1.前言
在当今的数字化时代,数据已成为企业发展的重要资产。然而,许多企业面临着 “有数据,但不驱动” 的困境,为什么企业花费大量资源建设数据中台却迟迟没有见到效果呢?即虽然拥有大量的数据资源,但却无法充分发挥其价值来推动业务增长,而数据飞轮和大模型的结合为解决这一困境提供了新的思路和方法。
2. 数据驱动的重要性与困境
在企业的数字化增长中,数据驱动起到了承上启下的关键作用,它为体验创新验证效果,为敏捷迭代指明方向。越来越多的企业意识到数据驱动的重要性,并投入了大量资源。然而,许多企业却陷入了 “有数据,但不驱动” 的泥潭。
从企业内部不同人员的角度来看,决策层希望能随时随地了解业务的最新情况与整体动态,但往往只能通过定期会议来获取信息,既不及时也可能不真实;中层管理者需要通过数据分析找到问题症结并制定解决方案,但他们往往既懂业务又懂数据,导致业务推动中容易出现误判;基层执行关注项目实际表现,希望借助数据更好地制定策略和验证效果,但他们的需求往往得不到技术团队支持,导致企业项目结果存在很高的不确定性。
那么,为什么企业花费大量资源建设数据中台却迟迟没有见到效果呢?原因在于错误地把手段当成了目标。数据驱动最终要落在企业不同人员对数据的消费上,建设数据中台只是实现数据驱动的一个步骤。如果不解决数据消费的最终场景,再好的基建也是无用功。
3. 数据消费是驱动业务的核心
回顾一些成功的数据平台建设案例,我们可以发现,它们都是从数据如何消费的维度出发来完成的。例如,某公司在创业初期,首先做的是 A/B 测试平台,以衡量推荐算法的优化效果。随着业务的发展,逐渐开发了敏捷 BI、数据集成、数据开发、数据治理等工具。当业务多元化后,又开发了客户数据平台、管理驾驶舱等产品,以满足不同角色对数据分析的需求。
这些平台的建设和使用,很好地支持了业务的快速发展。这表明,要实现数据驱动,就必须以终为始,以数据消费作为核心进行建设。只有通过更频繁的数据消费,让数据 “活” 起来、用起来,才能更好地驱动业务增长,同时针对性地指导数据建设。
企业的每一个角色、每一个工种、每一个岗位,都应该进行数据消费,让每一个人都能 “心中有数”。随着企业中数据消费者越来越多、密度越来越高,企业所积蓄的数据驱动的势能也就越来越大,这就构成了企业的数据飞轮。
4. 数据飞轮:企业实现数据驱动的新动能
数据飞轮由业务应用层和数据资产层两部分共同组成。业务应用层侧重于通过工具和机制,解决业务消费数据的问题,让业务决策更加科学,策略落地更加敏捷,从而有效提升业务价值。数据资产层与过去的数据中台的核心区别在于,通过上层应用的针对性需求,能够让系统建设更加目标明确。同时,上游更频繁的数据消费会进一步沉淀数据,丰富数据资产,并倒逼数据质量优化,促进数据研发效率的提升。
要让数据飞轮良性运转起来,需要做到以下几点:
- 让一切都可度量:许多企业自身的大数据部门工作价值无法被量化评估,这反映了企业在数据驱动上的困境。可以通过一些指标来评估数据部门的工作,如做到零数据事故、90% 的需求满足、80% 的分析通过主题表和中间表覆盖、70% 的业务团队对数据团队的好评度。同时,衡量企业数据消费的水平是否健康,可以看企业中 80% 的人是否每天使用数据,以及统一建设的分析指标能否覆盖 80% 的日常分析和业务场景。
- 老板的重视:数据驱动是一件自上而下的事情,也是一种文化。如果部门领导或公司老板有看数的习惯,那么这个部门或公司就更有可能做好数据驱动。
- 好的工具:拥有好的工具是实现数据驱动的必要条件。好的工具能够帮助员工低门槛地消费和建设数据,否则员工很难有意愿去实践数据驱动的理念。
5. 大模型为数据飞轮赋予新能力
新的技术变革,特别是大模型技术的兴起,为数据飞轮赋予了新的能力。大模型技术能够对非结构化数据进行更好地处理,帮助企业收集和处理更多的数据源。它降低了企业员工消费数据、应用数据的门槛,也能提升研发人员在数据开发、治理和分析过程中的效率和精度。
大模型可以像人类大脑的第一种工作模式一样,快速理解和处理数据,让数据的使用变得更加便捷和高效。而数据驱动原本更像是第二种工作模式,需要耗费更多的精力和心思。大模型的加持,使得数据驱动变得更加容易和自然。
6. 总结
数据驱动是企业发展的必然趋势,但要实现真正的数据驱动,需要解决 “有数据,但不驱动” 的问题。数据飞轮以数据消费为核心,为企业提供了实现数据驱动的新范式。同时,大模型的加入进一步提升了数据飞轮的能力,使数据的处理和应用更加智能和高效。
作为开发者,我们应该积极拥抱这些新技术,不断优化和完善数据飞轮的架构和功能,为企业提供更好的数据驱动解决方案。相信在未来,数据飞轮和大模型的融合将为企业带来更大的价值,推动企业实现可持续的增长。
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