引言随着企业对数据的需求逐渐升级，数据技术也经历了从数据仓库到数据中台，再到如今数据飞轮的不断演变。从最早期的数据仓库，企业着重解决数据存储和查询问题，满足基本的业务需求；随着业务场景变得复杂，数据中台应运而生，通过统一的数据管理平台提升数据治理和共享能力。如今，数据飞轮推动了数据的消费与业务增长的相互促进，形成了企业智能化发展的核心驱动。接下来让我们一起探讨数据技术的这三大阶段及其发展历程。数据
在现今的AI产品领域，数据驱动已经是业界共识。许多企业都为此重金打造了数据中台。但事实上，如何让数据不仅仅停留在数据中台中，而是有机的流动起来才是提升产品质量的关键，这就是数据飞轮。所以理解数据飞轮背后的力量以及如何启动它是必须掌握的技术。今天，我们就来详细解读一下作为AI产品经理，如何通过数据飞轮的转动改进机器学习模型性能。什么是数据飞轮？数据飞轮是指通过数据的不断积累和反馈，推动AI系统性能逐
在当今数据驱动的世界中，企业必须利用数据的力量才能保持竞争力。然而，仅仅收集和分析数据是不够的；企业必须能够从他们的数据中创造一个持续增长的循环，才能保持成功。其中一种方法就是创建数据飞轮。接下来让我们来探讨一下什么是数据飞轮，以及它如何帮助企业加速增长。什么是数据飞轮？数据飞轮是一种利用业务数据、客户数据甚至第三方数据来推动增长和建立客户关系的方法。它的核心理念是，如果企业对客户有更深入的洞察力
前言上个月突然刷到smardaten的MES系统案例，从数据对接、应用模块开发、总览大屏、手机APP、OA门户样样搞定，深扒功能才发现什么动态表单和流程都是“小儿科”，现在连前后端逻辑交互都能无码化全搞定。其实市面上低代码/无代码平台也有不少了，但实际上起码要具备逻辑控制和服务编排的能力才能支撑实际开发工作，而大部分平台都有明显短板，稍微复杂点的业务最后还是得敲代码。从这个角度来看，smardat
引言近年来，数据驱动已经成为企业通过云和智能技术实现智能化增长的关键。企业希望通过数据分析来指导业务决策、优化运营流程，并挖掘新的商业机会。然而，数据飞轮是目前数据驱动最热门的实践模型，它是让已有的数据驱动起来的核心，能够有效提升数据利用效率，加速企业数字化转型。数据飞轮模型数据飞轮由业务应用和数据资产组成。业务应用通过工具和BP机制利用来自下层的数据解决决策问题，期间产生的数据又沉淀在下层。这形
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