隨著互聯網的技術高速發展，越來越多的應用層出不窮，伴隨著數據應用的需求變多，為快速響應業務需求，很多企業在初期沒有很好的規劃的情況下，存在不同程度的煙囪式的開發模式，這樣會導致企業不同業務線的數據割裂，造成了數據的重復加工、數據重復清理、數據冗余存儲和計算資源和開發效率的嚴重浪費，大數據開發的成本越來越高，同時也帶來指標口徑不一致等一系列的問題，數據中臺應運而生。

數據中臺的核心工作并不是將企業的數據全部收集起來做匯總就夠了，它的使命是利用大數據技術、通過全局規劃來整合好企業的數據資產，讓數據使用者能隨時隨地獲取到可靠的數據。因此，數據中臺一旦建成并得以持續運營，其價值將隨著時間的推移將呈指數級增長。

那么，如何做到盤活全量數據呢?數據飛輪的突出優勢在于能充分利用內外部數據，打破數據孤島的現狀，降低使用數據服務的門檻，繁榮數據服務的生態，實現數據“越用越多”的價值閉環。數據飛輪的核心是“數據驅動消費”，也就是通過數據消費來促進決策加速、推動快速行動，進而提升業務價值，同時，業務的發展帶來更大規模、更多種類數據，反過來推動企業做好數據管理和質量優化。

1. 什么是“數據驅動消費”?

(1). 與傳統運營方法不同的是，在傳統運營方法通常基于個人經驗和直覺，而數據驅動的運營則基于數據和數據的模型。

(2). 與數據驅動決策不同的是，數據驅動決策是一種特殊的數據驅動運營方法，主要關注于如何利用數據來支持決策過程，而數據驅動的運營則關注于整個運營流程的優化。

(3). 與其它數據驅動方法不同的是，數據驅動的運營與其它數據驅動方法，如數據驅動的業務設計、數據驅動的市場營銷等方法有很多聯系，都是通過利用數據來優化企業運營的方法。

2. 如何通過數據進行“數據驅動業務消費”?

(1). 數據化：將企業業務中的各種信息和數據進行收集、整理、分析和挖掘，以便為企業的決策提供有力支持。

(2). 分析：通過對數據的分析，可以發現企業運營中的問題和機會，從而為企業制定更有效的運營策略。

(3). 優化：通過對企業運營過程的優化，可以提高企業的運營效率和盈利能力。

(4). 實時性：數據驅動的運營需要實時收集和分析數據，以便及時發現問題和機會，并及時采取措施。

AI大模型助力數據消費，構建數據飛輪科學、高效的體系_數據模型_03

數據飛輪是一個有效的策略，它強調“數據和業務間的正反饋循環”，通過不斷循環利用數據，使其在業務中發揮價值，同時業務產生的新的數據又反過來豐富和優化數據資產，形成一個良性循環。也可以直觀的理解為將數據生產、數據應用、數據消費三大環節有機結合起來，并且通過一系列的數據工具實現三者之間的往復轉動。

為了喚醒數據中臺的潛力并加速數據飛輪的轉動，企業需要采取一系列措施, 可以有效地喚醒數據中臺的潛力，實現數據的最大化利用和業務價值的提升。

(1). 確保企業擁有完善、靈活的數據平臺，能夠支撐高速數據處理和分析。

(2). 制定明確的數據驅動業務策略，確保數據分析成果能夠轉化為業務行動。

(3). 建立持續的數據收集、分析、應用和反饋過程，形成閉環循環也是關鍵。

數據模型包含元數據模型定義、元數據采集、數據標準規范、數據建模、數據質量稽核等功能，采集全量的數據中臺資產數據，打通數據關系網絡，實現數據的標準化和資產化管理，搭建起數據中臺的數據資產中心，提供面向數據中臺的全域數據治理能力。

數據模型主要面向設計，融合了數據治理理念，把數據治理推進到開發流程中，進行開發態的源頭治理，利用數據標準進行標準建模，解決了標準落地的難題。

從根本上控制企業增量的數據質量問題，推動用戶依據規范標準進行數據開發，從計算、存儲、質量、規范、價值五個維度進行數據治理，優化存儲成本、節約計算資源、推動標準規范，讓用戶通過數據治理看到問題、看到效果。

接入企業的數據倉庫、各個業務系統庫，采集庫表元數據，對接數據中臺各個產品應用，獲取數據使用的元數據信息，然后在采集的基礎上，進行二次規范維護，補充缺失的業務元數據，匯總后提供元數據查詢分析服務，以企業全局視角對企業各業務域的數據資產進行盤點，實現企業數據資源的統一梳理和盤查。

在依托先進的AI科技能力、豐富的應用場景與負責任的技術生態，聚焦于AI風險、AI大模型安全、AI大模型開閉源生態、AI大模型出海等AI治理政策研究，可以幫助我們做好“數據飛輪”的自我驅動，隨著應用數據的積累，系統可以通過業務產生的數據不斷學習和優化，形成“應用數據→優化效果→反哺應用”的閉環。

使業務數據真正融入并反饋到業務之中，真正的擺脫數據平臺只是給程序員設計的，從而讓公司各個角色、各個層級的人都能看懂并使用數據，進行數據驅動消費，搭建起屬于符合業務的“數據飛輪”。