从数据仓库到数据飞轮，看传统服务行业的数字化转型进化

背景：

数字经济时代,随着5G,物联网,大数据,云计算,区块链等技术的应用,企业由原来单纯的重视产品为中心,

发展到产品本身和产品服务并重,客户服务成为企业运营的生命线，数字经济时代呼唤客户数字化服务转型,重塑数字化服务新体系，数字化服务呈现在线化,

平台化,智慧化,透明化等特点。数字化服务转型策略为:服务意识的数字化转型,由被动服务向合作共赢的服务生态转变;

服务能力的数字化转型,由传统后置服务向个性化智慧服务转变;服务体验的数字化转型,由结果管理向全程体验管理转变;服务价值的数字化转型,由单纯服务向创造价值服务转变。

作为一名大数据工程师，深入参与了服务行业企业的数字化转型，从最早期的Excel表格，到后来企业级数据库的建立，发展到云计算，数据仓库技术，开始建设大一统数据中台，

积累了丰富的数据资源，再到数据资源的消费转化。每一次技术革新都见证了服务行业对数据价值认知的深化和利用能力的提升。

数据革命进化论:

1. 数据仓库：原始积累-数据本能的思考

企业发展到一定规模，企业积累了大量的原始数据，为了更好的管理和利用数据，打破数据孤岛，以支持决策制定，业务分析和业务报告等，企业需要定期将冷数据从业务数据库中转移出来存储到一个专门存放历史数据的仓库里面，各部门可以根据自身业务特性对外提供统一的数据服务，这个仓库就是数据仓库。

数据仓库（Data Warehoese）的特点：面向主题的、集成的、稳定的、反映历史数据变化的。

面向主题的：数据仓库是用来分析特点主题域的，所以说数据仓库是面向主题的。例如，电商行业的主题域通常分为交易域、会员域、商品域等。

集成的：数据仓库集成了多个数据源，同一主题或产品相关数据可能来自不同的系统不同类型的数据库，日志文件等。

稳定的：数据一旦进入数据仓库，则不可改变。数据仓库的历史数据是不应该被更新的，同时存储稳定性较强

反映历史数据变化的：数据仓库保存了长期的历史数据，这点相对OLTP的数据库而言。因为性能考虑后者统筹保存近期的热数据。

数据仓库采用分层结构。

ODS（Operational Data Store）：定义为存储层，仅以技术手段(存储快照形式)保留历史数据，不作任何转换，与业务侧db实体保持同构。

DWD（Data Warehouse Detail）：定义为明细层，对数据进行规范化（编码转换、清洗、统一格式、脱敏等），不做横向整合。

DWS（Data Warehouse Service）：定义为主题汇聚宽表层，对DWD各信息进行联合整合。

TDM (标签层)：

ADS：定义为应用层，面向业务需求进行定制开发。

服务行业数字化转型时间比较晚，但也积累了大量的业务数据，作为下一步更新迭代的原始积累，随着数据量的进一步爆炸和业务需求的多样化，数据仓库逐渐显露出其局限性。它虽然能够存储和管理大量数据，但在数据处理的实时性、灵活性和效率方面难以满足日益增长的需求。

2. 数据中台：价值挖掘-数据组织的诞生

数据资源有了，但却分散在数据仓库中，并没有形成资源整合，为了解决这个问题，数据中台一度登上热搜榜，数据中台进行资源整合，减少重复造轮子的问题，实现了数据和业务的联系，使得各个业务部门直接共享数据资产，并且以数据为驱动，自上而下设计加速企业从数据到业务价值的转变过程。

下图为数据中台架构图，数据中台的总体目标是使数据产生业务价值。具体来说，企业可以通过建设数据中台构建各项能力，弥合数据供需鸿沟，使数据能够驱动企业提升经营效率、实现业务价值。 这一目标具体拆解开来包括快速响应数据需求、建设统一数据平台、打通企业数据资产、提供统一数据服务、数据直接参与业务、产生包括客户价值在内的企业价值等。

传统服务行业正式在这样的基础下，建立了这样的数据组织，为企业提供更多更高效的数据应用，打开了数据应用场景在传统行业的落地。

3. 数据飞轮：进化循环-数据资产消费

有了好的平台，如何能让价值循环起来，收益更大的价值。“飞轮效应”这个词来源于亚马逊，是指只要能够利用客户数据为第三方开发出增值服务，就能支持公司持续地、免费地为客户提供更多的服务，而更多的服务会产生更多的客户行为数据。 同样，利用这些新产生的数据又能为第三方提供新的增值服务。在近段时间的大模型带动下，数据飞轮也被越来越多的业内人士所关注。

数据飞轮通过战略性地使用数据来加速增加产品或流程的势头。飞轮在旋转到自给自足的程度时会积聚能量。它使用信息来创建一个良性循环，在这种循环中，更多的数据会带来更快的学习曲线、更好的产品和更高的客户获取/保留率。有效的数据飞轮策略可以激发新产品创新、增加收入并提高利润。

它是一个自我维持的系统，专为数据驱动型企业设计，以利用数据收集、数据分析和行动之间的相互作用。作为第一步，企业从各种来源收集数据。然后分析这些数据以提取有价值的见解，用于做出明智的决策。这些操作的结果会产生更多数据，这些数据会反馈到飞轮中，使其加速。随着时间的推移，数据飞轮可以帮助企业改进他们的产品、增强他们的服务、个性化的客户体验或优化他们的运营，逐渐创造竞争优势。

传统行业的技术更新迭代没有那么快，但我所从事的服务行业已经意识到数据资产的重要性，也希望尽快能实现数据飞轮的落地，数据驱动业务，业务反哺数据循环起来的数据资产将为企业带来更长足的发展。