为此■■◆，许多企业试图通过数字化转型来改变现状，提升竞争力◆★。为实现产业数字化◆◆◆★■、数字产业化，企业试图借助数字化的能力达到降本增效的目的，于是引入了★■★◆★◆“数据中台”。

　　彼得·德鲁克也曾指出：◆★■“动荡时代最大的危险不是动荡本身★■■，而是仍然用过去的逻辑做事■■★★◆■。” 这提醒我们◆★，在VUCA时代，企业必须适应快速变化■◆■◆，采用新的思维方式和工作模式◆◆■★■★。

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　　数据资产轮则更加侧重于数据的积累和质量提升。与传统的数据中台相比■★，数据资产轮由于上层应用的具体需求，更加明确了系统建设的目标。频繁的数据消费不仅丰富了企业的数据资产，还倒逼数据质量的持续优化■◆★◆★◆，从而提升数据研发的效率。通过这一过程，数据资产不仅成为业务决策的基础■■★★，还通过反馈机制不断推动数据系统的完善和业务应用的精确化。这个双轮驱动的模式，确保了企业在数据驱动的道路上稳步前行，实现数据与业务的双向促进和良性循环。

　　在当今的数据时代，企业越来越意识到数据对业务的重要性◆■■★。然而，通过不断地试错企业认识到，仅仅构建数据中台并不能带来业务增长。需要在数据中台的基础上■◆■◆◆★，利用数据驱动为上层业务★★★■★■，让数据与业务协同工作形成商业闭环，才能促使业务的飞速增长。这就需要引入“数据飞轮”的概念，它帮助企业有效利用数据资产，驱动持续改进并保持竞争优势。通过理解和应用数据飞轮的能力★■，能为业务发展提供新方向和新思路。

　　数据飞轮的理念在企业数据应用中得到了深刻的实践，它进一步拓展了数据中台的作用。传统的数据中台主要聚焦于数据的整合和管理，为企业提供统一的视图以支持业务决策。然而，数据中台本身并不能完成数据反哺业务的整个闭环。数据飞轮正是在此基础上，通过频繁的数据使用和反馈，将数据中台的静态能力转化为动态的商业驱动因素，形成企业增长的新引擎◆■★★★◆。

　　数据飞轮的概念一经提出，便引起了众多企业的关注■■■★，纷纷开始尝试这一创新模式◆■◆■。在创新过程中■★■★，企业不仅将数据飞轮应用于自身业务■■◆■，而且取得了意想不到的效果。数据飞轮的实践不仅提高了企业的运营效率，还为企业带来了新的增长点，使得企业在竞争激烈的市场中保持领先地位。

　　这一案例表明◆◆◆◆，仅仅建设数据中台还不够，它并不能保证企业数字化转型的成功◆■，如果缺乏有效的业务应用和数据反馈机制，数据中台将无法为企业带来预期的商业回报。

　　基于双策略◆★◆，在实际应用中可以拆解为两个核心部分■◆★◆：业务应用轮和数据资产轮★◆■◆★。业务应用轮主要关注如何利用工具和业务流程(BP)机制来解决业务数据的消费问题。通过频繁的数据消费★■◆★■★，企业能够使业务决策更加科学，策略的实施也更加敏捷。这种双重提升直接增加了业务的价值，使企业在竞争中占据优势◆■■■◆★。数据飞轮的这一部分强调数据的即时应用，确保数据能够迅速转化为业务价值◆★◆★■，同时推动策略的不断优化和落地。

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　　Airbnb 在快速扩张的过程中，利用数据飞轮理念，通过 AWS 的数据驱动服务★◆★★◆★，实现了业务增长■■◆◆■★。特别是Amazon QuickSight 的可视化工具■★■，为企业提供业务数据洞察，帮助公司在关键时刻做出精准的决策，确保在全球市场中的持续竞争优势。此外， Amazon Customer Data Platform 为每个业务人员提供用户分析接口◆■★■，帮助分析用户属性、行为、关系数据，形成精准的客户画像。这使得 Airbnb 将客户体验战略落地，利用数据能力优化用户体验，提升服务质量◆■■，增加客户粘度。

　　既然数据飞轮可以解决企业数据中台能力不足的问题，那么如何应用数据飞轮完成企业数字化转型呢★★■★■?答案是从双轮策略入手。

　　数据飞轮带动业务飞轮★★◆■，形成一个良性循环。通过不断优化的业务实践，企业生成的高价值数据反过来增强了数据飞轮的动力■■■◆，形成持续优化的正向循环。数据驱动业务，业务产生的数据进一步驱动数据分析的优化◆■，这一过程通过实时反馈机制使得数据和业务同步发展，企业得以持续提升运营效率和市场竞争力。这种双轮驱动的模式■★★，正是现代企业实现数据驱动的重要路径◆■■■★，帮助企业在竞争中占据有利地位。

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　　数据中台(Data Middle Platform)则是一个用于整合和管理企业数据的架构◆◆■◆◆★，它将企业内的各种数据源进行标准化和统一管理，使数据能够更有效地支持业务应用和决策■★★◆◆。数据中台的主要目的是解决数据孤岛问题■■■，提供一个统一的数据视图◆■■★，支持企业的各类业务应用和分析需求。数据中台的初衷是让数据产生价值，反哺业务★★★■★■。然而，在实践中■◆，这一概念并未完全实现预期效果■★★★。

　　1.有数据无配合：数据中台只是完成了数据的整合，而这些数据未能反哺业务决策，更没有配合业务部门完成商业价值的提升■◆。换句话说，从业务场景中提炼出来的数据，并不能服务于业务，为客户创造更多价值◆■■■★◆。

　　随着业务多元化，字节2017年推出了客户数据平台和管理驾驶舱，以满足不同角色的数据需求。为了应对数据规模带来的分析速度瓶颈◆■★■■，推出了极速OLAP引擎ByteHouse，并通过DataLeap平台实现数据治理规范化◆■◆■★。通过设立数据BP机制★■■，解决了业务与数据的理解问题◆◆★■★，形成了一套完整的数据平台体系★■■。字节跳动内部的数据平台建设是从数据消费角度出发，利用数据的积累推动业务的发展★◆，正是数据飞轮的核心，在数据和业务不断的推动过程中形成数据飞轮的正向循环，有力支持了头条、抖音、电商等业务的快速发展◆★■。

　　Netflix、亚马逊和字节跳动等知名企业都在利用数据飞轮的概念，通过持续优化用户体验和运营，形成数据驱动的自我增强循环◆◆★■★■。

　　数据飞轮是企业数字化转型的重要引擎，它通过数据与业务的双轮驱动★■★★■★，形成正向循环◆◆，推动企业持续增长和优化。企业在应用数据飞轮时，需要关注业务应用轮和数据资产轮的协同，确保数据的即时应用和持续积累。数据飞轮的应用能够帮助企业提升运营效率、精准营销■◆★■■■、优化管理和形成管理共识■★■◆，最终在竞争激烈的市场中保持领先地位◆★。（崔皓）

　　这个重要环节就是数据驱动，也就是利用业务数据作为基础◆■★■，驱动上层应用获取更大的商业价值。这种以数据驱动推动业务发展的方式称之为数据飞轮。它利用数据的积累和反馈来驱动系统的自动改进和优化，使企业能够在每次循环中获得更大的效益。通过这个循环★■★■◆，彻底打破了数据和业务脱节的魔咒，让数据不仅成为企业决策的基础，还推动了产品和服务的不断改进★★■◆■。

　　字节跳动的数据平台建设历程始于2012年★◆，以支持推荐算法优化为核心需求，首先构建了A/B测试平台★■◆■◆。随后■■★★◆◆，为满足产品和研发对数据分析的需求，开发了敏捷BI(风神)和一系列数据工具★■★◆，包括数据集成、数据开发和数据治理等。到2015年■★◆，这些工具逐渐成熟，此时风神已经成为员工日常数据分析的主要工具。

　　2. 重技术轻应用：在项目实施过程中★◆★■★■，技术团队过于关注中台的技术架构，而忽视了数据在业务场景的应用，导致中台虽然建成，但业务部门难以实际应用◆★，影响了项目的整体效果■■◆■。

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　　数据飞轮的核心在于通过频繁的数据使用，推动数据与业务的双轮驱动，形成正向循环。首先，企业需要对现有业务进行信息化和数字化转型，从而生成可供分析的数据。这些数据通过收集、存储后，经过分析和挖掘，识别出潜在的业务价值。挖掘出的数据被应用到具体的业务场景中，如优化产品推荐★★★■■、调整市场策略等，直接指导业务决策◆◆■，使得业务更精准和高效。通过业务场景的反馈，企业进一步调整数据分析和挖掘策略，确保数据和业务相互促进。AI技术和人类专业判断的结合，使数据分析和业务决策更为智能化和精确化，推动整个飞轮的高效运转。

　　数据飞轮的概念最初来源于物理学中的飞轮效应。这个效应描述了当一个飞轮受到持续的外力推动时■◆，会逐渐加速■■★★★◆，直到达到稳定的自我驱动状态。在商业社会中，数据飞轮则借用了这一原理，强调通过持续的数据积累和频繁的应用，不断推动业务发展■★，最终形成一个自我增强的正向循环。这个循环不仅能够持续优化业务流程，还能释放数据的真正商业价值。

　　数据中台为企业提供了一个坚实数据基础◆★★★■，保证了数据的高质量◆★★、可访问性和一致性，但是缺少一个重要环节■◆★。这个环节可以让数据在系统内形成正向循环，不断产生、收集、分析数据并将这些数据反馈到业务中，从而推动业务的持续增长和优化。

　　得到APP通过数据飞轮实现了管理层之间的共识■◆■◆★■。以前★◆■，面对异常数据，管理层会怀疑数据的准确性■■;但现在，利用火山引擎的DataWind■★■◆， DataLeap■◆◆◆，分析数据异常反思业务问题。这种转变让管理层能够从宏观视角分析整个公司的运营情况◆★，并基于数据做出决策，形成更为科学和一致的管理策略。这表明数据飞轮不仅提升了业务运营的效率■■◆，还优化了企业内部的沟通和决策流程★★。

　　公司内部采用业务数据+大模型的方式创建知识库★■★◆★◆，降低了员工在数据检索、开发和分析方面的准入门槛。例如◆◆★■，在数据资产查询和开发环节，非专业人员通过问答式检索工具能够高效准确地进行数据消费。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+业务的互动模式，使得字节跳动的管理层能够实时监控企业运营情况★★◆，并基于数据做出科学的业务决策◆■■，形成企业内部的共识。

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　　我们生活在一个VUCA(易变性★■◆■◆、不确定性★◆■■◆■、复杂性★★、模糊性)的时代◆■◆，这一时代特征体现在技术迭代的快速步伐和经济的飞速发展中。企业在这种环境下面临着前所未有的挑战■■◆★◆。许多曾经的行业巨头，如雅虎、索尼爱立信和摩托罗拉，因未能及时适应行业的变革与技术转型，最终失去了市场主导地位■■★，逐渐走向衰落。如何在瞬息万变的市场中保持竞争力，如何在不稳定的环境中寻求持续增长，成为每个企业必须思考的问题。

　　例如：在某大型金融机构，成功搭建了数据中台◆■◆■★■，将原本分散在各部门的数据资源进行了整合。但该数据中台更多地关注于数据的集中存储和管理，而缺乏有效的分析工具和决策支持机制，导致业务团队难以从中获得有价值的洞察。此外◆★■★，尽管积累了大量的业务数据，这些数据并没有被充分利用来优化业务策略或推动创新，造成了数据与实际业务需求的脱节■★◆◆■★。总结造成这种结果的原因有如下两个方面：

　　瑞士再保险公司(Swiss Re)作为全球第二大再保险公司，通过采用微软的Azure Synapse Analytics和Power BI，实现了数据驱动的业务转型◆★。将数据使用与业务分析相结合，从传统的事后分析转向近实时洞察，提升了业务决策的速度和精度◆■◆■。具体来说，在保险领域，风险评估和精算分析是核心业务。数据驱动服务的使用能够快速处理和分析来自全球各地的风险数据，实现了更加精准的风险评估和定价策略。数据对业务的洞察不仅帮助公司在应对市场波动时更加敏捷◆◆■■，还实现了数据访问的民主化★★■■■■，使各业务团队能够更快地将复杂的风险模型和市场分析转化为商业决策。