AI大模型助力数据消费，构建数据飞轮科学、高效的体系

随着互联网的技术高速发展，越来越多的应用层出不穷，伴随着数据应用的需求变多，为快速响应业务需求，很多企业在初期没有很好的规划的情况下，存在不同程度的烟囱式的开发模式，这样会导致企业不同业务线的数据割裂，造成了数据的重复加工、数据重复清理、数据冗余存储和计算资源和开发效率的严重浪费，大数据开发的成本越来越高，同时也带来指标口径不一致等一系列的问题，数据中台应运而生。

数据中台的核心工作并不是将企业的数据全部收集起来做汇总就够了，它的使命是利用大数据技术、通过全局规划来整合好企业的数据资产，让数据使用者能随时随地获取到可靠的数据。因此，数据中台一旦建成并得以持续运营，其价值将随着时间的推移将呈指数级增长。

那么，如何做到盘活全量数据呢？数据飞轮的突出优势在于能充分利用内外部数据，打破数据孤岛的现状，降低使用数据服务的门槛，繁荣数据服务的生态，实现数据“越用越多”的价值闭环。数据飞轮的核心是“数据驱动消费”，也就是通过数据消费来促进决策加速、推动快速行动，进而提升业务价值，同时，业务的发展带来更大规模、更多种类数据，反过来推动企业做好数据管理和质量优化。

1. 什么是“数据驱动消费”？

(1). 与传统运营方法不同的是，在传统运营方法通常基于个人经验和直觉，而数据驱动的运营则基于数据和数据的模型。

(2). 与数据驱动决策不同的是，数据驱动决策是一种特殊的数据驱动运营方法，主要关注于如何利用数据来支持决策过程，而数据驱动的运营则关注于整个运营流程的优化。

(3). 与其它数据驱动方法不同的是，数据驱动的运营与其它数据驱动方法，如数据驱动的业务设计、数据驱动的市场营销等方法有很多联系，都是通过利用数据来优化企业运营的方法。

2. 如何通过数据进行“数据驱动业务消费”？

(1). 数据化：将企业业务中的各种信息和数据进行收集、整理、分析和挖掘，以便为企业的决策提供有力支持。

(2). 分析：通过对数据的分析，可以发现企业运营中的问题和机会，从而为企业制定更有效的运营策略。

(3). 优化：通过对企业运营过程的优化，可以提高企业的运营效率和盈利能力。

(4). 实时性：数据驱动的运营需要实时收集和分析数据，以便及时发现问题和机会，并及时采取措施。

数据飞轮是一个有效的策略，它强调“数据和业务间的正反馈循环”，通过不断循环利用数据，使其在业务中发挥价值，同时业务产生的新的数据又反过来丰富和优化数据资产，形成一个良性循环。也可以直观的理解为将数据生产、数据应用、数据消费三大环节有机结合起来，并且通过一系列的数据工具实现三者之间的往复转动。

为了唤醒数据中台的潜力并加速数据飞轮的转动，企业需要采取一系列措施, 可以有效地唤醒数据中台的潜力，实现数据的最大化利用和业务价值的提升。

(1). 确保企业拥有完善、灵活的数据平台，能够支撑高速数据处理和分析。

(2). 制定明确的数据驱动业务策略，确保数据分析成果能够转化为业务行动。

(3). 建立持续的数据收集、分析、应用和反馈过程，形成闭环循环也是关键。

数据模型包含元数据模型定义、元数据采集、数据标准规范、数据建模、数据质量稽核等功能，采集全量的数据中台资产数据，打通数据关系网络，实现数据的标准化和资产化管理，搭建起数据中台的数据资产中心，提供面向数据中台的全域数据治理能力。

数据模型主要面向设计，融合了数据治理理念，把数据治理推进到开发流程中，进行开发态的源头治理，利用数据标准进行标准建模，解决了标准落地的难题。

从根本上控制企业增量的数据质量问题，推动用户依据规范标准进行数据开发，从计算、存储、质量、规范、价值五个维度进行数据治理，优化存储成本、节约计算资源、推动标准规范，让用户通过数据治理看到问题、看到效果。

接入企业的数据仓库、各个业务系统库，采集库表元数据，对接数据中台各个产品应用，获取数据使用的元数据信息，然后在采集的基础上，进行二次规范维护，补充缺失的业务元数据，汇总后提供元数据查询分析服务，以企业全局视角对企业各业务域的数据资产进行盘点，实现企业数据资源的统一梳理和盘查。

在依托先进的AI科技能力、丰富的应用场景与负责任的技术生态，聚焦于AI风险、AI大模型安全、AI大模型开闭源生态、AI大模型出海等AI治理政策研究，可以帮助我们做好“数据飞轮”的自我驱动，随着应用数据的积累，系统可以通过业务产生的数据不断学习和优化，形成“应用数据→优化效果→反哺应用”的闭环。

使业务数据真正融入并反馈到业务之中，真正的摆脱数据平台只是给程序员设计的，从而让公司各个角色、各个层级的人都能看懂并使用数据，进行数据驱动消费，搭建起属于符合业务的“数据飞轮”。