在數字化轉型的浪潮中，數據已成為企業最寶貴的資產之一，其潛力之大，足以引領企業跨越傳統界限，開啟全新的增長篇章。然而，面對海量而復雜的數據，如何將其轉化為推動業務發展的強大動力，成為眾多企業亟待解決的難題。

近日，51CTO采訪了中鋁智能科技有限公司總工程師文欣榮，從數據的多維挑戰出發，探討企業如何解鎖數據潛力，通過數據飛輪的雙維驅動，實現業務價值的飛躍式增長。

數字化轉型中的數據多維挑戰

在企業數字化轉型中，數據扮演著至關重要的角色。然而，盡管數據價值無限，但企業在深入挖掘其潛力的過程中，企業仍面臨著多重挑戰。文欣榮表示，企業在數字化轉型過程中，普遍遇到了數據“不可用”的三大挑戰：

首先是數據質量問題。企業的數據分散于多個系統中，由于數據標準不統一，時間標簽缺失等問題，導致數據不能直接使用。此外，隨著制造企業的生產技術改造和業務流程的升級，原有數據失去時效性而不再適用，企業需持續更新數據以反映最新情況。

其次，企業數據獲取難度大，尤其是行業數據和競爭對手數據，由于種種原因往往難以觸及，且存在數據確權等敏感問題。企業需積極尋求合法合規的數據獲取途徑，同時，加強自身的數據收集與處理能力，豐富自身的數據資源。

再者，許多企業沒有形成數據文化，過于聚焦于數據技術與模型的應用層面，而忽視了數據思維與文化的深層次構建。實際上，數據應用的真正挑戰在于理念的轉變與深化，即讓數據驅動決策的理念深入人心，成為企業文化的有機組成部分。此外，企業內部常存在的IT與業務脫節現象，即IT人員缺乏業務理解，業務人員又不懂IT技術，這嚴重阻礙了數據價值的充分挖掘與轉化。為此，企業亟需加大力度引進和培養既懂業務又精通IT的復合型人才，為數字化轉型提供堅實的人才保障支持。

解鎖數據潛力：最大化數據價值的四大策略

如今，如何高效利用數據資源，將其轉化為競爭優勢與增長動力，成為一項至關重要的課題。文欣榮提出了四大核心策略，為企業深度挖掘并最大化數據價值指明了方向。

第一，企業需要轉變架構設計的核心理念，摒棄傳統的流程驅動模式，轉而擁抱數據驅動的新理念。將數據作為決策和行動的核心依據，持續優化與迭代數據處理與分析機制，確保數據能夠實時、準確地指導企業運營與決策。

第二，企業應深入洞察用戶需求與行為模式，基于數據分析進行個性化設計與服務優化。通過提升用戶體驗的個性化與精準度，不僅能夠顯著提高用戶的工作效率與滿意度，還能有效增強用戶的復用意愿與品牌忠誠度，為企業創造更多價值。

第三，建立統一的數據標準與規范體系，是實現跨部門、跨系統數據集成與整合的關鍵。在此基礎上，開展全面的數據治理工作，確保數據的準確性、一致性和高可用性，為企業決策提供了穩固的數據支撐，促進了業務間的協同與創新能力的提升。

第四，企業避免陷入數據價值的“假大空”誤區，而應積極尋找并聚焦于能夠切實體現數據價值的實戰場景作為切入點。從頂層設計出發，結合公司的業務發展找到數據驅動的切入場景，并且通過不斷迭代和優化持續往前推進。

以上四大策略，正在幫助企業逐步擺脫傳統數據應用的束縛。而這些策略也與當下流行的數據飛輪理念不謀而合。數據飛輪同樣強調數據的循環與增值，通過不斷地數據消費與反饋，推動業務與數據的深度融合與相互促進。

數據飛輪：雙維驅動業務價值增長

數據飛輪，作為一種促進數據價值深度挖掘的創新模式，正逐步成為企業實現高效發揮數據價值這一目標的重要理念。數據飛輪強調以數據消費為核心，通過數據消費來輔助業務發展，業務產生數據后反饋給數據系統，在數據和業務之間相互促進循環。

文欣榮認為，數據飛輪作為一種高效的數據驅動業務發展的新理念，其核心價值體現在數據資產的增值循環與數據要素的業務賦能兩大維度。

從數據資產角度，通過開發數據產品后，在使用數據產品過程中，將產生的數據作為數據資產入表，追求資產的增值；從數據要素角度，通過與企業其他要素和業務整合，提高業務的運作效率，降低業務運作成本，為業務提供運營需要。

文欣榮指出，無論哪個角度分析，數據飛輪的最終目的是服務于業務，通過在業務運營中創造新的數據業務，實現價值的獲取和增長。在這個過程中，數據飛輪不僅僅是一種業務流程或價值關系的概念，它還需要技術的支持來實現。數據中臺作為一個強大的技術工具，可以支持數據飛輪的運轉，但企業也可以根據自身的業務需求，選擇其他合適的技術工具融入數據飛輪體系，從而促進數據與業務的深度融合。

結語

如今，數據成為驅動業務價值增長的新引擎。數據飛輪作為企業轉型過程中的重要理念與實踐工具，通過數據資產增值與數據要素賦能的雙維驅動，不僅促進了企業內部的數據流通與價值轉化，更為業務創新與發展注入了源源不斷的動力。隨著技術的不斷進步與應用的深入，數據飛輪或將成為企業數字化轉型的加速器，助力企業在激烈的市場競爭中脫穎而出，實現可持續發展與長期繁榮。