在當今的數字化浪潮中，企業對數據的渴求與日俱增。數據不再僅是輔助決策的工具，而是成為推動業務增長的核心動力。自從「數據中臺」概念降溫后，企業紛紛探尋新的數智化路徑。在這個過程中，「數據飛輪」作為一種新興的理念，為企業如何利用數據提供了新的解答。

「數據飛輪」的本質解讀

「數據飛輪」理念認為，數據不僅要被存儲和管理，更要被積極地消費和應用。它強調的是數據與業務流的緊密結合，數據的價值在于其對業務增長的直接推動力。這一理念的提出，標志著企業數智化的深化——從被動的數據收集到主動的數據利用，從數據資產的積累到數據流動性的增強。

企業如何擁抱「數據飛輪」

精準定位數據資產企業首先需要對現有的數據資產進行全面的梳理和評估，明確哪些數據對業務增長至關重要，并基于此制定數據優先級和管理策略。

構建靈活的數據基礎設施為了滿足不斷變化的業務需求，企業的數據基礎設施必須是靈活且可擴展的。這意味著需要選擇能夠快速適應新數據源和新技術的平臺和工具。

培養數據驅動的企業文化「數據飛輪」的成功運轉離不開全員的參與。企業需要培養一種數據驅動的文化，鼓勵員工在日常工作中積極利用數據進行決策。

強化數據分析與洞察能力數據的分析和洞察提煉能力是驅動「數據飛輪」的關鍵。企業應投資于數據分析工具和團隊，提升從數據中提取有價值信息的能力。

實現數據與業務流程的融合數據的價值最大化需要在業務流程中被認識和應用。企業應當確保數據流動可以無障礙地貫穿業務流程，以實現數據流與業務流的融合。

「數據飛輪」的成功實踐案例

領克汽車的實踐是一個典型的成功案例，它展示了如何通過「數據飛輪」實現業務增長。通過與火山引擎的合作，領克汽車不僅實現了數據的高效消費，還能夠根據實時數據調整業務策略，最終實現了訂單數的顯著增長。

面向未來的數智化戰略

隨著AI技術的不斷進步，特別是大模型技術的發展，「數據飛輪」將迎來新的發展機遇。大模型將進一步降低數據消費的門檻，增強企業從數據中提取價值的能力。企業需要不斷優化數據基礎設施，確保數據質量，為數據驅動的商業增長奠定基礎。

「數據飛輪」為企業提供了一個全新的數智化增長路徑。它要求企業不僅要重視數據的收集和存儲，更要注重數據的實時消費和應用。隨著數據技術的持續進步，企業要想在激烈的市場競爭中獲得成功，就必須有效地轉動起數據飛輪，將數據資產轉化為業務增長的動力。未來，能夠有效利用數據和AI的企業，將成為各個領域的贏家。

審核編輯 黃宇