隨著互聯(lián)網(wǎng)的技術(shù)高速發(fā)展，越來越多的應(yīng)用層出不窮，伴隨著數(shù)據(jù)應(yīng)用的需求變多，為快速響應(yīng)業(yè)務(wù)需求，很多企業(yè)在初期沒有很好的規(guī)劃的情況下，存在不同程度的煙囪式的開發(fā)模式，這樣會導致企業(yè)不同業(yè)務(wù)線的數(shù)據(jù)割裂，造成了數(shù)據(jù)的重復(fù)加工、數(shù)據(jù)重復(fù)清理、數(shù)據(jù)冗余存儲和計算資源和開發(fā)效率的嚴重浪費，大數(shù)據(jù)開發(fā)的成本越來越高，同時也帶來指標口徑不一致等一系列的問題，數(shù)據(jù)中臺應(yīng)運而生。

數(shù)據(jù)中臺的核心工作并不是將企業(yè)的數(shù)據(jù)全部收集起來做匯總就夠了，它的使命是利用大數(shù)據(jù)技術(shù)、通過全局規(guī)劃來整合好企業(yè)的數(shù)據(jù)資產(chǎn)，讓數(shù)據(jù)使用者能隨時隨地獲取到可靠的數(shù)據(jù)。因此，數(shù)據(jù)中臺一旦建成并得以持續(xù)運營，其價值將隨著時間的推移將呈指數(shù)級增長。

那么，如何做到盤活全量數(shù)據(jù)呢?數(shù)據(jù)飛輪的突出優(yōu)勢在于能充分利用內(nèi)外部數(shù)據(jù)，打破數(shù)據(jù)孤島的現(xiàn)狀，降低使用數(shù)據(jù)服務(wù)的門檻，繁榮數(shù)據(jù)服務(wù)的生態(tài)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)“越用越多”的價值閉環(huán)。數(shù)據(jù)飛輪的核心是“數(shù)據(jù)驅(qū)動消費”，也就是通過數(shù)據(jù)消費來促進決策加速、推動快速行動，進而提升業(yè)務(wù)價值，同時，業(yè)務(wù)的發(fā)展帶來更大規(guī)模、更多種類數(shù)據(jù)，反過來推動企業(yè)做好數(shù)據(jù)管理和質(zhì)量優(yōu)化。

1. 什么是“數(shù)據(jù)驅(qū)動消費”?

(1). 與傳統(tǒng)運營方法不同的是，在傳統(tǒng)運營方法通常基于個人經(jīng)驗和直覺，而數(shù)據(jù)驅(qū)動的運營則基于數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)的模型。

(2). 與數(shù)據(jù)驅(qū)動決策不同的是，數(shù)據(jù)驅(qū)動決策是一種特殊的數(shù)據(jù)驅(qū)動運營方法，主要關(guān)注于如何利用數(shù)據(jù)來支持決策過程，而數(shù)據(jù)驅(qū)動的運營則關(guān)注于整個運營流程的優(yōu)化。

(3). 與其它數(shù)據(jù)驅(qū)動方法不同的是，數(shù)據(jù)驅(qū)動的運營與其它數(shù)據(jù)驅(qū)動方法，如數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務(wù)設(shè)計、數(shù)據(jù)驅(qū)動的市場營銷等方法有很多聯(lián)系，都是通過利用數(shù)據(jù)來優(yōu)化企業(yè)運營的方法。

2. 如何通過數(shù)據(jù)進行“數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)消費”?

(1). 數(shù)據(jù)化：將企業(yè)業(yè)務(wù)中的各種信息和數(shù)據(jù)進行收集、整理、分析和挖掘，以便為企業(yè)的決策提供有力支持。

(2). 分析：通過對數(shù)據(jù)的分析，可以發(fā)現(xiàn)企業(yè)運營中的問題和機會，從而為企業(yè)制定更有效的運營策略。

(3). 優(yōu)化：通過對企業(yè)運營過程的優(yōu)化，可以提高企業(yè)的運營效率和盈利能力。

(4). 實時性：數(shù)據(jù)驅(qū)動的運營需要實時收集和分析數(shù)據(jù)，以便及時發(fā)現(xiàn)問題和機會，并及時采取措施。

AI大模型助力數(shù)據(jù)消費，構(gòu)建數(shù)據(jù)飛輪科學、高效的體系_數(shù)據(jù)模型_03

數(shù)據(jù)飛輪是一個有效的策略，它強調(diào)“數(shù)據(jù)和業(yè)務(wù)間的正反饋循環(huán)”，通過不斷循環(huán)利用數(shù)據(jù)，使其在業(yè)務(wù)中發(fā)揮價值，同時業(yè)務(wù)產(chǎn)生的新的數(shù)據(jù)又反過來豐富和優(yōu)化數(shù)據(jù)資產(chǎn)，形成一個良性循環(huán)。也可以直觀的理解為將數(shù)據(jù)生產(chǎn)、數(shù)據(jù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)消費三大環(huán)節(jié)有機結(jié)合起來，并且通過一系列的數(shù)據(jù)工具實現(xiàn)三者之間的往復(fù)轉(zhuǎn)動。

為了喚醒數(shù)據(jù)中臺的潛力并加速數(shù)據(jù)飛輪的轉(zhuǎn)動，企業(yè)需要采取一系列措施, 可以有效地喚醒數(shù)據(jù)中臺的潛力，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的最大化利用和業(yè)務(wù)價值的提升。

(1). 確保企業(yè)擁有完善、靈活的數(shù)據(jù)平臺，能夠支撐高速數(shù)據(jù)處理和分析。

(2). 制定明確的數(shù)據(jù)驅(qū)動業(yè)務(wù)策略，確保數(shù)據(jù)分析成果能夠轉(zhuǎn)化為業(yè)務(wù)行動。

(3). 建立持續(xù)的數(shù)據(jù)收集、分析、應(yīng)用和反饋過程，形成閉環(huán)循環(huán)也是關(guān)鍵。

數(shù)據(jù)模型包含元數(shù)據(jù)模型定義、元數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標準規(guī)范、數(shù)據(jù)建模、數(shù)據(jù)質(zhì)量稽核等功能，采集全量的數(shù)據(jù)中臺資產(chǎn)數(shù)據(jù)，打通數(shù)據(jù)關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)的標準化和資產(chǎn)化管理，搭建起數(shù)據(jù)中臺的數(shù)據(jù)資產(chǎn)中心，提供面向數(shù)據(jù)中臺的全域數(shù)據(jù)治理能力。

數(shù)據(jù)模型主要面向設(shè)計，融合了數(shù)據(jù)治理理念，把數(shù)據(jù)治理推進到開發(fā)流程中，進行開發(fā)態(tài)的源頭治理，利用數(shù)據(jù)標準進行標準建模，解決了標準落地的難題。

從根本上控制企業(yè)增量的數(shù)據(jù)質(zhì)量問題，推動用戶依據(jù)規(guī)范標準進行數(shù)據(jù)開發(fā)，從計算、存儲、質(zhì)量、規(guī)范、價值五個維度進行數(shù)據(jù)治理，優(yōu)化存儲成本、節(jié)約計算資源、推動標準規(guī)范，讓用戶通過數(shù)據(jù)治理看到問題、看到效果。

接入企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫、各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)庫，采集庫表元數(shù)據(jù)，對接數(shù)據(jù)中臺各個產(chǎn)品應(yīng)用，獲取數(shù)據(jù)使用的元數(shù)據(jù)信息，然后在采集的基礎(chǔ)上，進行二次規(guī)范維護，補充缺失的業(yè)務(wù)元數(shù)據(jù)，匯總后提供元數(shù)據(jù)查詢分析服務(wù)，以企業(yè)全局視角對企業(yè)各業(yè)務(wù)域的數(shù)據(jù)資產(chǎn)進行盤點，實現(xiàn)企業(yè)數(shù)據(jù)資源的統(tǒng)一梳理和盤查。

在依托先進的AI科技能力、豐富的應(yīng)用場景與負責任的技術(shù)生態(tài)，聚焦于AI風險、AI大模型安全、AI大模型開閉源生態(tài)、AI大模型出海等AI治理政策研究，可以幫助我們做好“數(shù)據(jù)飛輪”的自我驅(qū)動，隨著應(yīng)用數(shù)據(jù)的積累，系統(tǒng)可以通過業(yè)務(wù)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不斷學習和優(yōu)化，形成“應(yīng)用數(shù)據(jù)→優(yōu)化效果→反哺應(yīng)用”的閉環(huán)。

使業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)真正融入并反饋到業(yè)務(wù)之中，真正的擺脫數(shù)據(jù)平臺只是給程序員設(shè)計的，從而讓公司各個角色、各個層級的人都能看懂并使用數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)驅(qū)動消費，搭建起屬于符合業(yè)務(wù)的“數(shù)據(jù)飛輪”。