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企業(yè)數智化升級新模式【數據飛輪】,高效挖掘數據資產價值

數字化轉型
大模型的幫助數據飛輪能夠更加高效地運轉,反過來,數據飛輪持續(xù)為大模型提供基礎的數據和反饋,幫助大模型更好的學習和演變,讓大模型廠商的大模型數據飛輪轉起來。

一、前言:

企業(yè)數智化升級新模式【數據飛輪】,它是一種企業(yè)數智化升級新模式,旨在通過數據和業(yè)務的雙向良性驅動,有效提升工作質效。數據飛輪在多個行業(yè)中被用來充分發(fā)揮數據中臺的價值,為業(yè)務發(fā)展提供參考。

數據飛輪的工作原理可以類比為飛輪效應:一開始,為了使飛輪轉動起來,需要花費較大的力氣反復推動,每轉一圈,飛輪會逐漸獲得動能,最終能夠自行持續(xù)轉動,無需持續(xù)用力。同樣,數據飛輪需要初始的推動力來啟動,一旦開始轉動,各業(yè)務模塊之間的相互作用會形成良性循環(huán),提升工作效率。

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二、數據資產的建設過程:

大家平時應該在工作中常常使用到Excel來做數據統(tǒng)計,比如臨近過年時,公司一般會開各種復盤、年終、檢討、明年規(guī)劃大會,勢必需要準備一大堆的量化數據報表,用于會議上的數據匯報、分析工作,試想一下,在0到1的創(chuàng)業(yè)公司,在沒有技術團隊的情況下,如何進行數據報表相關的分析呢?

企業(yè)數智化升級新模式【數據飛輪】,高效挖掘數據資產價值_數據_02企業(yè)數智化升級新模式【數據飛輪】,高效挖掘數據資產價值_數據_02

隨著公司的業(yè)務發(fā)展的規(guī)模越來越大,各種基于數據相關的平臺應運而生,從最早期的BI系統(tǒng)、數據看板,到最后演變成駕駛艙、數據大屏,期間技術團隊越來越技術棧、技術體系、技術難度,也是逐漸增加,但是怎么樣有效地管理和利用這些數據,使其轉化為發(fā)展的動能,依然是許多企業(yè)在數字化轉型過程中迫切需要解決的難題。

企業(yè)數智化升級新模式【數據飛輪】,高效挖掘數據資產價值_數據_03企業(yè)數智化升級新模式【數據飛輪】,高效挖掘數據資產價值_數據_03

像數據中臺,通過一定的規(guī)則把數據清洗構建一個企業(yè)級的數據資產,這個數據就是反映企業(yè)業(yè)務運營的一個實際狀況,在數據的整個生命周期中的各個階段:收集、加工、分析、挖掘。盡管目標明確,但實現(xiàn)這一目標的過程中,仍然需要面對眾多挑戰(zhàn),怎么有效地管理和利用這些數據,使其轉化為發(fā)展的動能,建一個數據中臺其實不是目標,是實現(xiàn)數據驅動的一個手段。

企業(yè)數智化升級新模式【數據飛輪】,高效挖掘數據資產價值_數據驅動_04企業(yè)數智化升級新模式【數據飛輪】,高效挖掘數據資產價值_數據驅動_04

1.數據治理難:

比如在處理ODS層源數據,往往會遇到數據清洗、數據運算、比較分析、趨勢分析,預測性分析、可視化等常見數據分析任務。

2.數據驅動難

數據其實只是提供一種視角,一個決策依據,并不是通過數據洞察來解決的業(yè)務問題,不過數據可以幫助把這個問題原來分析出來,數據能夠幫我們理解這個事情,看清這個事情,但是這個本身并不是一個數據決策。

3.數據應用難

如何真正的讓數據來賦能財務分析、商業(yè)分析、銷售預測、市場分析、宏觀分析等多個應用場景。

企業(yè)數智化升級新模式【數據飛輪】,高效挖掘數據資產價值_數據驅動_05企業(yè)數智化升級新模式【數據飛輪】,高效挖掘數據資產價值_數據驅動_05

數據飛輪是一種圍繞數據消費形成的從數據資產到業(yè)務應用的雙向正循環(huán)模式,它以數據消費為核心,將數據的生產、應用和消費有機結合,促進企業(yè)的數字化升級。

從數據消費的角度來看,從業(yè)務視角和IT視角看這個數據,所看到的內容不一樣。更好的把數據中臺沉淀的這些數據資產價值去發(fā)揮出來,為企業(yè)提供一個更好的業(yè)務上真正的價值,因為模型能夠降低使用門檻,更多人可以更容易地消費數據,生產和理解數據也更容易。

另外在大模型時代,可以通過客戶輸入的提示詞之后,通過大模型的推理與分析,得到想要的數據格式,數據飛輪也曾一度被視為 OpenAI 最重要的優(yōu)勢,與大模型相輔相成,共同構成企業(yè)轉型的核心驅動力。隨著大模型時代的發(fā)展,數據飛輪推動數據的循環(huán)利用和智能化分析,實現(xiàn)企業(yè)價值的最大化。

大模型的幫助數據飛輪能夠更加高效地運轉,反過來,數據飛輪持續(xù)為大模型提供基礎的數據和反饋,幫助大模型更好的學習和演變,讓大模型廠商的大模型數據飛輪轉起來。通過數據驅動落地在企業(yè)不同人員對數據的消費上,以此來建設數據產品,把數據“推”到最廣泛的數據消費者面前,最終形成基于數據分析的一致行動。

圍繞數據消費的體系叫數據飛輪,數據飛輪上層是跟應用相關,這些產品里面大部分確實是 SaaS 的形態(tài),也有一些會是 PaaS 的形態(tài)。下一層是數據資產的建設,這些主要是 PaaS 為主,通過數據消費這個事情端到端應用起來,就能解決過去企業(yè)數據建設過程中,數據團隊和業(yè)務團隊互相不理解導致最后效果不好的問題。

三、總結:

從最早期的Excel到后面的BI系統(tǒng),再到數據倉庫到數據湖,數字化轉型的方案層出不窮。從公司過去的幾年,報表需求一直需求不斷,數據中臺投入重、門檻高、應用難,很多時候,大量企業(yè)在轉型過程中深感迷茫,數據飛輪的核心理念在于數據消費,從而發(fā)揮數據的價值。

數據消費是互聯(lián)網企業(yè)利用數據和算法來提供個性化服務、增強用戶體驗、并實現(xiàn)業(yè)務增長的一種戰(zhàn)略。通過這一過程,企業(yè)能夠更好地滿足用戶需求,同時保持其在快速變化的互聯(lián)網市場中的領先地位。


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責任編輯:張燕妮 來源: 51cto博客
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