從資料中台到資料飛輪，資料消費大時代正在降臨

一、智能化加速之後，資料飛輪必是資料中台的下一站

在過去十餘年間，還有一個概念非常深入人心，那就是“資訊化”。在目前這個新階段，人們也特别容易把“資訊化”和“數字化”搞混。

這裡先做下區分，公衆認知中的“資訊化”一般指的是，我們将傳統的線下工作流程轉移到線上系統中進行。（學術文章中提到“資訊化”往往會提到克勞德·香農的理論，但這不是今天讨論重點。）今天公衆所讨論的“數字化”，一般是指通過智能化方式搜集資料，然後分析、訓練，通過智能決策實作更多自動化的執行。

換一種不太嚴謹但更容易了解的表達，“數字化”比“資訊化”多了“智能”二字。

在最新版本的RTS遊戲“國家崛起”中，它将人工智能技術的更新，作為從“資訊化時代”到“數字化時代”的觸發點，這也不是沒有道理的。

當今，數字化已經成為了國内各企業發展的主線任務。

據不完全資料統計，2023年大陸産業數字化市場交易規模将達到21.2萬億，比2022年增長6.5%。另外，在數字化大勢所趨下，投融資也上升到了一個新高度，據國家統計局的資料顯示，去年大陸數字化轉型的總投資額超過了 1.5 萬億元，同比增長了 20%。

基于此，各行業各企業為了加快轉型通常會會圍繞資料做文章，因為資料作為企業的重要創新要素和資産，對企業的決策、創新和競争優勢至關重要。其中，最正常的操作則是搭建資料中台，以此提高企業生産效率、優化客戶體驗和拓展新的商業模式，進而加速數字化轉型的程序。

但在這個過程中，企業往往會高估資料中台的價值，從一定意義上來說，資料中台隻是一個集中式的資料管理平台，目的是實作各部門資料的共享共通，便于資料的擷取和利用。

随着企業對挖掘資料價值的的需求不斷增長，單純的資料中台早已經不能滿足企業的需求。是以，資料飛輪應運而生，與資料中台相比，它不僅一種更靈活的資料管理方式，而且還在此基礎上，強調了資料消費以及資料驅動的概念。與前者相比，雖然資料中台便于管理和治理資料，但它隻實作資料驅動中的一小步。

主要表現在，在企業營運過程中，資料中台收集的資料不能夠直接産生收益，沒有資料消費就是成本，有資料消費就是資産。也就是說，即使資料中台建設得再完善，如果這些資料沒有被充分地利用和消費，那麼這些資料就無法發揮其應有的價值，甚至會成為企業的負擔和成本。而當資料被消費，并應用于業務決策和操作中時，它就變成了企業的資産。

簡言之，脫離資料消費、資料驅動的數字化轉型隻是空中樓閣。目前，國内也有大量企業正在經曆着這樣的轉變。

在技術社群InfoQ新知實驗室近期的訪談中，順豐集團、汽車之家等高管也談了各家對于資料“驅動”與“消費”的了解。順豐作為快遞物流綜合服務商，在數字化建設方面有着獨到的見解，從底層大資料平台到上層的資料中台，順豐做了已經有一段時間了。其中，順豐深刻地意識到了，資料中台可以打破不同業務線，不同職能看資料的角度，比如财務的角度、人事的角度、營運的角度，銷售的角度等，形成端到端的完整鍊條，進而更好地驅動經營。

但僅僅有資料中台是不夠的，順豐還有資料盟友的概念，幫助銷售、市場、營運等業務經營的人實作看數的訴求，讓資料更好地指導業務決策。另外，順豐還在不斷嘗試深入挖掘資料的價值，以解決實際的業務問題，這個過程中，順豐強調将不同人在看資料時産生的不同的價值，持續沉澱在産品中，相當于資料的傳承和沿襲。長期來看，對資料價值的挖掘會形成一個正向的循環。

而民生銀行作為一家總資産超過7萬億的國内系統重要性銀行，強調用資料改造銀行的所有價值鍊，其中包括産品、營銷、營運、風控以及财務等，實作資料的線上化。

以此為基礎，民生銀行還希望通過端到端的方式重塑業務流程，極大提升客戶的體驗和内部的工作效率。另外與順豐的資料盟友有着異曲同工之處的是，為了更好的解決更多金融場景問題，民生銀行還将資料分析人員派駐到業務部門一起協同工作，以更好地利用資料為業務提供支援，通過實際的業務場景來運用資料支援業務決策。

同時，民生銀行還進行了組織架構、體制機制和文化等方面變革和創新。這種變革的推動力來自于銀行最高上司層，将數字化轉型視為一項由技術和資料驅動的經營管理變革工程，不僅親自抓規劃，也親自抓落實，取得了顯著的成效。

位元組跳動作為國内對資料驅動較為重視的企業，總結了兩個80%的經驗：一是從人的角度出發，團隊80%的人是否能通過各種各樣的資料工具，實作資料消費，這其中既包括大家傳統認知中的資料工程師、資料分析師這些需要直接和資料打交道的人，也包含産品、營運、市場，甚至行政、HR、UED 這些傳統意義上離資料比較遠的人。二是從業務的角度出發，統一建設的資料資産能夠覆寫 80%的業務日常分析。這樣既能夠保證在大多數情況下，對于資料的分析和使用是高效的，又為特殊場景的資料分析和應用預留了足夠的靈活性。

二、資料飛輪是動态過程，資料消費是最終目的

資料中台是一個靜态的東西，而資料飛輪卻是一個動态的運作過程。

圖：資料飛輪

所謂資料飛輪，就是用資料消費驅動業務的增長，用資料消費形成資料資産，進而反哺業務的飛速發展。簡言之，企業隻有形成“以資料消費為核心”的閉環，實作對資料資源的充分開發應用，才能保證資料飛輪平穩健康的運轉，才能在數字化大潮中獲得競争優勢。

那如何進行資料消費？

正如上文所言，順豐通過資料中台實作了不同部門、不同角色間的資料共享和協同辦公，提高了整體營運效率和服務品質。

當然在消費環節，順豐也借助資料盟友，諸如從市場相關組織的角度看，通過使用資料中台提供的各類資料産品，可以看到相關區域客戶的熱力圖、收入與利潤的變化等，更好地了解客戶需求和市場變化。為此，順豐通過資料消費實作了對成本的精細管理和對資源的合理配置，提高了企業的盈利能力。

彩食鮮則主動撤掉了資料的智能部門，并将他們并入業務小團隊，目的就是直接驅動資料在業務中的運用。同時在資料消費層面，彩食鮮也做大量工作，諸如開發各種資料産品，為不同角色提供實時、全面的資料支援。這些資料不僅幫助各部門更好地了解客戶需求和市場變化，還為制定科學、合理的決策提供了依據。”

而民生銀行的資料消費，主要展現在風險控制、市場營銷和營運優化等方面。首先，風險控制層面，通過資料分析挖掘可以更準确地評估客戶的信用等級和風險水準，包括更有效管控業務線上化帶來的欺詐風險等；

其次，市場營銷層面，通過資料洞察可以更好地了解客戶需求和市場趨勢，進而提供更有針對性、個性化的服務和産品；再者，營運優化方面，通過資料分析優化業務流程，實作流程自動化和智能化，提高營運效率和降低成本。

另外，為了更大限度的刺激消費，民生銀行還強調了認知的意義，并在内部進行了相應的調整。面向高層上司，除制定頂層設計和戰略動員外，還開展了多次數字化上司力的教育訓練；面對中層上司，建構了體系化的數字專業能力的教育訓練，比如數字化風控，數字化營運，配套的崗位流程和機制等；面對底層員工，開展數字化通識能力的教育訓練，其中包括數字化概念以及工具的使用等。

顯然，資料消費的概念已經适用于各行業各企業，但想要全面推動消費卻知易行難。有人稱，現在資料消費和資料價值挖掘，還處在國中期階段，還沒到成熟期。

也有人認為，資料飛輪是一種循序漸進的邏輯，在任何企業内推動資料消費都有一定的壁壘和阻力，不管是認知上的阻力，還是執行上的阻力。究其原因，主要在于每個行業、企業的數字化目标、數字化程度和要解決的問題不同，是以每個企業的數字化戰略在比對資料飛輪模型進行落地時，形式會各有不同，每個企業需要基于自身特性和經營目标進行。

首先，降低資料的使用門檻是資料消費的關鍵要素之一。諸如，汽車之家的資料中台團隊有一個非常重要的名額——強調資料易用性。在此基礎上，汽車之家提出了希望最終90%以上的資料都可以直接在表裡面找到的，不需要經過人為加工和處理，是以隻有在資料易用性較高的情況下，大家才不會畏懼使用資料。

當然，在這個過程中，工具的選擇和使用也能很大程度上推動消費，以大模型為例，大模型的應用使企業能夠更好地利用資料，進而最大限度的挖掘資料的價值。比如火山引擎今年釋出的大語言模型應用DataWind-分析助手、DataLeap-找數助手、DataLeap-開發助手,它們就可以為企業提供從資料資産層到業務應用層的全鍊路AI能力。是以，大模型的出現對資料消費門檻的降低具有非常重要的意義。

其次，不斷提高資料使用的價值的吸引力也至關重要。在這個過程中，成功的案例往往會在業界起到很大的表率作用，資料價值的挖掘亦是如此，是以我們需要不斷地向業界宣傳推廣一些成功的資料應用案例，這樣才能吸引更多的業務去挖掘資料的價值，樹立起行業的标杆。

再者，增加資料應用的壓力對資料的消費和價值的挖掘也有重要的推動作用，因為大多數情況下，他們隻有通過資料才能給你答案的，是以在這個過程中隻有抱着打破砂鍋問到底的心态，不斷問他為什麼，才能更大限度的挖掘資料的價值。

三、企業對人才的需求正在變化，資料驅動實踐者更受歡迎

數字化轉型，人才先行。

目前，各行業各企業都在嘗試建構自己的資料飛輪，而在這之前，内部必須實作資料消費最大化，基于此，企業對人才的需求也發生了很大的變化。

而這一變化主要聚焦在“資料技能”層面，諸如資料分析人才，資料治理人才，業務架構師等等。因為對于一家公司而言，從政策的制定到戰略的執行，都要以資料作為依托，是以，數字化人才的重要性也被提到了前所未有的高度。

那麼，企業如何重視數字化人才？

首先，企業更重視數字化專業的人，這些人才具備深厚的技術專長和知識儲備，往往擔任着資料分析、治理、架構等方面的專職。他們熟悉并能夠靈活運用各類數字化工具、技術和平台。這些技術和工具往往是數字化轉型的基石，能夠幫助企業提升效率、優化業務流程、創造創新産品和服務；

其次，企業也開始重視在其他崗位培養引進，具有資料思維或者分析能力的人才，他們也是更廣義上的數字化人才。他們能夠在更多崗位上，比如營運、銷售、HR、行政、市場等通過資料驅動實作科學決策，挖掘更多業務價值，并運用數字技術來創造新的商業模式和增值服務。

在數字化轉型過程中，企業面臨着海量的資料和資訊，如何從中提取有價值的洞見并做出準确的決策成為關鍵。數字化人才能夠幫助企業實作資料驅動的決策，準确把握市場變化、優化營運流程、精準營銷，進而提升企業的競争力和業績。

在這方面，技術媒體InfoQ還曾提出了數字人才糧倉模型，其就是以企業數字化轉型作為出發點，對應需要什麼樣的人、需要哪些崗位能力的變化。該模型由上到下分為數字思維管理者、數字思維應用人才、業務架構師、技術架構師和數字專項人才。

據相關調研資料顯示，目前大陸的數字專項人才和技術架構師沒有出現缺少現象，反而缺少的是業務架構師和數字思維管理者。企業需要具備數字數字化思維能力的人，尤其是引入了很多的工具，也更需要數字思維的應用人才大批量的在業務裡面去使用。

大模型爆火後，各企業對具有數字思維的應用人才的需求顯得更為迫切。因為大模型在資料産品中的應用，降低了資料消費門檻，賦能各崗位能夠結合自己的專業領域和企業資料，挖掘資料價值，實作業務洞察和科學決策，幫助企業業務增長。

總的來說，在這場數字化變革的浪潮中，企業對人才的需求經曆了翻天覆地的變化。數字化專業人才和應用人才成為行業焦點，資料驅動思維成為通用技能，而大模型的崛起更是加速了對具有資料驅動能力的員工的需求。對于當代職場人來說，适應這一趨勢，提升資料驅動能力将是未來職業道路上的關鍵一步。

這一輪數字化科技革命将會更具滲透力，企業将進入資料消費時代，人才的競争規則也正在更新，每一個社會原子都需要及時調整自己組織和生活狀态。

#老闆們都在熱議的資料飛輪是啥