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　　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。

　　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。

　　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。

　　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★★■◆★★。

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　　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。

　　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◆■。

　　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。

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　　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■■◆■★■。

　　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。

　　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。

　　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。

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　　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。

　　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。

　　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。

　　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。

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