的建設過程：

大家平時應該在工作中常常使用到Excel來做數據統計，比如臨近過年時，公司一般會開各種復盤、年終、檢討、明年規劃大會，勢必需要準備一大堆的量化數據報表，用于會議上的數據匯報、分析工作，試想一下，在0到1的創業公司，在沒有技術團隊的情況下，如何進行數據報表相關的分析呢?

企業數智化升級新模式【數據飛輪】，高效挖掘數據資產價值_數據_02

隨著公司的業務發展的規模越來越大，各種基于數據相關的平臺應運而生，從最早期的BI系統、數據看板，到最后演變成駕駛艙、數據大屏，期間技術團隊越來越技術棧、技術體系、技術難度，也是逐漸增加，但是怎么樣有效地管理和利用這些數據，使其轉化為發展的動能，依然是許多企業在數字化轉型過程中迫切需要解決的難題。

企業數智化升級新模式【數據飛輪】，高效挖掘數據資產價值_數據驅動_03

像數據中臺，通過一定的規則把數據清洗構建一個企業級的數據資產，這個數據就是反映企業業務運營的一個實際狀況，在數據的整個生命周期中的各個階段：收集、加工、分析、挖掘。盡管目標明確，但實現這一目標的過程中，仍然需要面對眾多挑戰，怎么有效地管理和利用這些數據，使其轉化為發展的動能，建一個數據中臺其實不是目標，是實現數據驅動的一個手段。

企業數智化升級新模式【數據飛輪】，高效挖掘數據資產價值_數據分析_04

1. 數據治理難：

比如在處理ODS層源數據，往往會遇到數據清洗、數據運算、比較分析、趨勢分析，預測性分析、可視化等常見數據分析任務。

2. 數據驅動難：

數據其實只是提供一種視角，一個決策依據，并不是通過數據洞察來解決的業務問題，不過數據可以幫助把這個問題原來分析出來，數據能夠幫我們理解這個事情，看清這個事情，但是這個本身并不是一個數據決策。

3. 數據應用難：

如何真正的讓數據來賦能財務分析、商業分析、銷售預測、市場分析、宏觀分析等多個應用場景。

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數據飛輪是一種圍繞數據消費形成的從數據資產到業務應用的雙向正循環模式，它以數據消費為核心，將數據的生產、應用和消費有機結合，促進企業的數字化升級。

從數據消費的角度來看，從業務視角和IT視角看這個數據，所看到的內容不一樣。更好的把數據中臺沉淀的這些數據資產價值去發揮出來，為企業提供一個更好的業務上真正的價值，因為模型能夠降低使用門檻，更多人可以更容易地消費數據，生產和理解數據也更容易。

另外在大模型時代，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，得到想要的數據格式，數據飛輪也曾一度被視為 OpenAI 最重要的優勢，與大模型相輔相成，共同構成企業轉型的核心驅動力。隨著大模型時代的發展，數據飛輪推動數據的循環利用和智能化分析，實現企業價值的最大化。

大模型的幫助數據飛輪能夠更加高效地運轉，反過來，數據飛輪持續為大模型提供基礎的數據和反饋，幫助大模型更好的學習和演變，讓大模型廠商的大模型數據飛輪轉起來。通過數據驅動落地在企業不同人員對數據的消費上，以此來建設數據產品，把數據“推”到最廣泛的數據消費者面前，最終形成基于數據分析的一致行動。

圍繞數據消費的體系叫數據飛輪，數據飛輪上層是跟應用相關，這些產品里面大部分確實是 SaaS 的形態，也有一些會是 PaaS 的形態。下一層是數據資產的建設，這些主要是 PaaS 為主，通過數據消費這個事情端到端應用起來，就能解決過去企業數據建設過程中，數據團隊和業務團隊互相不理解導致最后效果不好的問題。

三、總結：

從最早期的Excel到后面的BI系統，再到數據倉庫到數據湖，數字化轉型的方案層出不窮。從公司過去的幾年，報表需求一直需求不斷，數據中臺投入重、門檻高、應用難，很多時候，大量企業在轉型過程中深感迷茫，數據飛輪的核心理念在于數據消費，從而發揮數據的價值。

企業數智化升級新模式【數據飛輪】，高效挖掘數據資產價值_數據驅動_06

數據消費是互聯網企業利用數據和算法來提供個性化服務、增強用戶體驗、并實現業務增長的一種戰略。通過這一過程，企業能夠更好地滿足用戶需求，同時保持其在快速變化的互聯網市場中的領先地位。