在当今的数据时代，企业越来越看法到数据对业务的关键性。但是，经过一直地试错企业看法到，仅仅构建数据中台并不能带来业务增长。须要在数据中台的基础上，应用数据驱动为下层业务，让数据与业务协同上班构成商业闭环，才干促使业务的飞速增长。这就须要引入“数据飞轮”的概念，它协助企业有效应用数据资产，驱动继续改良并坚持竞争长处。经过了解和运行数据飞轮的才干，能为业务开展提供新方向和新思绪。
VUCA时代的应战：数据中台的演化与未来
咱们生存在一个VUCA（易变性、不确定性、复杂性、含糊性）的时代，这一时代特色体如今技术迭代的加快步伐和经济的飞速开展中。企业在这种环境上方临着史无前例的应战。许多曾经的行业巨头，如雅虎、索尼爱立信和摩托罗拉，因未能及时顺应行业的改革与技术转型，最终失去了市场主导位置，逐渐走向败落。如何在瞬息万变的市场中坚持竞争力，如何在不稳固的环境中寻求继续增长，成为每个企业必定思索的疑问。
彼得·德鲁克也曾指出：“动乱时代最大的风险不是动乱自身，而是依然用过去的逻辑做事。” 这提示咱们，在VUCA时代，企业必定顺应加快变动，驳回新的思想形式和上班形式。
为此，许多企业试图经过数字化转型来扭转现状，优化竞争力。为成功产业数字化、数字产业化，企业试图借助数字化的才干到达降本增效的目的，于是引入了“数据中台”。
数据中台（Data Middle Platform）则是一个用于整合和控制企业数据的架构，它将企业内的各种数据源启动规范化和一致控制，使数据能够更有效地允许业务运行和决策。数据中台的关键目的是处置数据孤岛疑问，提供一个一致的数据视图，允许企业的各类业务运行和剖析需求。数据中台的初衷是让数据发生价值，反哺业务。但是，在通常中，这一律念并未齐全成功预期成果。
例如：在某大型金融机构，成功搭建了数据中台，将原本扩散在各部门的数据资源启动了整合。但该数据中台更多地关注于数据的集中存储和控制，而缺乏有效的剖析工具和决策允许机制，造成业务团队难以从中取得有价值的洞察。此外，虽然积攒了少量的业务数据，这些数据并没有被充沛应用来优化业务战略或推进翻新，形成了数据与实践业务需求的脱节。总结形成这种结果的要素有如下两个方面：
1.有数据无配合：数据中台只是成功了数据的整合，而这些数据未能反哺业务决策，更没有配合业务部门成功商业价值的优化。换句话说，从业务场景中提炼进去的数据，并不能服务于业务，为客户发明更多价值。
2. 重技术轻运行：在名目实施环节中，技术团队过于关注中台的技术架构，而漠视了数据在业务场景的运行，造成中台虽然建成，但业务部门难以实践运行，影响了名目的全体成果。
这一案例标明，仅仅树立数据中台还不够，它并不能保障企业数字化转型的成功，假设缺乏有效的业务运行和数据反应机制，数据中台将不可为企业带来预期的商业报答。
数据中台为企业提供了一个松软数据基础，保障了数据的高品质、可访问性和分歧性，但是缺少一个关键环节。这个环节可以让数据在系统内构成正向循环，一直发生、搜集、剖析数据并将这些数据反应到业务中，从而推进业务的继续增长和优化。
这个关键环节就是数据驱动，也就是应用业务数据作为基础，驱动下层运行失掉更大的商业价值。这种以数据驱动推进业务开展的形式称之为数据飞轮。它应用数据的积攒和反应来驱动系统的智能改良和优化，使企业能够在每次循环中取得更大的效益。经过这个循环，彻底冲破了数据和业务脱节的魔咒，让数据不只成为企业决策的基础，还推进了产品和服务的一直改良。
Netflix、亚马逊和字节跳动等出名企业都在应用数据飞轮的概念，经过继续优化用户体验和运营，构成数据驱动的自我增强循环。
数据飞轮面临应战：双轮战略链接数据与业务
数据飞轮的概念最后起源于物理学中的飞轮效应。这个效应形容了当一个飞轮遭到继续的外力推进时，会逐渐减速，直抵到达稳固的自我驱动形态。在商业社会中，数据飞轮则借用了这一原理，强调经过继续的数据积攒和频繁的运行，一直推进业务开展，最终构成一个自我增强的正向循环。这个循环不只能够继续优化业务流程，还能监禁数据的真正商业价值。
数据飞轮的理念在企业数据运行中失掉了深入的通常，它进一步拓展了数据中台的作用。传统的数据中台关键聚焦于数据的整合和控制，为企业提供一致的视图以允许业务决策。但是，数据中台自身并不能成功数据反哺业务的整个闭环。数据飞轮正是在此基础上，经过频繁的数据经常使用和反应，将数据中台的静态才干转化为灵活的商业驱动要素，构成企业增长的新引擎。
既然数据飞轮可以处置企业数据中台才干无余的疑问，那么如何运行数据飞轮成功企业数字化转型呢？答案是从双轮战略入手。
双轮战略
数据飞轮的**在于经过频繁的数据经常使用，推进数据与业务的双轮驱动，构成正向循环。首先，企业须要对现有业务启动消息化和数字化转型，从而生成可供剖析的数据。这些数据经过搜集、存储后，经过剖析和开掘，识别出潜在的业务价值。开掘出的数据被运行到详细的业务场景中，如优化产品介绍、调整市场战略等，间接指点业务决策，使得业务更精准和高效。经过业务场景的反应，企业进一步伐整数据剖析和开掘战略，确保数据和业务相互促成。AI技术和人类专业判别的联合，使数据剖析和业务决策更为智能化和准确化，推进整个飞轮的高效运行。
数据飞轮带动业务飞轮，构成一个良性循环。经过一直优化的业务虚践，企业生成的低价值数据反上来增强了数据飞轮的能源，构成继续优化的正向循环。数据驱动业务，业务发生的数据进一步驱动数据剖析的优化，这一环节经过实时反应机制使得数据和业务同步开展，企业得以继续优化运营效率和市场竞争力。这种双轮驱动的形式，正是现代企业成功数据驱动的关键门路，协助企业在竞争中占据无利位置。
双轮协同
基于双战略，在实践运行中可以拆解为两个**局部：业务运行轮和数据资产轮。业务运行轮关键关注如何应用工具和业务流程（BP）机制来处置业务数据的生产疑问。经过频繁的数据生产，企业能够使业务决策愈加迷信，战略的实施也愈加矫捷。这种双重优化间接参与了业务的价值，使企业在竞争中占据长处。数据飞轮的这一局部强调数据的即时运行，确保数据能够迅速转化为业务价值，同时推进战略的一直优化和落地。
数据资产轮则愈加并重于数据的积攒和品质优化。与传统的数据中台相比，数据资产轮因为下层运行的详细需求，愈加明白了系统树立的目的。频繁的数据生产不只丰盛了企业的数据资产，还倒逼数据品质的继续优化，从而优化数据研发的效率。经过这一环节，数据资产不只成为业务决策的基础，还经过反应机制一直推进数据系统的完善和业务运行的准确化。这个双轮驱动的形式，确保了企业在数据驱动的路线上稳步前行，成功数据与业务的双向促成和良性循环。
数据驱动后行者：数据飞轮的运行与落地
数据飞轮的概念一经提出，便惹起了泛滥企业的关注，纷繁开局尝试这一翻新形式。在翻新环节中，企业不只将数据飞轮运行于自身业务，而且取得了意想不到的成果。数据飞轮的通常不只提高了企业的运营效率，还为企业带来了新的增长点，使得企业在竞争强烈的市场中坚持上游位置。
1.字节跳动的数据驱动转型
字节跳动的数据平台树立历程始于2012年，以允许介绍算法优化为**需求，首先构建了A/B测试平台。随后，为满足产品和研发对数据剖析的需求，开发了矫捷BI（风神）和一系列数据工具，包含数据集成、数据开发和数据控制等。到2年，这些工具逐渐成熟，此时风神曾经成为员工日常数据剖析的关键工具。
随着业务多元化，字节2017年推出了客户数据平台和控制驾驶舱，以满足不同角色的数据需求。为了应答数据规模带来的剖析速度瓶颈，推出了加快OLAP引擎ByteHouse，并经过DataLeap平台成功数据控制规范化。经过设立数据BP机制，处置了业务与数据的了解疑问，构成了一套完整的数据平台体系。字节跳动外部的数据平台树立是从数据生产角度登程，应用数据的积攒推进业务的开展，正是数据飞轮的**，在数据和业务一直的推进环节中构成数据飞轮的正向循环，有力允许了头条、抖音、电商等业务的加快开展。
公司外部驳回业务数据+大模型的形式创立常识库，降落了员工在数据检索、开发和剖析方面的准入门槛。例如，在数据资产查问和开发环节，非专业人员经过问答式检索工具能够高效准确地启动数据生产。而员工与大模型的沟通内容又会作为业务数据反哺给大模型，作为下次回答的参考。这种数据+业务的互动形式，使得字节跳动的控制层能够实时监控企业运营状况，并基于数据做出迷信的业务决策，构成企业外部的共识。
2. Airbnb数据驱动用户体验优化
Airbnb 在加快扩张的环节中，应用数据飞轮理念，经过 AWS 的数据驱动服务，成功了业务增长。特意是Amazon QuickSight 的可视化工具，为企业提供业务数据洞察，协助公司在关键时辰做出精准的决策，确保在世界市场中的继续竞争长处。此外， Amazon Customer>