行业热议：数据中台下一步是数据飞轮？

随着科技的不断进步和全球数字化浪潮的席卷，企业数字化转型已经成为了企业生存和发展的关键。它不仅仅是一道选择题，更是一道必答题。根据最新的数据，国内企业对数字化转型的投资已经达到了一个新高。根据国家统计局的数据，去年我国数字化转型的总投资额超过了 1.5 万亿元，同比增长了 20%。

目前企业一般是采用云计算、大数据、人工智能等技术手段，来提高生产效率、优化客户体验和拓展新的商业模式，但是很多企业在数字化转型方面依然面临着很多的困难和挑战，比如数据整合与分析难度大、技术人才匮乏、信息安全风险、 投入成本高昂等问题。但仔细复盘会发现，大多问题的出现和解决都离不开“数据”。

为了探寻企业数字化转型的发展趋势，本期 InfoQ 新知实验室栏目由极客邦科技创始人 &CEO 霍太稳作为主持人，邀请到了顺丰集团 CTO& 顺丰科技 CEO 耿艳坤、民生银行 CIO 张斌、汽车之家 CTO 项碧波、彩食鲜 CTO&TGO 鲲鹏会荣誉导师乔新亮一起围绕《数字化转型的全新探索：数据“驱动”与“消费”》话题展开了深入探讨。

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一、数据驱动：企业数字化转型的基础

当前的商业环境中，竞争变得更加精细化，成本管控变得更加严格，企业需要不断地进行自我颠覆和保持领先，以提高竞争力和竞争壁垒。企业需要突破传统的做事方式，尝试新的创新方法，以实现持续发展。数据已经成为企业的重要创新要素和资产，对于企业的决策、创新和竞争优势至关重要，这需要企业进行精细化的运营和数据挖掘，以实现数据驱动。

对于顺丰来说，数字化转型已经取得了显著的成果。作为快递物流综合服务商，顺丰在数字化建设方面积极探索和实践，实现了在销售侧的数据挖掘和应用、智能营销等功能。此外，在风控侧，顺丰也借助动态与静态数据相结合、离线和在线数据相结合的方式，实现了服务保障和时效履约等业务的数字化升级。在这个过程中，数据扮演了一个至关重要的角色。通过数据的分析和应用，顺丰可以更好地理解客户需求、优化业务流程、提高运营效率等。

在顺丰集团内部，数据中台可以打破不同角色、不同职能看待数据的视角，让所有人都能从经营视角看待数据，形成端到端的完整链条，从而更好地驱动经营。同时，还有一个叫“数据盟友”的概念，这个群体指业务经营中各个需要看数据的角色，他们通过数据中台中灵活、自定义的个性化方式来分析、解读数据，更深入地基于数据了解业务，让数据更好地指导业务决策。张斌表示民生银行内部也有一种类似的模式，他们将数据分析人员派驻到业务部门一起协同工作，以更好地利用数据为业务提供支持，通过实际的业务场景来运用数据支持业务决策。

民生银行作为一家总资产超过 7 万亿的国内系统重要性银行，更是将数字化转型作为自身战略的重要组成部分，进行顶层规划和统筹推进。民生银行不仅全面加强了科技和数据能力建设，还同步对组织架构、体制机制和文化等进行变革和创新。这种变革的推动力来自于银行最高领导层，将数字化转型视为一项由技术和数据驱动的经营管理变革工程，不仅亲自抓规划，也亲自抓落实，取得了显著的成效。而这也恰恰说明了企业数字化转型的成功与否，与一把手的态度和参与程度密切相关。

就像彩食鲜的技术部门一把手乔新亮所表达的那样，“企业需要直接将数据应用到业务操作中，而不仅仅做报表和分析，这是提高企业运营效率和提升竞争力的重要手段。”他全面负责彩食鲜的数字化转型，主动撤掉数据的智能部门，并将他们并入业务小团队，以直接驱动数据在业务中的运用。他认为，不做报表，不做过度分析，而是将数据用于实时、准确的决策，使企业能够快速响应市场变化和客户需求。同时，他也强调了系统的重要性，主张通过系统来接管低质量重复性工作，以提高工作效率和减少错误。他提出“系统驱动货单通行，不见指令不许干活”的理念，以确保数据和系统在业务中的广泛应用。

彩食鲜用数据工具实现了企业的数字化转型及降本增效，而汽车之家作为一家服务汽车厂商的垂直平台，正在积极地通过挖掘数据价值，来开发一系列的“智慧产品”工具来赋能汽车厂商的数字化转型，比如通过“智能外呼、智慧质检”等来帮助经销商提高经营效率和服务质量。此外，汽车之家还应用数字化技术设计全息大屏展示新能源汽车，帮助客户解决销售问题，这种模式不仅提高了客户的经营效率，也方便了用户购车试驾的过程。

事实上，当前市面上的数据工具已经进入到了“快速推陈出新”的阶段，可以看出越来越多的企业已意识到数据驱动的重要性，并为此投入了大量的资源。全行业的数字化转型都已经进入深水区，企业都在争先恐后地搭建属于自己的数据平台，像本期栏目的四位嘉宾所在企业就都有搭建自己的数据中台并都取得了明显成效。通过数据中台，他们实现了企业内部的数据共享和打通，提高了企业的运营效率和客户满意度。

二、数据消费：企业数字化转型的关键

数据中台“很香”，但我们观察当前很多企业的数据中台上线效果却并不都是那么尽人意，成本不低但效果平平。关于这个现状，四位嘉宾通过讨论得出了原因——企业只重视建设，缺乏数据消费（数据消费，将数据转化为具有实际价值的信息和知识，并将其应用于业务决策和操作的过程），数据流没有融入业务流。对此，耿艳坤认为顺丰在建设数据中台的过程中，除了关注数据的共享和整合，也非常关注解决实际业务问题。企业发展到一定阶段时，相对于数据所带来的成本，对数据价值的思考更为重要。所以顺丰一直尝试最大化地消费公司的数据能力，从而真正实现数据的价值。张斌则特别提到，对于银行业来说，在建设数据中台的过程中，数据的整合与共享是一个方面，融合治理能力保证数据质量和一致性，以及数据安全与合规保护也都是数据中台建设的重要内容。

建设数据中台，有助于更好地管理和治理数据，但它只是实现数据驱动中的一个步骤。在具体的企业运营过程中，收集来的很多数据并不能够直接产生收益，没有数据消费就是成本，有数据消费就是资产——数据消费并实现了价值就是资产，数据没有被充分利用就是成本，数据资产建设的最好形态是由数据消费驱动的。因此，即使数据中台建设得再完善，如果这些数据没有被充分地利用和消费，那么这些数据就无法发挥其应有的价值，甚至会成为企业的负担和成本。而当数据被消费并应用于业务决策和操作中时，它就变成了企业的资产。

其实，过去的中台建设都是默认“以始为终”，但这个显然与现存的企业情况是不符合的。现在大部分企业的问题是在于他们并没有思考，怎么以终为始的进行数据建设，如果不在一开始就以充分消费为目的，想清楚数据怎么使用，怎么易用，怎么以最低的门槛去用，那么其实中台的建设就很可能走偏，数据用不起来，让数据变成成本，而非资产。

因此，企业在运营过程中，需要充分地利用和消费数据，以实现其应有的价值。只有将数据流融入业务流，才能真正发挥数据的价值，推动企业的数字化转型。如果不能解决数据消费的最终场景问题，那么再好的基础设施最终也是无用功。

像汽车之家就把数据消费看作是推动业务发展的关键因素，在企业的日常运营中，他们通过数据来分析市场趋势、客户行为以及业务运营情况。同时，他们也通过数据来优化产品和服务，提高客户满意度和忠诚度。因为重视数据消费，汽车之家已经通过数据获得了不少业务价值，比如更精准的营销策略、更高效的运营管理等。

无独有偶，张斌所在民生银行的数据消费突出体现在风险控制、市场营销和运营优化等领域。首先，风险控制是银行业务的核心之一，通过数据分析挖掘可以更准确地评估客户的信用等级和风险水平，包括更有效管控业务线上化带来的欺诈风险等。其次，营销与服务是银行提高客户满意度和忠诚度的关键，通过数据洞察可以更好地了解客户需求和市场趋势，进而提供更有针对性、个性化的服务和产品。最后，运营优化也是银行提高效率和降低成本的重要手段，通过数据分析可以优化业务流程，可以实现流程自动化和智能化，提高运营效率和降低成本。因为重视数据的深度应用，民生银行已经获得了广泛的业务价值，比如更准确的信贷决策、更好体验的客户服务以及更高效的运营管理。

不难看出，数据消费已经在各个层面为企业创造了业务价值，从客户关系管理到运营管理，再到战略决策。通过最大程度地利用数据消费，企业可以更好地适应不断变化的市场环境，实现可持续增长。可以说，除了驱动数据资产建设，数据消费在当今的数字化转型最大的价值就是能带来数据驱动，实现共识统一、业务洞察、科学决策等。

三、数据健康度：企业不同角色进行数据消费的大前提

在当下的数字化转型中，数据消费扮演着至关重要的角色。事实上，“数据驱动”最终肯定是要落在企业不同人员对数据的消费上的。只有根据不同角色的需求和消费方式，才能更好地设计和提供相应的数据服务和支持，从而真正实现数据的价值和企业数字化转型的目标。

在这个层面上，顺丰集团做得非常的好，通过全面、实时、科学的数据驱动决策，顺丰实现了不同部门、不同角色之间的数据共享和协同工作，提高了整体运营效率和服务质量。同时，顺丰通过数据消费不断发现和改进问题，持续优化运营和服务，提高客户满意度和市场竞争力。例如从市场相关组织的角度看，通过使用数据中台提供的各类数据产品，可以看到相关区域客户的热力图、收入与利润的变化等，更好地了解客户需求和市场变化。顺丰通过数据消费实现了对成本的精细管理和对资源的合理配置，提高了企业的盈利能力。

如出一辙，彩食鲜在不同企业角色的“数据消费”方面也做许多工作，乔新亮分享道，“公司领导和各个部门都依赖数据来评估业绩表现，发现并解决问题。为了注重数据消费，公司开发了各种数据产品，为不同角色提供了实时、全面的数据支持。这些数据不仅帮助各部门更好地了解客户需求和市场变化，还为制定科学、合理的决策提供了依据。”

彩食鲜非常注重跨部门的数据共享和协同工作，通过数据消费实现了不同角色之间的数据打通和业务协同，这不仅提高了工作效率，还优化了业务流程，提升了整体运营效率。这其中最重要的规则是，为了确保数据的真实性和准确性，公司对运营管理有严格的要求——任何不合规的行为都会被红线处理，以确保数据的可信度和价值。此外，公司还通过数据消费发现并解决重复性工作的浪费问题，进行调整和优化，这使员工能够腾出更多的时间，专注于创新和增值工作，提高企业的竞争力和市场占有率。

通过四位嘉宾的分享中，我们可以清楚感知到，不同企业的“数据消费”情况是不一样的，但普遍来说，我们可以看到一些共同的趋势。无论企业如何进行数据消费，数据消费的本身一定是要健康的。数据消费的健康程度需考虑数据的全面性和多样性、准确性和可靠性、实时性和动态性、合规性和道德性，以及数据的质量和可靠性等多个方面。关于如何来衡量企业数据消费的水平是否是健康的，霍太稳非常赞同之前与火山引擎总裁谭待交流时他表达的观点。在本期栏目中，霍太稳分享了字节跳动在“数据消费健康度”这方面的经验——两个 80%：

80% 的字节员工每天在通过各种各样的数据产品使用数据，进行数据消费。这其中既包括大家传统认知中的数据工程师、数据分析师这些需要直接和数据打交道的人，也包含产品、运营、市场，甚至行政、HR、UED 这些传统意义上离数据比较远的人。

统一建设的数据资产能够覆盖 80% 的业务日常分析。这样既能够保证在大多数情况下，对于数据的分析和使用是高效的，又为特殊场景的数据分析和应用预留了足够的灵活性。

总体来说，数据健康度它不仅直接影响到数据的质量和可靠性，还影响到企业决策的准确性和效果。在数字化时代，企业需要从海量的数据中提取有价值的信息和洞察，以指导业务决策和优化运营。但如果数据存在缺失、错误或不准确的问题，那么企业就无法准确地了解市场和客户需求，也无法制定科学有效的策略。

因此，企业需要重视和维护数据健康度，企业需要确保数据的完整性和准确性、提高工作效率和运营水平、保障合规经营安全的同时，也需要加强数据治理和规范数据管理流程，以确保数据的合规性和安全性。只有这样，企业才能真正实现数据驱动的运营模式，提高市场竞争力和可持续发展能力。

四、数据飞轮：企业数字化转型的下一站

企业要成功数字化转型，必须重视数据消费、数据资产和业务应用发展之间的良性循环。这种循环以数据消费为核心驱动力，将原始数据转化为有价值的信息和洞察，为企业提供决策支持和优化运营，而这个循环也几乎就是火山引擎在今年 4 月提出的数据驱动的新范式——数据飞轮。这个概念在当前的企业数字化转型领域频繁被提起，其核心便是“以数据消费为核心驱动力，以数据消费助力业务发展，以数据消费促进资产建设。”

项碧波对此有一个非常有意思的形容，“我们可以将中台视为静态的基础设施，而将飞轮描述为一种运行状态。”他认为数据飞轮可以描述为一种正向反馈的迭代循环过程，类似于一个转动的飞轮，通过不断地迭代和优化来达到业务价值最大化的目标。同时提出数据飞轮的应用需要先在日常运营中形成标准操作流程（SOP），然后将 SOP 固化到系统中，以确保数据的实时性和准确性。

乔新亮和张斌非常赞同项碧波的观点，乔新亮认为，数据飞轮可以串起数据消费、数据资产和业务应用的发展，同时需要系统具有强大的分析能力和可行度来确保指导工作和提高效率。低质量重复性工作应该被系统接管，以释放人力并提高工作效率。而张斌则表示“数据飞轮之所以能够运转起来，是因为采取的措施和投入能够看到发挥了作用，目标在接近。反过来，这种接近目标的状态又会促使进一步的投入或优化方案，实现螺旋式的上升。”张斌预判，“数据飞轮”在民生银行的效果已经显现，银行需要不断利用数据深化应用场景，以实现数字化转型的目标。

在探讨过程中，耿艳坤对各位嘉宾的观点进行了补充，“数据飞轮适用于每个行业和企业的概念模型，但是因为每个行业、企业的数字化目标、数字化程度和要解决的问题不同，所以每一个企业的数字化战略在匹配数据飞轮模型进行落地时，大家的形式会各有不同，这需要每一个企业进行深度思考。每个企业的数字化变革应该是基于自身特性和经营目标进行的。”

简而言之，企业只有形成“以数据消费为核心”的闭环，才能在当下这个数字化时代获得竞争优势。另外值得一提的是，在数字化转型过程中，通过科技和数据驱动，企业实现了从传统的指标牵引型向数据驱动型生产经营过程的转变。同时，AI 大模型的应用也使得企业能够更好地利用数据，实现更高效、精准的数据分析和决策，从而更好地满足客户需求，提高企业竞争力。比如火山引擎今年新发布的大语言模型应用 DataWind- 分析助手、DataLeap- 找数助手、DataLeap- 开发助手, 它们可以为企业提供从数据资产层到业务应用层的全链路 AI 能力。因此，AI 大模型的出现也对企业的数字化转型和数据消费门槛的降低具有非常重要的意义。

在过去的五年里，企业数字化的主旋律是数据中台。数据中台为企业提供了一个集中式、可重复使用的数据资产平台，帮助企业更好地管理和利用数据，支持企业的数字化转型。然而，随着数字化转型的深入，企业对于数据消费的频率和依赖也会不断提高。所以未来数年，企业数字化的主旋律大概率就要转向数据飞轮了。

但话讲回来，数据飞轮与数据中台并不是完全替代的关系，而是继承和升级的关系。数据中台提供了企业所需的底层数据支持和数据处理能力，而数据飞轮则是在此基础上，指出数据消费的重要，并提供配套的便捷、易用的数据消费工具，帮助企业形成数据应用和业务价值提升的良性循环。

数据飞轮可以看作是一种更加灵活、动态、可扩展的数字化升级模式，它能够通过数据消费将数据与业务场景更加紧密地结合在一起，帮助企业更好地利用数据实现数字化转型，但未来究竟会与各领域业务擦出怎样的火花，就让我们拭目以待！