五步构建高效的数据飞轮，提升企业核心竞争力
数据飞轮的运作依赖于数据收集、存储、分析和决策反馈的循环过程。随着IT技术的不断发展，企业构建高效数据飞轮的方式也在发生着巨大的转变。朱武祥教授认为，在AI大模型和其他数字化工具辅助下，企业可以通过五个关键步骤来构建高效的数据飞轮。
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在数据管理领域，数据中台曾一度是企业关注的焦点，企业可以通过数据中台实现数据的集中化管理与高效利用。
然而，随着数字化转型的不断深入，部分企业逐渐意识到，数据的应用效果与业务需求之间存在着一定的差距，这促使了企业对数据中台的进一步探索与优化升级。正是在这样的背景下，数据飞轮的概念应时而生。
为了帮助企业了解数据飞轮，我们特别推出《激活数据飞轮，发挥数据的最大力量》专区，旨在帮助企业激活数据飞轮，提高数据利用率，从而实现业务的进一步深化和升级。
场景探索 Scene exploration
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金融行业实现客户精细化运营
查看全文金融行业在数字化转型的进程中，银行通过分析和应用所收集的大量数据，优化了客户运营流程，推动了业务的持续增长。 -
汽车行业提升客户的购车效率与体验感
查看全文汽车行业在积累大量的数据后，许多车企通过数据驱动的业务模式，实现了客户从选车到用车全流程的个性化定制。 -
制造行业提升企业生产效率
查看全文制造行业在工业4.0时代背景下，制造业通过数据驱动优化生产、供应链和客户服务等环节，实现了生产效率的持续提升和流程的自动化智能化。 -
互联网行业数据处理流程智能化
查看全文互联网行业在大模型飞速发展的时代，数据飞轮能够帮助企业在训练大模型时提升数据处理的质量，优化数据处理流程。
落地有道 Technology landing
大咖视角 Expert perspective
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朱武祥清华大学经济管理学院教授、
清华经管商业模式创新研究中心主任
数字化以前所未有的力量冲击并深刻改变了传统的商业模式。早年的数据库、数据中台和决策知识系统等都是基础，数据源通常来自内部，如今企业可以通过构建数据飞轮机制，从而焕发新生，激活发展新动能。
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陈燕琦汽车行业数据治理专家
我觉得数据中台的下一步，一定是数据飞轮的建设。这就要求我们必须把数据中台里沉淀的数据更好地释放出来，充分发挥数据资产的价值，才能实现以数据消费驱动数据资产建设，更好地为企业业务发展赋能。
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魏生某银行总行数字金融资深专家
数据飞轮是数据中台发展到更高阶段的呈现形式，企业需要基于自身的资源禀赋、能力基础和实际需求，选择最适合自己的解决方案。
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文欣荣中铝智能科技有限公司总工程师
数据飞轮作为一种高效的数据驱动业务发展的新理念，其核心价值体现在数据资产的增值循环与数据要素的业务赋能两大维度。
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于斌平齐心集团CTO
数据中台虽在一定程度上解决了数据分散和共享的问题，但其价值挖掘仍显不足；而数据飞轮则以其正向循环的特性，为企业数据应用提供了更为高效和灵活的方法论。
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涂兰敬51CTO特邀专家
正如手摇拖拉机施加的外力致使转轮产生的自驱力，数据飞轮也是希望通过特色工具促使企业内部的数据形成的飞轮效应。
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崔皓51CTO特邀专家
企业在应用数据飞轮时，需要关注业务应用轮和数据资产轮的协同，确保数据的即时应用和持续积累。
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在业界，以火山引擎和亚马逊云科技为代表的企业已经将数据飞轮理念系统化，构建了完善的数据飞轮体系。
火山引擎亚马逊云科技
火山引擎如何让数据飞轮转动？
火山引擎的数据飞轮体系由业务应用和数据资产两部分组成，是企业实现数据驱动的新范式。
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上层：业务应用轮上层的业务应用轮，侧重于通过工具和BP机制，解决业务消费数据的问题。通过更频繁的数据消费，一方面让业务决策更加科学，让策略落地更加敏捷；另一方面基于更科学的决策、更敏捷的动作，有效提升业务价值。
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数据消费数据消费是企业构建数据飞轮的核心，频繁的数据消费保证数据流真正融入业务流，实现数据资产和业务应用之间的飞轮效应。
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下层：数据资产轮下层的数据资产轮，与过去的数据中台类似。区别在于，上层应用针对性的需求让系统建设更加目标明确。而且，通过上游更频繁的数据消费，会进一步沉淀数据，丰富数据资产，并进一步倒逼数据质量优化，促进了数据研发效率的提升。
