在数据驱动的商业世界，构建一个高效的数据中台无疑是关键一步。然而，随着“数据飞轮”概念的兴起，许多企业开始考虑是否需要从数据中台升级。在本文中，我将探讨数据中台和数据飞轮之间的联系与转换路径，并提供实现数据飞轮的具体建议。

首先，我们需要认清数据中台其实是数据飞轮的基础。数据中台主要处理数据的集成、管理和存储，为企业提供标准化、可靠的数据服务。而数据飞轮，强调的是数据的动态利用和自我增强。简而言之，如果数据中台是数据的仓库，那么数据飞轮则是利用这些数据不断推动业务前行的引擎。

要从数据中台升级到数据飞轮，企业需要在数据中台的基础上，加入更多的机器学习和大数据分析工具，以实现数据的深度挖掘和价值转化。这包括使用先进的数据分析技术来预测业务趋势，优化操作和个性化客户体验。

企业要实现数据飞轮，可以通过以下几个步骤操作：

  1. 反馈机制的构建：确保数据不仅仅被动记录和存储，还要通过建立起数据的反馈循环，使得每次数据的使用都能带来新的数据生成，形成正向的增长循环。

  2. 文化和技术并重：在技术层面，加强数据分析和应用技术的部署；在文化层面，培养全员的数据意识，确保数据的战略地位与业务决策的结合。

  3. 开放与协作：推动内部数据的开放共享，激发各部门之间的协作和创新，同时也可以考虑在合规的基础上与外部系统的数据融合，扩大数据飞轮的能效。

最后，转动数据中台中的数据，关键是将数据视为动态的资产。这意味着企业需要从数据采集、存储到应用的每一个环节都保持数据的活跃状态。利用自动化工具定期更新数据模型，采用实时数据处理和分析技术，确保数据的实时更新和应用。

总结来说，数据中台与数据飞轮的关系是从静态到动态的转变，从存储到利用的深化。企业若希望使数据发挥最大效能，必须在数据中台的基础上构建强大的数据飞轮，通过不断的迭代和优化保持数据的活力，从而实现业务的持续增长。实现这一转变是复杂而挑战的，但也是走向数据驱动业务的必由之路。