在当今的数据时代，企业越来越意识到数据对业务的重要性。然而，通过不断地试错企业认识到，仅仅构建数据中台并不能带来业务增长。需要在数据中台的基础上，利用数据驱动为上层业务，让数据与业务协同工作形成商业闭环，才能促使业务的飞速增长。这就需要引入“数据飞轮”的概念，它帮助企业有效利用数据资产，驱动持续改进并保持竞争优势。通过理解和应用数据飞轮的能力，能为业务发展提供新方向和新思路。
VUCA时代的挑战：数据中台的演变与未来
我们生活在一个VUCA（易变性、不确定性、复杂性、模糊性）的时代，这一时代特征体现在技术迭代的快速步伐和经济的飞速发展中。企业在这种环境下面临着前所未有的挑战。许多曾经的行业巨头，如雅虎、索尼爱立信和摩托罗拉，因未能及时适应行业的变革与技术转型，最终失去了市场主导地位，逐渐走向衰落。如何在瞬息万变的市场中保持竞争力，如何在不稳定的环境中寻求持续增长，成为每个企业必须思考的问题。
彼得·德鲁克也曾指出：“动荡时代最大的危险不是动荡本身，而是仍然用过去的逻辑做事。” 这提醒我们，在VUCA时代，企业必须适应快速变化，采用新的思维方式和工作模式。
为此，许多企业试图通过数字化转型来改变现状，提升竞争力。为实现产业数字化、数字产业化，企业试图借助数字化的能力达到降本增效的目的，于是引入了“数据中台”。
数据中台（Data Middle Platform）则是一个用于整合和管理企业数据的架构，它将企业内的各种数据源进行标准化和统一管理，使数据能够更有效地支持业务应用和决策。数据中台的主要目的是解决数据孤岛问题，提供一个统一的数据视图，支持企业的各类业务应用和分析需求。数据中台的初衷是让数据产生价值，反哺业务。然而，在实践中，这一概念并未完全实现预期效果。
例如：在某大型金融机构，成功搭建了数据中台，将原本分散在各部门的数据资源进行了整合。但该数据中台更多地关注于数据的集中存储和管理，而缺乏有效的分析工具和决策支持机制，导致业务团队难以从中获得有价值的洞察。此外，尽管积累了大量的业务数据，这些数据并没有被充分利用来优化业务策略或推动创新，造成了数据与实际业务需求的脱节。总结造成这种结果的原因有如下两个方面：
1.有数据无配合：数据中台只是完成了数据的整合，而这些数据未能反哺业务决策，更没有配合业务部门完成商业价值的提升。换句话说，从业务场景中提炼出来的数据，并不能服务于业务，为客户创造更多价值。
2. 重技术轻应用：在项目实施过程中，技术团队过于关注中台的技术架构，而忽视了数据在业务场景的应用，导致中台虽然建成，但业务部门难以实际应用，影响了项目的整体效果。
这一案例表明，仅仅建设数据中台还不够，它并不能保证企业数字化转型的成功，如果缺乏有效的业务应用和数据反馈机制，数据中台将无法为企业带来预期的商业回报。
数据中台为企业提供了一个坚实数据基础，保证了数据的高质量、可访问性和一致性，但是缺少一个重要环节。这个环节可以让数据在系统内形成正向循环，不断产生、收集、分析数据并将这些数据反馈到业务中，从而推动业务的持续增长和优化。
这个重要环节就是数据驱动，也就是利用业务数据作为基础，驱动上层应用获取更大的商业价值。这种以数据驱动推动业务发展的方式称之为数据飞轮。它利用数据的积累和反馈来驱动系统的自动改进和优化，使企业能够在每次循环中获得更大的效益。通过这个循环，彻底打破了数据和业务脱节的魔咒，让数据不仅成为企业决策的基础，还推动了产品和服务的不断改进。
Netflix、亚马逊和字节跳动等知名企业都在利用数据飞轮的概念，通过持续优化用户体验和运营，形成数据驱动的自我增强循环。
数据飞轮面临挑战：双轮策略链接数据与业务
数据飞轮的概念最初来源于物理学中的飞轮效应。这个效应描述了当一个飞轮受到持续的外力推动时，会逐渐加速，直到达到稳定的自我驱动状态。在商业社会中，数据飞轮则借用了这一原理，强调通过持续的数据积累和频繁的应用，不断推动业务发展，最终形成一个自我增强的正向循环。这个循环不仅能够持续优化业务流程，还能释放数据的真正商业价值。
数据飞轮的理念在企业数据应用中得到了深刻的实践，它进一步拓展了数据中台的作用。传统的数据中台主要聚焦于数据的整合和管理，为企业提供统一的视图以支持业务决策。然而，数据中台本身并不能完成数据反哺业务的整个闭环。数据飞轮正是在此基础上，通过频繁的数据使用和反馈，将数据中台的静态能力转化为动态的商业驱动因素，形成企业增长的新引擎。
既然数据飞轮可以解决企业数据中台能力不足的问题，那么如何应用数据飞轮完成企业数字化转型呢？答案是从双轮策略入手。
双轮策略
数据飞轮的核心在于通过频繁的数据使用，推动数据与业务的双轮驱动，形成正向循环。首先，企业需要对现有业务进行信息化和数字化转型，从而生成可供分析的数据。这些数据通过收集、存储后，经过分析和挖掘，识别出潜在的业务价值。挖掘出的数据被应用到具体的业务场景中，如优化产品推荐、调整市场策略等，直接指导业务决策，使得业务更精准和高效。通过业务场景的反馈，企业进一步调整数据分析和挖掘策略，确保数据和业务相互促进。AI技术和人类专业判断的结合，使数据分析和业务决策更为智能化和精确化，推动整个飞轮的高效运转。
数据飞轮带动业务飞轮，形成一个良性循环。通过不断优化的业务实践，企业生成的高价值数据反过来增强了数据飞轮的动力，形成持续优化的正向循环。数据驱动业务，业务产生的数据进一步驱动数据分析的优化，这一过程通过实时反馈机制使得数据和业务同步发展，企业得以持续提升运营效率和市场竞争力。这种双轮驱动的模式，正是现代企业实现数据驱动的重要路径，帮助企业在竞争中占据有利地位。
双轮协同
基于双策略，在实际应用中可以拆解为两个核心部分：业务应用轮和数据资产轮。业务应用轮主要关注如何利用工具和业务流程（BP）机制来解决业务数据的消费问题。通过频繁的数据消费，企业能够使业务决策更加科学，策略的实施也更加敏捷。这种双重提升直接增加了业务的价值，使企业在竞争中占据优势。数据飞轮的这一部分强调数据的即时应用，确保数据能够迅速转化为业务价值，同时推动策略的不断优化和落地。
数据资产轮则更加侧重于数据的积累和质量提升。与传统的数据中台相比，数据资产轮由于上层应用的具体需求，更加明确了系统建设的目标。频繁的数据消费不仅丰富了企业的数据资产，还倒逼数据质量的持续优化，从而提升数据研发的效率。通过这一过程，数据资产不仅成为业务决策的基础，还通过反馈机制不断推动数据系统的完善和业务应用的精确化。这个双轮驱动的模式，确保了企业在数据驱动的道路上稳步前行，实现数据与业务的双向促进和良性循环。
数据驱动先行者：数据飞轮的应用与落地
数据飞轮的概念一经提出，便引起了众多企业的关注，纷纷开始尝试这一创新模式。在创新过程中，企业不仅将数据飞轮应用于自身业务，而且取得了意想不到的效果。数据飞轮的实践不仅提高了企业的运营效率，还为企业带来了新的增长点，使得企业在竞争激烈的市场中保持领先地位。
1.字节跳动的数据驱动转型
字节跳动的数据平台建设历程始于2012年，以支持推荐算法优化为核心需求，首先构建了A/B测试平台。随后，为满足产品和研发对数据分析的需求，开发了敏捷BI（风神）和一系列数据工具，包括数据集成、数据开发和数据治理等。到2年，这些工具逐渐成熟，此时风神已经成为员工日常数据分析的主要工具。
随着业务多元化，字节2017年推出了客户数据平台和管理驾驶舱，以满足不同角色的数据需求。为了应对数据规模带来的分析速度瓶颈，推出了极速OLAP引擎ByteHouse，并通过DataLeap平台实现数据治理规范化。通过设立数据BP机制，解决了业务与数据的理解问题，形成了一套完整的数据平台体系。字节跳动内部的数据平台建设是从数据消费角度出发，利用数据的积累推动业务的发展，正是数据飞轮的核心，在数据和业务不断的推动过程中形成数据飞轮的正向循环，有力支持了头条、抖音、电商等业务的快速发展。
公司内部采用业务数据+大模型的方式创建知识库，降低了员工在数据检索、开发和分析方面的准入门槛。例如，在数据资产查询和开发环节，非专业人员通过问答式检索工具能够高效准确地进行数据消费。而员工与大模型的沟通内容又会作为业务数据反哺给大模型，作为下次回答的参考。这种数据+业务的互动模式，使得字节跳动的管理层能够实时监控企业运营情况，并基于数据做出科学的业务决策，形成企业内部的共识。
2. Airbnb数据驱动用户体验提升
Airbnb 在快速扩张的过程中，利用数据飞轮理念，通过 AWS 的数据驱动服务，实现了业务增长。特别是Amazon QuickSight 的可视化工具，为企业提供业务数据洞察，帮助公司在关键时刻做出精准的决策，确保在全球市场中的持续竞争优势。此外， Amazon Customer>