格羅斯用了幾十年才從債券市場獲得驚人利潤，離不開彭博終端這把鑰匙。華爾街精英用彭博終端洞察市場，你的企業用什么洞察業務增長？ 

數據時代，企業掌握著海量信息，卻常常無法變現。數字化建設投入巨大，查了半天一個數字，制作了上千個看板卻無人問津。 

AI信息時代，我們缺的不是數據，而是把數據變成增長的密碼。

數智飛輪：打破數據孤島

德邦快遞招兵買馬打造數字化營銷系統前，面臨一個痛點：數據與業務割裂。X月蘋果上市季，需要針對陜西、甘肅和新疆等產區做營銷，數據卻處理滯后。業務部門收到營銷線索時，市場已變天。

Z引擎數據飛輪解決了這一核心問題，帶來一個基礎認知：數據不是用來"存放"的，而是要"流動"的。

數據飛輪分為兩層：

1.面向企業業務應用的飛輪和面向企業數據資產的飛輪。

2.數據消費推動決策洞察，業務增長帶來更多數據，提升數據研發效率，產生更優質數據產品，形成良性循環。

德邦快遞建立超過15條自動化營銷鏈路，月營銷活動從5場提升至100場，效率翻了20倍。數據增長帶來業務增長，業務增長帶來更多數據。

從數據中解放人：AI打開新場景

2010年，美國《經濟學人》用工業用電量、中長期信貸余額、鐵路貨運量組成了"三報表"預測中國GDP增長。三十年前，企業的數字化底色是財務三張表和進銷存賬薄。三十年后，海量數據在企業內輸入、匯聚、流動、輸出。

數據飛輪1.0讓企業高效用數。隨著大模型在各領域井噴，Z引擎推出了數據飛輪2.0，利用AI將"智能用數"抬升到新階段。

數據飛輪2.0的變化，一是Data For AI：升級多模態數據湖技術，實現結構化、非結構化、半結構化數據統一計算管理存儲，企業調配復雜多元數據資產，數據處理與模型訓練高效協同。

二是AI For Data：在Data Fabric驅動下ChatBI智能體解決方案，企業建立基于自身業務的智能數據服務體系。交互理解、數據訪問、分析推理和結果生成四大模塊提升業務員工數據生產力，數據消費變得簡單直接。

翻譯成人話：以前幾天到幾周的報表開發工作，現在IM一句話就能得到分析結果。AI助手學習不同行業、企業、業務的"黑話"，識別意圖分析結果，輔助經營決策。

Z節跳動內部，數據飛輪2.0已覆蓋超200個分析場景，每天處理10萬+分析請求，分析時間降低80%，數據開發運維成本大幅下降。

數據民主化：人人都能做數據科學家

2009年，兩千名工人跨越河床、山脈、公路和農莊，鋪設芝加哥到新澤西的光纖，將傳輸時間縮短3毫秒。華爾街高頻交易公司競相搶租這條月租30萬美元的光纖通道。

商業是基于信息不對稱的活動。信息優勢一度只是富商巨賈的特權，現在則迎來了兩次平權：19世紀下半葉電話電報無線電帶來信息傳遞革命；20世紀90年代計算機普及讓信息數據傳輸成為大眾基礎設施。

現在，AI浪潮帶來了新的數據普惠。不是每家公司都能花30萬美元租一條光纖，也不是每家公司都能建一座算力可怕的數據中心。

Z引擎的DataWind是新一輪信息平權的例子：某企業自建BI系統三年產出1200個數據看板和8000個可視化圖表，引入DataWind一年半就生成2700個看板和18000個可視化圖表。

關鍵差異是，自建BI系統報表需要專業代碼能力，將數據分析限制在IT部門；而DataWind把代碼和數據變成可視化拖拽動作，運營人員簡單培訓就能探索復雜經營數據。

大模型讓一個運營人員也能變成"數據科學家"，一句話表達需求，AI處理細節。數據不再是專業人員的特權，而是全員的工具。

能用好自己數據，是企業經營中越來越關鍵的問題。打通數據孤島，用AI讓數據流動，把數據的力量交給每一位員工。

數智飛輪是AI時代企業增長的底層密碼，數據不再是只看不用的奢侈品，而是每一次業務決策的堅實支撐。不必是華爾街交易員，每個人都能擁有自己的彭博終端。