数据飞轮：驱动业务增长的全新引擎

在当今竞争激烈的市场中，有效利用数据对增长至关重要。从数据仓库到数据中台再到最近大火的数据飞轮，各种数据模型层出不穷。但它们都服务于企业降低成本和拓展业务的核心需求。数据飞轮能够加速这一过程，它通过数据的积累、分析、反馈和优化，形成一个自我增强的正反馈循环，从而不断提升产品或服务的性能、用户体验和业务价值。下面就让我们来探索一下它如何维持并加速增长。

什么是数据飞轮

数据飞轮是一种利用自身数据、客户信息和其他数据来发展业务并让客户满意的方法。它基于这样的理念：如果能够了解客户，就可以为他们提供他们真正想要的东西，从而增加销售额和客户忠诚度。数据飞轮旨在减少对外部资源的依赖来寻找新客户。相反，它利用对客户和市场的了解来发展业务并增加收入。

数据飞轮的运作方式，就像一个旋转的巨大轮子。它转得越快，储存的能量就越多。数据飞轮对信息也做类似的事情。当公司使用更多数据来做出决策时，就可以开始制造更好的产品。这使企业学得更快，留住更多客户，同时吸引新客户并增加收益。

一个很好的数据飞轮的例子是Netflix的AI驱动推荐系统。一开始，它建议观看次数最多的视频。随着时间的推移，Netflix收集了更多关于人们观看和喜好的数据，并利用这些数据为每个用户做出个性化推荐。这使人们观看更多。现在，Netflix拥有超过2.325亿付费订阅用户。

如何使用数据飞轮？

开始使用数据飞轮需要遵循以下步骤：

第一步，选择一个简单的问题。找到一个容易理解的问题，涉及想要的事物或服务。

第二步，存储数据。考虑在哪里找到它、如何获取它以及如何处理它。这有助于在所有选项中专注于重要的内容。可以通过不同的方式获取数据，如填写表格、使用在线表单或扫描条形码和二维码。获得数据后，将其存储在一种不同工具和语言可以轻松访问的格式中。

第三步，关注新数据和机会。收集的数据越多，飞轮数据中心就会表现得越好，提供更多新的见解和机会。

第四步，从初始挑战中成长。随着飞轮加速，更多问题将浮现出来。为了扩展业务，必须解决与初始问题相关且有价值、可行的新挑战。这种方法可以帮助企业更好地利用已经创造的势头，因为如果选择了一个与第一个问题无关的问题，就将不得不再次开始积累势头。

如何迁移到数据飞轮？

第一次接触数据飞轮，让它转得更快可能会很棘手。因此我们需要遵循一定的方法。

从语义层开始

在建立数据飞轮之前，先创建一个语义层。它就像公司数据的地图，将复杂的内容转化为简单的术语，如销售或客户。这一层有助于加速飞轮运转，使每个人都能理解数据，而不仅仅是专家。例如，医院可以用它来预测谁可能生病以及何时生病。这有助于他们更好地规划并为患者提供适当的护理。

我们可以通过一些现有的工具来创建语义层：

比如使用BI工具。一些公司依赖于BI工具（如Tableau或PowerBI）中创建语义模型。然而，如果使用不同的实例或数据产品，这可能导致不一致。

又或者，将业务逻辑构建到数据仓库中。虽然这提供了对更新和集中管理的控制，但它可能难以维护，并且需要分析师充当数据工程师。

也可以使用数据管道。数据工程师可以将语义层逻辑嵌入从原始数据中获取的数据管道中。然而，管理这些管道可能耗时，并且在系统扩展时保持一致性可能具有挑战性。

当然也可以实施通用语义层。这个独立层位于数据消费者（如BI和AI工具）与原始数据资产（如数据湖或数据仓库）之间，确保不同工具和数据集的一致性。

制定数据素养计划

为业务团队的数据素养对于推动数据飞轮转动至关重要。它主要包括以下四项能力：

理解数据：使团队成员理解数据是什么以及它代表什么。确保他们能够正确阅读和解释数据。

使用数据：培训员工有效地创建、获取、清理和管理数据。这包括知道如何从各种来源收集数据并确保准确性。

分析数据：为团队提供技能，以组织、过滤、汇总和比较数据。他们应该能够执行基本的数据操作以提取有意义的见解。

用数据进行论证：利用数据帮助团队成员讲述有说服力的故事并支持他们的论点。这涉及了解如何清晰而有说服力地向不同的受众呈现数据。

为了提高数据素养，可以考虑实施结构化的数据素养计划。

比如，制定数据素养计划。弄清楚团队对数据已经了解多少，并制定计划教他们更多。

再比如，选择学习工具。找到适合预算和团队学习偏好的工具。如果资金有限，可以使用在线视频。如果资金充足，可以与学校合作提供现场课程。

又如，鼓励提问。确保团队能够自由的提出问题，这将帮助他们更好地理解和使用数据。

事实上，对数字事物的了解越多，就能从数据中学到更多。了解数字事物有助于使用数据为业务做出决策。当团队更好地理解数据时，就可以学到关于客户的有趣信息并改进工作。

使用网络抓取和收集数据

许多公司仍然手动为他们的飞轮收集数据，通常通过在线搜索竞争对手并手动将数据输入电子表格。这种方法既耗时又昂贵。为了简化这一过程，可以考虑使用网络爬虫或ETL工具。这些工具可以显著加快数据收集速度，减少所需的努力和时间。网络爬虫会自动从网站中提取信息并以结构化格式保存。它们被广泛应用于各个行业，用于竞争分析、市场研究和价格监控，是一种比手动数据收集更有效的替代方案。

总结

通过创建自己的数据和分析飞轮能够极大地提高组织的分析能力。可以通过投资语义层等工具、提高每个人对数据的理解以及将数据视为有价值的产品来加速团队的进步。这种方法有助于做出更好的决策，并能有效利用数据以不断前进。