目錄

一.寫在前面

二.數據技術進化歷程

三.寫在最后

一.寫在前面

數據技術的演化從數據倉庫到數據中臺，再到數據飛輪，反映了企業在數據管理和使用上的需求從基礎的存儲、查詢向更高效、更智能的方向發展。現在來談談每個階段的技術架構理念以及其特定的目標和側重點。

二.數據技術進化歷程

縱觀大數據的發展史中，數據倉庫概念的提出可以說是為大數據的發展提供了基石，它可以追朔到上世紀80年代，由IBM的研究人員提出的商業數據倉庫概念，本質上還是希望能從操作型系統進化到決策分析系統，解決多重數據復制帶來的高成本問題。數據倉庫的核心是數據的集中化存儲，主要面向決策支持，提高企業人員決策的有效性。其典型特征是結構化數據和批量處理，將數據通過聯機分析（OLAP）處理、以數據立方體形式呈現，多維數據分析，常用切片，鉆取等，數據一般來自業務系統的ETL（抽取、清理、裝載、刷新）過程。

隨著數據量和數據類型的增長，數據倉庫對非結構化類型的數據的處理收到限制，因為其主要是接受處理來自于傳統數據庫下的表格數據。隨著企業數據來源的增長以及業務場景的復雜化，數據中臺的時代來臨。它不僅僅是數據的集中存儲，其更關注數據的治理、服務化和共享。

說到數據中臺，這就不得不說下其興起的緣由。數據中臺在國內的興起還在2015年，阿里巴巴拜訪芬蘭的一家公司后，感嘆中臺的強大，首次提出“大中臺、小前臺”的策略，其意思就是將支持類似的業務工作放在中臺，讓中臺擔當支撐的工作，讓小前臺離一線更近，貼切客戶，使得業務更新更加快速。其核心理念就是提供數據服務。通過整合各種數據源，構建統一的數據資產平臺，為前臺的業務系統提供標準化、可復用的數據服務。這一點就與政企行業大數據采集、和應用方面高度契合，所以很多公司看到它的優越性，也投身于研發自己的數據中臺，包括字節、騰訊等大牛。最具代表性的莫屬于阿里出品的阿里數據中臺了，它可以算是國內數據中臺技術探索的問路石。

從數據中臺的演進旅程來看，其實它就是數據倉庫的下一代產物，也是業務和技術共同推動下的必然產物。最初，企業通過建設數據倉庫解決了歷史數據的存儲和管理問題。然而，隨著企業規模擴大，數據量呈現爆發式增長，傳統數據倉庫逐漸顯得臃腫低效，缺乏靈活性。與此同時，大數據技術的發展顯著提升了數據處理的能力，使得高效、敏捷的數據開發和數據服務成為現實。

雖然數據倉庫到數據中臺的轉變大大提高了企業的業務響應速度，也解決了信息孤島的問題，但是構建數據中臺還是需要對業務有深入的了解，深度依賴于人工配置和管理，這種花費的成本還是很高的，所以技術理念更為先進的技術飛輪應運而生。它依托于數據中臺，將數據的生產和消費閉環化，通過持續反饋和迭代推動業務的增長。

有很多人認為數據飛輪是數據中臺的高階形態，但我認為二者之間還是有本質差別的。下面且聽我娓娓道來。

在CHATGPT為首的AI大模型出世以來，就肯定意味著AI將會給我們的產業帶來新的一輪革新。數據飛輪強調數據的自動化收集、處理和反饋，利用AI和機器學習等技術不斷優化業務模型和決策流程。通過集成AI和機器學習技術，飛輪不僅能夠實時分析海量數據，還能不斷調整和改進業務模型。AI算法能夠識別數據中的模式和趨勢，預測未來的需求變化，進而自動調整策略和運營流程。這種動態的優化過程確保了企業始終能夠基于最新的數據做出決策，提升業務靈活性和響應速度。飛輪系統還能夠通過持續的數據反饋機制，不斷驗證和完善業務假設和模型。每一次優化和調整都基于實際的數據結果，使得業務決策更加精準和可靠。這種閉環反饋不僅幫助企業在復雜多變的市場環境中保持競爭力，也推動了創新和業務增長的不斷加速。

當前，數據飛輪的應用最早在火山引擎中得到實踐，基于字節跳動的數據驅動方法。它可謂是得天獨厚，擁有今日頭條、基于數據分析選品、調度的抖音直播兩大平臺。但是就目前而言，然而，盡管數據飛輪的潛力巨大，其實際落地仍面臨一些挑戰。

其一是因為AI大模型的成熟度仍然有限。雖然機器學習和人工智能技術已經取得了顯著進展，但大模型的訓練和應用仍需要進一步的發展和優化，以充分發揮數據飛輪的潛力。當前，很多AI大模型在處理復雜問題時仍面臨計算資源和數據質量的瓶頸，需要持續的技術突破和迭代更新；數據資產的私密性也是一個重要難題。許多公司對自己的數據持保留態度，不愿意將數據共享或外泄。這種數據隱私和安全問題限制了數據飛輪的廣泛應用，因為有效的數據驅動模型需要大量的高質量數據進行訓練和驗證。企業在數據共享和保護之間需要找到平衡，確保數據的安全性和隱私性，同時又能利用數據驅動業務增長。

因此，盡管數據飛輪在字節跳動等前沿企業中取得了一定的成功，廣泛應用仍需解決AI技術的發展、數據隱私保護等實際問題。隨著技術的進步和行業標準的完善，數據飛輪有望在更多企業中實現落地應用，推動數據驅動的業務增長模式變得更加普遍和高效。

三.寫在最后

數據倉庫通過存儲大量結構化數據，支撐企業的戰略決策。但隨著企業業務的多樣化和數據來源的復雜化，數據倉庫難以應對非結構化數據和快速變化的業務需求，因此數據中臺的出現進一步增強了數據的治理和靈活使用能力。而數據飛輪的出現則進一步通過數據驅動業務，形成自動化的閉環，不斷優化和迭代，減少人為干預，使得數據與業務相互促進，實現業務的持續增長。