在當今的數據時代，企業越來越意識到數據對業務的重要性。然而，通過不斷地試錯企業認識到，僅僅構建數據中臺并不能帶來業務增長。需要在數據中臺的基礎上，利用數據驅動為上層業務，讓數據與業務協同工作形成商業閉環，才能促使業務的飛速增長。這就需要引入“數據飛輪”的概念，它幫助企業有效利用數據資產，驅動持續改進并保持競爭優勢。通過理解和應用數據飛輪的能力，能為業務發展提供新方向和新思路。

VUCA時代的挑戰：數據中臺的演變與未來

我們生活在一個VUCA（易變性、不確定性、復雜性、模糊性）的時代，這一時代特征體現在技術迭代的快速步伐和經濟的飛速發展中。企業在這種環境下面臨著前所未有的挑戰。許多曾經的行業巨頭，如雅虎、索尼愛立信和摩托羅拉，因未能及時適應行業的變革與技術轉型，最終失去了市場主導地位，逐漸走向衰落。如何在瞬息萬變的市場中保持競爭力，如何在不穩定的環境中尋求持續增長，成為每個企業必須思考的問題。

彼得·德魯克也曾指出：“動蕩時代最大的危險不是動蕩本身，而是仍然用過去的邏輯做事。” 這提醒我們，在VUCA時代，企業必須適應快速變化，采用新的思維方式和工作模式。

為此，許多企業試圖通過數字化轉型來改變現狀，提升競爭力。為實現產業數字化、數字產業化，企業試圖借助數字化的能力達到降本增效的目的，于是引入了“數據中臺”。

數據中臺（Data Middle Platform）則是一個用于整合和管理企業數據的架構，它將企業內的各種數據源進行標準化和統一管理，使數據能夠更有效地支持業務應用和決策。數據中臺的主要目的是解決數據孤島問題，提供一個統一的數據視圖，支持企業的各類業務應用和分析需求。數據中臺的初衷是讓數據產生價值，反哺業務。然而，在實踐中，這一概念并未完全實現預期效果。

例如：在某大型金融機構，成功搭建了數據中臺，將原本分散在各部門的數據資源進行了整合。但該數據中臺更多地關注于數據的集中存儲和管理，而缺乏有效的分析工具和決策支持機制，導致業務團隊難以從中獲得有價值的洞察。此外，盡管積累了大量的業務數據，這些數據并沒有被充分利用來優化業務策略或推動創新，造成了數據與實際業務需求的脫節。總結造成這種結果的原因有如下兩個方面：

1.有數據無配合：數據中臺只是完成了數據的整合，而這些數據未能反哺業務決策，更沒有配合業務部門完成商業價值的提升。換句話說，從業務場景中提煉出來的數據，并不能服務于業務，為客戶創造更多價值。

2. 重技術輕應用：在項目實施過程中，技術團隊過于關注中臺的技術架構，而忽視了數據在業務場景的應用，導致中臺雖然建成，但業務部門難以實際應用，影響了項目的整體效果。

這一案例表明，僅僅建設數據中臺還不夠，它并不能保證企業數字化轉型的成功，如果缺乏有效的業務應用和數據反饋機制，數據中臺將無法為企業帶來預期的商業回報。

數據中臺為企業提供了一個堅實數據基礎，保證了數據的高質量、可訪問性和一致性，但是缺少一個重要環節。這個環節可以讓數據在系統內形成正向循環，不斷產生、收集、分析數據并將這些數據反饋到業務中，從而推動業務的持續增長和優化。

這個重要環節就是數據驅動，也就是利用業務數據作為基礎，驅動上層應用獲取更大的商業價值。這種以數據驅動推動業務發展的方式稱之為數據飛輪。它利用數據的積累和反饋來驅動系統的自動改進和優化，使企業能夠在每次循環中獲得更大的效益。通過這個循環，徹底打破了數據和業務脫節的魔咒，讓數據不僅成為企業決策的基礎，還推動了產品和服務的不斷改進。

Netflix、亞馬遜和字節跳動等知名企業都在利用數據飛輪的概念，通過持續優化用戶體驗和運營，形成數據驅動的自我增強循環。  

數據飛輪面臨挑戰：雙輪策略鏈接數據與業務

數據飛輪的概念最初來源于物理學中的飛輪效應。這個效應描述了當一個飛輪受到持續的外力推動時，會逐漸加速，直到達到穩定的自我驅動狀態。在商業社會中，數據飛輪則借用了這一原理，強調通過持續的數據積累和頻繁的應用，不斷推動業務發展，最終形成一個自我增強的正向循環。這個循環不僅能夠持續優化業務流程，還能釋放數據的真正商業價值。

數據飛輪的理念在企業數據應用中得到了深刻的實踐，它進一步拓展了數據中臺的作用。傳統的數據中臺主要聚焦于數據的整合和管理，為企業提供統一的視圖以支持業務決策。然而，數據中臺本身并不能完成數據反哺業務的整個閉環。數據飛輪正是在此基礎上，通過頻繁的數據使用和反饋，將數據中臺的靜態能力轉化為動態的商業驅動因素，形成企業增長的新引擎。

既然數據飛輪可以解決企業數據中臺能力不足的問題，那么如何應用數據飛輪完成企業數字化轉型呢？答案是從雙輪策略入手。  

雙輪策略

數據飛輪的核心在于通過頻繁的數據使用，推動數據與業務的雙輪驅動，形成正向循環。首先，企業需要對現有業務進行信息化和數字化轉型，從而生成可供分析的數據。這些數據通過收集、存儲后，經過分析和挖掘，識別出潛在的業務價值。挖掘出的數據被應用到具體的業務場景中，如優化產品推薦、調整市場策略等，直接指導業務決策，使得業務更精準和高效。通過業務場景的反饋，企業進一步調整數據分析和挖掘策略，確保數據和業務相互促進。AI技術和人類專業判斷的結合，使數據分析和業務決策更為智能化和精確化，推動整個飛輪的高效運轉。

數據飛輪帶動業務飛輪，形成一個良性循環。通過不斷優化的業務實踐，企業生成的高價值數據反過來增強了數據飛輪的動力，形成持續優化的正向循環。數據驅動業務，業務產生的數據進一步驅動數據分析的優化，這一過程通過實時反饋機制使得數據和業務同步發展，企業得以持續提升運營效率和市場競爭力。這種雙輪驅動的模式，正是現代企業實現數據驅動的重要路徑，幫助企業在競爭中占據有利地位。

雙輪協同

基于雙策略，在實際應用中可以拆解為兩個核心部分：業務應用輪和數據資產輪。業務應用輪主要關注如何利用工具和業務流程（BP）機制來解決業務數據的消費問題。通過頻繁的數據消費，企業能夠使業務決策更加科學，策略的實施也更加敏捷。這種雙重提升直接增加了業務的價值，使企業在競爭中占據優勢。數據飛輪的這一部分強調數據的即時應用，確保數據能夠迅速轉化為業務價值，同時推動策略的不斷優化和落地。

數據資產輪則更加側重于數據的積累和質量提升。與傳統的數據中臺相比，數據資產輪由于上層應用的具體需求，更加明確了系統建設的目標。頻繁的數據消費不僅豐富了企業的數據資產，還倒逼數據質量的持續優化，從而提升數據研發的效率。通過這一過程，數據資產不僅成為業務決策的基礎，還通過反饋機制不斷推動數據系統的完善和業務應用的精確化。這個雙輪驅動的模式，確保了企業在數據驅動的道路上穩步前行，實現數據與業務的雙向促進和良性循環。  

數據驅動先行者：數據飛輪的應用與落地

數據飛輪的概念一經提出，便引起了眾多企業的關注，紛紛開始嘗試這一創新模式。在創新過程中，企業不僅將數據飛輪應用于自身業務，而且取得了意想不到的效果。數據飛輪的實踐不僅提高了企業的運營效率，還為企業帶來了新的增長點，使得企業在競爭激烈的市場中保持領先地位。

1.字節跳動的數據驅動轉型

字節跳動的數據平臺建設歷程始于2012年，以支持推薦算法優化為核心需求，首先構建了A/B測試平臺。隨后，為滿足產品和研發對數據分析的需求，開發了敏捷BI（風神）和一系列數據工具，包括數據集成、數據開發和數據治理等。到2015年，這些工具逐漸成熟，此時風神已經成為員工日常數據分析的主要工具。

隨著業務多元化，字節2017年推出了客戶數據平臺和管理駕駛艙，以滿足不同角色的數據需求。為了應對數據規模帶來的分析速度瓶頸，推出了極速OLAP引擎ByteHouse，并通過DataLeap平臺實現數據治理規范化。通過設立數據BP機制，解決了業務與數據的理解問題，形成了一套完整的數據平臺體系。字節跳動內部的數據平臺建設是從數據消費角度出發，利用數據的積累推動業務的發展，正是數據飛輪的核心，在數據和業務不斷的推動過程中形成數據飛輪的正向循環，有力支持了頭條、抖音、電商等業務的快速發展。

公司內部采用業務數據+大模型的方式創建知識庫，降低了員工在數據檢索、開發和分析方面的準入門檻。例如，在數據資產查詢和開發環節，非專業人員通過問答式檢索工具能夠高效準確地進行數據消費。而員工與大模型的溝通內容又會作為業務數據反哺給大模型，作為下次回答的參考。這種數據+業務的互動模式，使得字節跳動的管理層能夠實時監控企業運營情況，并基于數據做出科學的業務決策，形成企業內部的共識。  

2. Airbnb數據驅動用戶體驗提升

Airbnb 在快速擴張的過程中，利用數據飛輪理念，通過 AWS 的數據驅動服務，實現了業務增長。特別是Amazon QuickSight 的可視化工具，為企業提供業務數據洞察，幫助公司在關鍵時刻做出精準的決策，確保在全球市場中的持續競爭優勢。此外， Amazon Customer Data Platform 為每個業務人員提供用戶分析接口，幫助分析用戶屬性、行為、關系數據，形成精準的客戶畫像。這使得 Airbnb 將客戶體驗戰略落地，利用數據能力優化用戶體驗，提升服務質量，增加客戶粘度。  

3. 瑞士再保險公司業務的近實時洞察

瑞士再保險公司（Swiss Re）作為全球第二大再保險公司，通過采用微軟的Azure Synapse Analytics和Power BI，實現了數據驅動的業務轉型。將數據使用與業務分析相結合，從傳統的事后分析轉向近實時洞察，提升了業務決策的速度和精度。具體來說，在保險領域，風險評估和精算分析是核心業務。數據驅動服務的使用能夠快速處理和分析來自全球各地的風險數據，實現了更加精準的風險評估和定價策略。數據對業務的洞察不僅幫助公司在應對市場波動時更加敏捷，還實現了數據訪問的民主化，使各業務團隊能夠更快地將復雜的風險模型和市場分析轉化為商業決策。

4. 得到APP的管理共識

得到APP通過數據飛輪實現了管理層之間的共識。以前，面對異常數據，管理層會懷疑數據的準確性；但現在，利用火山引擎的DataWind， DataLeap，分析數據異常反思業務問題。這種轉變讓管理層能夠從宏觀視角分析整個公司的運營情況，并基于數據做出決策，形成更為科學和一致的管理策略。這表明數據飛輪不僅提升了業務運營的效率，還優化了企業內部的溝通和決策流程。

總結

數據飛輪是企業數字化轉型的重要引擎，它通過數據與業務的雙輪驅動，形成正向循環，推動企業持續增長和優化。企業在應用數據飛輪時，需要關注業務應用輪和數據資產輪的協同，確保數據的即時應用和持續積累。數據飛輪的應用能夠幫助企業提升運營效率、精準營銷、優化管理和形成管理共識，最終在競爭激烈的市場中保持領先地位。