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。

　　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。

　　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。

　　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。

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　　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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　　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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　　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◆◆◆★。

　　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■◆◆■★◆。

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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■◆■◆■。

　　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★★◆◆★◆。

　　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■★★◆。

　　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。

　　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。

　　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■◆★■■。

　　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。