企业数智化升级新模式【数据飞轮】，它是一种企业数智化升级新模式，旨在通过数据和业务的双向良性驱动，有效提升工作质效。数据飞轮在多个行业中被用来充分发挥数据中台的价值，为业务发展提供参考。

数据飞轮的工作原理可以类比为飞轮效应：一开始，为了使飞轮转动起来，需要花费较大的力气反复推动，每转一圈，飞轮会逐渐获得动能，最终能够自行持续转动，无需持续用力。同样，数据飞轮需要初始的推动力来启动，一旦开始转动，各业务模块之间的相互作用会形成良性循环，提升工作效率。

大家平时应该在工作中常常使用到Excel来做数据统计，比如临近过年时，公司一般会开各种复盘、年终、检讨、明年规划大会，势必需要准备一大堆的量化数据报表，用于会议上的数据汇报、分析工作，试想一下，在0到1的创业公司，在没有技术团队的情况下，如何进行数据报表相关的分析呢？

随着公司的业务发展的规模越来越大，各种基于数据相关的平台应运而生，从最早期的BI系统、数据看板，到最后演变成驾驶舱、数据大屏，期间技术团队越来越技术栈、技术体系、技术难度，也是逐渐增加，但是怎么样有效地管理和利用这些数据，使其转化为发展的动能，依然是许多企业在数字化转型过程中迫切需要解决的难题。

像数据中台，通过一定的规则把数据清洗构建一个企业级的数据资产，这个数据就是反映企业业务运营的一个实际状况，在数据的整个生命周期中的各个阶段：收集、加工、分析、挖掘。尽管目标明确，但实现这一目标的过程中，仍然需要面对众多挑战，怎么有效地管理和利用这些数据，使其转化为发展的动能，建一个数据中台其实不是目标，是实现数据驱动的一个手段。

1. 数据治理难：

比如在处理ODS层源数据，往往会遇到数据清洗、数据运算、比较分析、趋势分析，预测性分析、可视化等常见数据分析任务。

2. 数据驱动难：

数据其实只是提供一种视角，一个决策依据，并不是通过数据洞察来解决的业务问题，不过数据可以帮助把这个问题原来分析出来，数据能够帮我们理解这个事情，看清这个事情，但是这个本身并不是一个数据决策。

3. 数据应用难：

如何真正的让数据来赋能财务分析、商业分析、销售预测、市场分析、宏观分析等多个应用场景。

数据飞轮是一种围绕数据消费形成的从数据资产到业务应用的双向正循环模式，它以数据消费为核心，将数据的生产、应用和消费有机结合，促进企业的数字化升级。

从数据消费的角度来看，从业务视角和IT视角看这个数据，所看到的内容不一样。更好的把数据中台沉淀的这些数据资产价值去发挥出来，为企业提供一个更好的业务上真正的价值，因为模型能够降低使用门槛，更多人可以更容易地消费数据，生产和理解数据也更容易。

另外在大模型时代，可以通过客户输入的提示词之后，通过大模型的推理与分析，得到想要的数据格式，数据飞轮也曾一度被视为 OpenAI 最重要的优势，与大模型相辅相成，共同构成企业转型的核心驱动力。随着大模型时代的发展，数据飞轮推动数据的循环利用和智能化分析，实现企业价值的最大化。

大模型的帮助数据飞轮能够更加高效地运转，反过来，数据飞轮持续为大模型提供基础的数据和反馈，帮助大模型更好的学习和演变，让大模型厂商的大模型数据飞轮转起来。通过数据驱动落地在企业不同人员对数据的消费上，以此来建设数据产品，把数据“推”到最广泛的数据消费者面前，最终形成基于数据分析的一致行动。

围绕数据消费的体系叫数据飞轮，数据飞轮上层是跟应用相关，这些产品里面大部分确实是 SaaS 的形态，也有一些会是 PaaS 的形态。下一层是数据资产的建设，这些主要是 PaaS 为主，通过数据消费这个事情端到端应用起来，就能解决过去企业数据建设过程中，数据团队和业务团队互相不理解导致最后效果不好的问题。

从最早期的Excel到后面的BI系统，再到数据仓库到数据湖，数字化转型的方案层出不穷。从公司过去的几年，报表需求一直需求不断，数据中台投入重、门槛高、应用难，很多时候，大量企业在转型过程中深感迷茫，数据飞轮的核心理念在于数据消费，从而发挥数据的价值。

数据消费是互联网企业利用数据和算法来提供个性化服务、增强用户体验、并实现业务增长的一种战略。通过这一过程，企业能够更好地满足用户需求，同时保持其在快速变化的互联网市场中的领先地位。