从数据仓库到数据中台再到数据飞轮，我了解的数据技术进化史

1.自我介绍

我是 Java 开发工程师，最初的项目是数据治理相关的内容，主要使用的是 ETL 工具 KETTLE 现在这个工具已经改名为 Pentaho，具体的工作内容如下：

• 数据的抽取（从不同的数据库、ftp）获取数据
• 转换（数据合并、统计）
• 生成宽表（用于支撑 BI 部门的数据展示）

这份工作跟数据打交道比较多，当时也是大数据潮流来袭的时候，正好也遇到了疫情，在家办公期间学习了基于 Hadoop 的大数据相关的组件：

• 大数据基座 Hadoop
• 数据抽取工具 sqoop、flume
• 数据存储和分析 Hive、HBase
• 调度工具 Azkaban（个人也集合 kettle 实现了 ktr 和 kjb 的调用）

随着大数据知识的加深，我开始做大数据相关的系统，当时使用的大数据平台主要是基于分布式数据库 Greenplum 的，并非 Hadoop，但是实现思路是相似的，就是使用多个节点将数据和算力分摊开来，最终再聚合到一起。

以上是我数据相关的工作经历，这些年的“数据飞轮”概念也给了我不少启发。

2.我了解的数据技术进化史

我也是经历了数据技术的进化，从数据仓库到数据中台再到如今的数据飞轮，每个阶段都代表了数据处理和分析的不同理念和技术发展。

1. 数据仓库（Data Warehousing）：这个阶段主要集中在整合来自不同源的数据，并将其存储在一个集中式的仓库中。数据仓库主要用于支持商业智能（BI）和决策支持系统（DSS）。数据仓库通常采用星型模式（Star Schema）或雪花模式（Snowflake Schema）来组织数据，以优化查询性能。
2. 数据集市（Data Marts）：随着数据仓库的发展，数据集市应运而生。数据集市是面向特定业务领域的小型数据仓库，专注于满足特定部门或团队的分析需求。数据集市可以更快地实施，并针对特定用户群体进行优化。
3. 数据集成（Data Integration）：随着企业拥有越来越多的数据源，数据集成成为一个重要的挑战。数据集成技术如提取、转换、加载（ETL）工具和中间件帮助企业将数据从源系统传输到数据仓库或数据集市。
4. 数据质量管理（Data Quality Management）：数据质量管理涉及确保数据的一致性、准确性和完整性。这包括数据清洗、数据校验和数据标准化等过程。
5. 商业智能（Business Intelligence）：BI工具使业务用户能够通过报表、仪表板和数据可视化来分析和理解数据。这些工具通常与数据仓库或数据集市紧密集成。

这五个阶段个人感觉是可以划分到一起的，实际上我的数据治理工作也是这个阶段，只不过数据规模较小。这部分主要是偏数据的，不包含复杂的数据分析。

1. 数据中台（Data Middle Office）：数据中台是一个相对较新的概念，它位于数据仓库和前台应用之间。数据中台的主要目标是提供一个统一的数据服务层，以支持前台应用的快速开发和创新。数据中台通常包括数据资产管理、数据治理、数据服务API等功能。我在工作中的 ODS + DATA 服务就形成了数据中台。
2. 数据湖（Data Lake）：数据湖是一种存储架构，它可以存储大量原始数据的原始格式。与数据仓库不同，数据湖不需要预先定义数据模式，这使得它能够灵活地处理结构化和非结构化数据。

这两个阶段可以划分到一起，实际上是数据量的增加，数据类型的丰富，数据中台增加了数据查询和分析的接口，可以不关心数据的来源。

1. 数据飞轮（Data Flywheel）：数据飞轮是一种数据驱动的增长策略，它强调数据、洞察和行动之间的闭环。数据飞轮的核心思想是利用数据来产生洞察，然后根据这些洞察采取行动，从而产生更多的数据，形成一个正向循环。

数据飞轮对我来说是比较新的概念，所谓数据飞轮，指的是数据资产与业务之间形成的正向循环，即数据被应用于业务，进而产生新的数据再反馈回系统，进一步丰富和优化数据资产，从而形成一个持续增强的循环。从运行机制来看，它强调的是一种动态的数据应用过程。整体概念并不繁复，但或许可以为企业转型过程中如何优化数据驱动提供新的思路。

虽然终极目的都是为了让数据更好地为业务服务，但数据飞轮与数据中台有鲜明的差异性。数据飞轮更侧重于业务流程或价值关系，而中台更偏向于技术工具层面。某种程度上，数据飞轮可以由中台或其他技术手段实现。

具体来说，数据中台的重点在于数据的集中管理和高效利用，它是一个技术实现。实现手段是提供一个统一的数据服务接口，支持企业的数据需求；数据飞轮的重点则在于数据如何推动业务增长和创新，它是一个业务和战略层面的概念，更多地强调数据与业务之间的动态循环和相互作用。个人工作上感觉数据我们的数据中台也具有一定的数据飞轮属性。

1. 大数据和实时分析（Big Data and Real-time Analytics）：随着数据量的增长和分析需求的实时性，大数据技术和实时分析变得至关重要。这包括分布式计算框架（如Hadoop和Spark）、流处理引擎（如Kafka和Flink）以及实时BI工具。
2. 人工智能和机器学习（AI and Machine Learning）：AI和机器学习技术正在改变数据分析的面貌。这些技术可以自动发现数据中的模式和关联，并进行预测和推荐。

最后的这两个阶段也许是当前最为火爆的，数据融合分析和大模型。

3.一点总结

我个人是从数据处理到数据中台到大数据分析都经历过的，数据飞轮对我来说是较新的概念，在如今大模型遍地的当下，数据飞轮的概念还是比较有意义的，数据资产要充分利用到企业的日常决策中，这些决策产生的数据再融入到数据资产里，产生一个良性的循环，让数据的价值不断增加。