一、前言：

數據飛輪的概念強調的是將海量而復雜的數據轉化為推動業務發展的強大動力，而并不是死的數據，通過數據飛輪能夠“喚醒”和“解鎖”數據潛力，來實現業務價值的探索，讓數據中臺煥發活力，企業通過利用數據飛輪實現數據驅動。

數據飛輪能夠幫助企業激活數據的潛在價值，將“沉睡”的數據轉化為實實在在的業務價值，通過全面關注數據生命周期的各個階段：源數據收集、二次數據清選、結構化加工、數據模型分析、數據挖掘，實現數據的有效利用和業務價值的提升。

那么，數據飛輪如何有效的進行“喚醒”數據，讓數據中臺繼續煥發活力？企業如何利用數據飛輪實現數據驅動呢？接下來跟大家一起來聊一下我司對于數據飛輪的落地實踐。

二、公司業務數據中臺系統介紹：

1.公司業務背景介紹：

公司是一家寵物飼料生產及銷售商的新零售公司，線下有一部分實體店，線上通過互聯網、電商模式幫助實體零售店改善線上下單流程，提升銷售數據（下圖為最近公司的相關展廳活動）。

企業“數據飛輪”數據平臺落地實踐驅動電商企業數智化_數據

2.公司BI系統業務痛點分析：

公司從最早期的excel統計時代，到后面成立技術部，經過公司不同的發展階段，也迭代開發出了幾個版本的數字化平臺體系建設，在目前現有的OLTP數據分析場景中，將數據統一匯聚到一個數據BI系統平臺中。

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目前數據中臺的架構方案： (1). 通過ETL開發后，源數據管理中定義好數據映射的相關字段，從非結構化數據提取并整合成自定義預期的結構化數據。 (2). 通過DW數據倉庫，將元數據經過數據治理方案，對接到下游的數字化體系應用，如駕駛艙、數據大屏、BI系統、數據可視化系統中。

【痛點一】：在此過程中，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，導致數據質量問題。另外，隨著企業的業務技術改造和業務流程的不斷變化，原有數據可能失去時效性而不再適用，容易造成“假數據”、“臟數據”、“死數據”。

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【痛點二】：另外一個現象是過度依賴IT技術團隊，經常認為只要開發了某個東西就一定能提高業績，需知系統只是輔助業務的一種手段，經常存在IT與業務脫節的現象，即IT人員缺乏對業務理解轉換，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，只是為了開發而開發。

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企業需要加大力度培養既懂業務又懂IT的復合型人才，形成一股數據文化，讓數據驅動決策的理念深入人心，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。

三、數據平臺實踐：

公司采用的是Kyligence Zen 數據平臺，可以用于幫助企業通過指標實現各團隊業務目標的對齊，借助創新的 AI 大模型技術，實時評估業務運營的進展和瓶頸，并結合實際業務提供行動建議。

通過智能的自動歸因快速定位指標波動的根本原因，提升業務運營效率。無需復雜的數據處理，您只需與 AI 數智助理對話，即可獲取指標洞察和建議，充滿信心地做出高效、明智的決策，推動業務成功與增長。

實際場景一：

用戶可以自定義上傳相關數據集，然后可以定義一些基礎指標，是最小粒度的指標，可用于量化統計事務屬性，如總金額等，業務???助定義復合指標、衍?指標。

• 基于單個基礎指標創建而來，常用于指標在時間維度上擴展，如銷售額的月環比、累計值，用于實現更復雜的數據分析，這種指標一般叫“衍生指標”。
• 如果組合一個或多個基礎指標計算而來，例如通過總金額除以商品銷售數量來計算平均單價，可用于實現相對復雜的數據分析，這種可以叫“復合指標”。

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實際場景二：

目標是組織或團隊在某個時間段內所要達到的成果，可以通過引用指標實現目標的量化，分解目標并邀請團隊成員共同管理進度，從而在組織內形成統一的指標管理平臺，共同促進組織目標的達成。

創建目標時可關聯指標數據也可手動添加數據，視圖列表中可直觀看到 進度和狀態，且狀態可以設置具體規則，避免人工設置狀態 繁瑣且不實時，也可分享和創建通知到飛書。

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實際場景三：

結合 AI 大模型，降低數據使用門檻，業務人員通過自然語言AI對話即可完成圍繞業務指標的分析和洞察，對話內容可保存成文檔用于工作匯報，或創建儀表盤進行持續的數據變化跟蹤，大幅提升工作效率。

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在傳統消費行業，時間都用來找數據、對指標、學工具了？專業 BI 工具又難又貴？信息滯后且分析難度大，數據飛輪通過綜合分析實時數據和歷史數據，幫助企業高效洞察用戶真實需求，制定更加精準的銷售計劃和營銷策略。

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AI 助手幫你快速分析全渠道店鋪（淘寶、京東、拼多多以及電商）運營指標，用低成本和低門檻獲得更快數據洞察，加速改善運營流程：

• 運營部門可以通過高頻數據消費制定合理的銷售計劃，比如換季狗糧、套餐狗糧、滿減活動。
• 倉庫部門可以通過滯銷的貨物，進行有效的促銷活動。
• 業務部門可以快速測試新品市場接受度。
• 供應鏈部門則能了解市場現狀，提高排產準確性，實現產銷協同。

四、總結：

消費行業的數據飛輪將持續轉動，推動企業業務不斷增長，數據飛輪的轉動涉及到多個層面和領域的應用，通過高頻的數據消費，公司可以在最短時間中，能夠快速做出營銷決策和策略調整，有效地提升了用戶滿意度和轉化率，并且過綜合分析實時數據和歷史數據，企業能夠高效洞察到數據背后體現出的用戶真實需求，打造真正滿足用戶所需的商品與服務。

數據飛輪的轉動也促進了企業內部的數據治理體系的整體優化和數據研發提效，可以通過數據飛輪的驅動，企業能夠實現數據的集中收集、整合、存儲、管理和處理，數據飛輪通過其多維驅動的作用，確實能夠讓數據管理中煥發活力，并幫助企業實現數據驅動的業務增長。