數據動能聚變：數據飛輪與大模型共舞
1.前言
在當今的數字化時代，數據已成為企業發展的重要資產。然而，許多企業面臨著 “有數據，但不驅動” 的困境，為什么企業花費大量資源建設數據中臺卻遲遲沒有見到效果呢？即雖然擁有大量的數據資源，但卻無法充分發揮其價值來推動業務增長，而數據飛輪和大模型的結合為解決這一困境提供了新的思路和方法。
數據動能聚變：數據飛輪與大模型共舞_數據
2.數據驅動的重要性與困境
在企業的數字化增長中，數據驅動起到了承上啟下的關鍵作用，它為體驗創新驗證效果，為敏捷迭代指明方向。越來越多的企業意識到數據驅動的重要性，并投入了大量資源。然而，許多企業卻陷入了 “有數據，但不驅動” 的泥潭。
從企業內部不同人員的角度來看，決策層希望能隨時隨地了解業務的最新情況與整體動態，但往往只能通過定期會議來獲取信息，既不及時也可能不真實；中層管理者需要通過數據分析找到問題癥結并制定解決方案，但他們往往既懂業務又懂數據，導致業務推動中容易出現誤判；基層執行關注項目實際表現，希望借助數據更好地制定策略和驗證效果，但他們的需求往往得不到技術團隊支持，導致企業項目結果存在很高的不確定性。
那么，為什么企業花費大量資源建設數據中臺卻遲遲沒有見到效果呢？原因在于錯誤地把手段當成了目標。數據驅動最終要落在企業不同人員對數據的消費上，建設數據中臺只是實現數據驅動的一個步驟。如果不解決數據消費的最終場景，再好的基建也是無用功。
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3.數據消費是驅動業務的核心
回顧一些成功的數據平臺建設案例，我們可以發現，它們都是從數據如何消費的維度出發來完成的。例如，某公司在創業初期，首先做的是 A/B 測試平臺，以衡量推薦算法的優化效果。隨著業務的發展，逐漸開發了敏捷 BI、數據集成、數據開發、數據治理等工具。當業務多元化后，又開發了客戶數據平臺、管理駕駛艙等產品，以滿足不同角色對數據分析的需求。
這些平臺的建設和使用，很好地支持了業務的快速發展。這表明，要實現數據驅動，就必須以終為始，以數據消費作為核心進行建設。只有通過更頻繁的數據消費，讓數據 “活” 起來、用起來，才能更好地驅動業務增長，同時針對性地指導數據建設。
企業的每一個角色、每一個工種、每一個崗位，都應該進行數據消費，讓每一個人都能 “心中有數”。隨著企業中數據消費者越來越多、密度越來越高，企業所積蓄的數據驅動的勢能也就越來越大，這就構成了企業的數據飛輪。
4.數據飛輪：企業實現數據驅動的新動能
數據飛輪由業務應用層和數據資產層兩部分共同組成。業務應用層側重于通過工具和機制，解決業務消費數據的問題，讓業務決策更加科學，策略落地更加敏捷，從而有效提升業務價值。數據資產層與過去的數據中臺的核心區別在于，通過上層應用的針對性需求，能夠讓系統建設更加目標明確。同時，上游更頻繁的數據消費會進一步沉淀數據，豐富數據資產，并倒逼數據質量優化，促進數據研發效率的提升。
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要讓數據飛輪良性運轉起來，需要做到以下幾點：
- 讓一切都可度量：許多企業自身的大數據部門工作價值無法被量化評估，這反映了企業在數據驅動上的困境。可以通過一些指標來評估數據部門的工作，如做到零數據事故、90% 的需求滿足、80% 的分析通過主題表和中間表覆蓋、70% 的業務團隊對數據團隊的好評度。同時，衡量企業數據消費的水平是否健康，可以看企業中 80% 的人是否每天使用數據，以及統一建設的分析指標能否覆蓋 80% 的日常分析和業務場景。
- 老板的重視：數據驅動是一件自上而下的事情，也是一種文化。如果部門領導或公司老板有看數的習慣，那么這個部門或公司就更有可能做好數據驅動。 好的工具：擁有好的工具是實現數據驅動的必要條件。
- 好的工具能夠幫助員工低門檻地消費和建設數據，否則員工很難有意愿去實踐數據驅動的理念。
5.大模型為數據飛輪賦予新能力
新的技術變革，特別是大模型技術的興起，為數據飛輪賦予了新的能力。大模型技術能夠對非結構化數據進行更好地處理，幫助企業收集和處理更多的數據源。它降低了企業員工消費數據、應用數據的門檻，也能提升研發人員在數據開發、治理和分析過程中的效率和精度。
大模型可以像人類大腦的第一種工作模式一樣，快速理解和處理數據，讓數據的使用變得更加便捷和高效。而數據驅動原本更像是第二種工作模式，需要耗費更多的精力和心思。大模型的加持，使得數據驅動變得更加容易和自然。
6.總結
數據驅動是企業發展的必然趨勢，但要實現真正的數據驅動，需要解決 “有數據，但不驅動” 的問題。數據飛輪以數據消費為核心，為企業提供了實現數據驅動的新范式。同時，大模型的加入進一步提升了數據飛輪的能力，使數據的處理和應用更加智能和高效。
作為開發者，我們應該積極擁抱這些新技術，不斷優化和完善數據飛輪的架構和功能，為企業提供更好的數據驅動解決方案。相信在未來，數據飛輪和大模型的融合將為企業帶來更大的價值，推動企業實現可持續的增長。
