在數字化浪潮的推動下，數據技術已成為推動各行各業創新發展的關鍵力量。從最初的數據收集與管理，到如今的數據驅動決策與智能化應用，數據技術的進化史不僅是一部技術發展的編年史，更是創新驅動理念的生動實踐。本文將以“數據飛輪”為核心概念，從創新驅動的視角，結合自己的所見所聞探討數據技術的進化歷程及其對企業發展的深遠影響。

數據技術的發展與積累

數據收集與管理

在數據技術的早期階段，焦點主要集中在數據的收集與管理。很多公司逐漸認識到數據在決策和運營中的重要性，因此開始投資建設數據倉庫和數據中心，就是為了實現數據的集中存儲和初步處理。這一時期的技術主要關注如何將數據有效地存儲和整理，以便于后續的訪問和使用。然而，這一階段的數據技術尚未形成有效的驅動機制，數據往往處于“有數據但不驅動”的狀態，即雖然企業積累了大量數據，但尚未充分利用這些數據來推動業務決策和優化運營。

數據中臺的建設

隨著數據量的爆炸性增長，數據中臺的概念應運而生。數據中臺通過整合和治理數據資源，為企業的數據應用提供基礎支撐。

舉一個早期最常見的使用數據技術的例子：搜索引擎，最初的搜索利用方式是使用ElasticSearch構建數據字典，通過數據字典與搜索的內容進行匹配查找到用戶可能需要的數據。然而僅僅建設數據中臺并不能直接帶來業務增長，關鍵在于如何推動數據的消費和應用。

數據驅動理念的興起

數據飛輪概念的提出

何為”數據飛輪“效應？場景需求推動應用的開發，應用生成的數據被用來優化算法，然后這些優化后的算法再次被應用到系統中，從而形成一個不斷自我改進的循環。

數據飛輪是一種科學決策和驅動增長的新范式，它以數據消費為核心驅動力，通過數據消費促進數據資產建設和業務發展。這一概念的提出，標志著數據技術從單純的管理向驅動業務增長轉變。

場景化解決方案的推出

針對不同行業的實際需求，數據技術企業開始推出場景化的解決方案。例如，在銀行業，火山引擎通過數據飛輪的理念和VeDI數智平臺，幫助銀行實現了運營提效與業務增長，在公域流量獲客、全渠道營銷、精細化運營等多個場景中取得了顯著成效。

模型技術的融合

隨著人工智能技術的快速發展，大模型技術開始與數據飛輪相結合，進一步提升了數據技術的智能化水平。大模型可以作為找數助手、開發助手和分析助手，幫助用戶更高效地檢索、開發和分析數據，降低數據消費的門檻和成本。

創新驅動視角下的數據技術未來

數據與業務的深度融合

未來，數據技術將更加注重與業務的深度融合。通過數據飛輪的不斷運轉，企業將實現數據資產和業務應用的飛輪效應，激發員工創造力，增強業務戰斗力，提升組織生命力。

智能化水平的持續提升

隨著大模型等先進技術的不斷融入，數據技術的智能化水平將持續提升。企業將更加依賴數據驅動進行決策和運營，實現更加精準和高效的業務增長。

跨行業的創新應用

數據技術將不再局限于某一行業或領域，而是將實現跨行業的創新應用。通過數據共享和跨界合作，不同行業的企業將共同探索數據技術的無限可能，推動整個社會的數字化轉型和智能化升級。

探索小結

從個人所了解的數據技術的發展背景下，站在創新驅動的視角來看，數據技術的進化史是一部不斷追求創新、突破邊界的歷史。從最初的數據收集與管理，到如今的數據驅動決策與智能化應用，數據技術始終在推動著企業的創新與發展。未來，隨著技術的不斷進步和應用場景的不斷拓展，數據技術將繼續發揮其在創新驅動中的核心作用，不斷為企業和社會創造更大的價值。