作為一名后端開發工程師，每天都離不開與數據打交道，有幸見證了數據技術從數據倉庫到數據中臺再到數據飛輪這一系列技術的演化過程。

在當今數據經濟時代，數據已經成為了我們必不可少的一部分，成為了關鍵的生產要素乃至是最有戰略意義的資產。

在這幾年的職業生涯當中，我親身經歷了，企業對數據的使用方式從早期的Excel表格，到后來企業級的數據庫產品，再到云計算時代下的數據倉庫，到六七年前開始建設大一統的數據中臺，直至當今數智化和AI時代下衍生出來的數據飛輪，這是一場沒有終點的進化。

下面展示了整體演化的過程：

從數據倉庫到數據中臺再到數據飛輪，我了解的數據技術進化史_數據倉庫

圖中展示了初始數據庫到數據倉庫到數據中臺再到數據飛輪的整個層次演化。

一、數據庫時期

在最早期的互聯網時代下，數據庫主要的作用就是做數據的持久化存儲和簡單的數據查詢，項目前期的業務數據量不大，簡單的GB級別的數據，后端數據庫只需要做數據查詢與展示就足夠了，沒有什么高并發，批處理的情況下，做數據分析只需要用Excel就可以滿足需求。到后來數據量從GB發展到TB，數據庫進行大數據查詢的壓力提高，只能進行改造升級，這就有了后面數據倉庫的由來。

二、數據倉庫時期

隨著業務與數據量的增長，企業的組織架構逐漸龐大，當時企業處理數據還是依靠傳統的關系型數據庫，傳統企業級數據庫在處理事務上還是很出色，但是在復雜查詢或者數據分析的方面就感覺到了力不從心，因此為了解決這個問題，IBM等公司就提出了數據倉庫的概念。

我們可以根據下面這張圖看出，數據倉庫從底至上由四個層次組成：

從數據倉庫到數據中臺再到數據飛輪，我了解的數據技術進化史_數據_02

最底層就是最原始的數據層，通常是用來存放企業實時的業務數據，這一層為數據倉庫提供了原始數據，是整個數據倉庫的直接輸入源，沒有了這層的支持，數據倉庫也就失去了數據支持。第二層是一整個數據倉庫的核心，將第一層的數據進行抽取，轉換，加載，以確保數據的一致性與準確性，還能將數據進行聚合和匯總，以支持復雜的分析和報告，在這層處理的數據可以支持企業級的分析和決策，例如趨勢分析，預測分析等。第三層是數據集市的一個子集，它這里的數據通常是從數據倉庫中提取并進一步加工，以滿足特定的業務領域的分析需求，有可能包含數據的進一步聚合，匯總或特定格式的轉換，通常用于企業特定業務領域的深入分析，可以讓特定部門快速訪問到數據，而不需要處理整個企業的數據。最頂層是用戶與數據倉庫的交互頁面，它包括報表工具，數據分析工具，數據可視化工具，它不直接處理數據，而是基于數據倉庫或者數據集市進行數據的獲取，使得用戶可以根據自己的需求獲取數據，即使是非技術用戶也能夠進行復雜的數據分析和報告生成。

三、數據中臺時期

由于數據量的指數級增長，為了能更好的賦能業務，企業啟動中臺戰略，打通各個業務線的數據，整合匯集數據，在底層通過技術手段解決數據統一存儲和統一計算問題。

數據中臺的四個核心能力：

下面是數據中臺的整體架構圖：

首先整體架構圖的底層是由企業通過網絡進行資源整合，獲取到的數據構建起整個數據中臺的基底，包含內部數據與外部數據，數據層使用Oracle，MySQL，用于存儲內部結構化數據，通過Hadoop進行大量非結構化數據的存儲，這就是一整個數據源層。通過使用Kafka進行實時的數據流處理，用Flink處理實時數據。使用spark進行數據的匯聚。通過這些中間件，對數據進行了接入，傳輸，和初步的處理，確保數據可以正確高效穩定的流入數據中臺。再往下就是數據體系層，它涉及到數據的匯聚，存儲，處理和轉換，是整個數據中后的核心部分，這部分結合了數據倉庫進行數據的存儲和管理分析數據。數據中臺部分，是整個架構的核心，整個提供了數據存儲，處理和支持上層應用的數據需求。數據運營體系則負責整體數據的監控，維護優化，確保整體中臺系統的穩定運行和數據的質量。數據資產管理是負責數據的分類，標簽，元數據管理等，提高數據的可發現性與可管理性，服務體系是為數據服務提供了API接口，數據服務門戶等，使得上層應用可以方便的進行調用，最后就是上層應用，直接面向業務用戶，為用戶提供數據分析和決策支持，包括決策支持，運營大屏，業務中臺，創新應用等。整個數據中臺架構從數據源的采集，處理，存儲到上層應用的過程，是一個持續演化的過程，需要企業不斷的進行優化與升級，用來適應不斷變化的場景與技術。

從數據倉庫到數據中臺再到數據飛輪，我了解的數據技術進化史_數據庫_03

四、數據飛輪時期

近幾年，在數智化時代的到來，我們面臨著數據收集整合與治理的嚴峻挑戰，因此出現了數據飛輪這個技術。數據飛輪與數據中臺相輔相成，數據中臺是數據應用的基礎而數據飛輪是數據應用的升級版，在數據中臺中引入數據飛輪，可以對數據價值的深度挖掘，更核心的一點在于與業務相融合，驅動業務發展，是動態的。

從數據倉庫到數據中臺再到數據飛輪，我了解的數據技術進化史_數據倉庫_04

從上面這張圖就可以清晰的認識到數據飛輪包含的幾個關鍵環節：

? 資產豐富化(Data Abundance)：需要意識到自身所擁有數據的潛在價值，并通過各種手段進行收集、存儲和管理，形成龐大的數據資產庫。

? 質量標準化(Data Standardization)：擁有了大量的數據之后，接下來就是對它們進行清洗、整理、合并等工作，以確保數據的準確性和一致性。

? 研發流程化(R&D Streamlining)：利用經過處理的數據，開展深入的數據分析和挖掘，發現隱藏在其中的規律和模式。提高研發效率和產品質量。

? 數據應用化(Data Application)：將分析得出的結果轉化為具體的業務決策和行動指南，更好地理解市場需求、優化供應鏈管理、改進客戶服務等各個方面。

? 行動敏捷化(Agile Action)：憑借對數據的深刻洞察，夠迅速響應市場變化和競爭挑戰，調整戰略方向，搶占先機。

? 價值最大化(Value Maximization)：通過持續的迭代和優化，不斷提升數據的價值貢獻度，實現從數據到知識的轉化。

? 決策智能化(Intelligent Decision-Making)：隨著技術的進步和經驗的積累，可以將更多的決策權交給機器學習算法，讓AI代替人工完成一些重復性高、邏輯性強的工作，從而進一步提高決策的科學性和準確性。

五、數據技術的未來展望

從數據庫到數據倉庫到數據中臺再到數據飛輪，數據技術發展反應了企業對數據應用形式的持續變化。隨著數智化的時代到來，云計算，大數據，AI技術的相融合，數據技術的發展，為企業推動數智化轉型奠定了夯實的基礎。

我相信，未來隨著數據技術的不斷發展，數據飛輪的未來將是一個動態的、高度集成和智能化的系統，它將成為企業持續創新和保持競爭力的關鍵驅動力。隨著技術的不斷進步，數據飛輪將不斷演化，以適應日益復雜的數據環境和業務需求。