隨著數據中臺理念的逐漸“降溫”，企業數智化的探索并未停歇。反而，數據飛輪成為了新的焦點，它承諾為企業帶來更緊密的業務與數據結合，從而推動持續的增長。本文將探討企業如何利用數據飛輪的概念，賦能業務，實現數智化轉型的新突破。

從數據中臺到數據飛輪：企業數智化的新局

“數據中臺”的概念一度被視為企業數據管理的靈丹妙藥，它的目標是通過統一的數據管理平臺，提升企業的數據治理效率和數據資產利用率。然而，隨著實踐的深入，企業發現僅有的數據中臺并不能完全滿足業務發展的需求。數據中臺的建設往往過于重視數據的存儲和整合，而忽視了數據的消費與應用。

數據飛輪概念的提出，正是企業對數智化探索的深化。它強調的是數據與業務的有機結合，通過數據的實時消費和流動，來驅動業務的持續成長和優化。數據飛輪理念的核心在于，數據不僅要“存”得好，更要“用”得妙。

數據飛輪實踐：讓數據動起來

數據飛輪的價值在于能將數據的動態應用與業務需求緊密結合。企業能夠通過以下幾個步驟來實現數據飛輪的構建和應用：

數據流動性確保數據能夠自由流動，實現數據的即時獲取和處理。這需要企業建立起靈活的數據架構，讓數據在各個業務單元之間無縫流通。

數據的即時分析把握數據的實時性，確保數據分析能夠及時反饋到業務決策中。采用高效的數據分析工具和算法，讓數據分析成果能夠快速轉化為業務行動。

數據與業務的融合數據飛輪強調數據消費的重要性。企業需要從業務場景出發，將數據應用深入到業務流程中，不僅僅是為業務服務，更是業務的一部分。

數據文化的培養在企業內部營造一種數據驅動的文化，讓每個員工都能夠參與到數據的使用和決策中來，提高全員的數據素養。

數據飛輪的案例：領克汽車的數據革新

領克汽車的數據飛輪實踐為企業如何利用數據提供了一個生動的案例。通過與火山引擎的合作，領克汽車不僅建立了一套強大的數據基礎設施，更重要的是，讓數據在業務策略中真正發揮了作用。他們通過直播拍賣活動收集到的用戶數據，不僅僅停留在了解用戶行為，而是進一步對用戶進行細分，實施精準的營銷策略，最終實現了業務訂單的顯著增長。

未來展望：數據飛輪與AI的結合

隨著生成式AI技術的發展，數據飛輪理念預計將與AI技術緊密結合。AI的算法模型需要大量高質量的數據進行訓練，而數據飛輪則提供了一個理想的框架，讓數據在企業內部持續流動和優化。通過這種方式，企業能夠不斷提升自身的AI應用水平，賦能各類業務場景，推動企業的數字化轉型。

數據飛輪為企業提供了一種全新的數據應用思路。在這個以數據驅動為核心的時代，企業需要更加關注如何讓數據在業務中發揮更大的作用。通過構建和運轉數據飛輪，企業可以不斷提升業務智能化水平，實現持續增長和競爭優勢的構建。未來，數據飛輪將成為企業數智化轉型的新常態。

審核編輯 黃宇