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。