随着数据管理的快速变化，市场对于数据中台的热情逐渐被实际应用中的挑战所取代，包括数据清洗、数据治理、数据备份和系统集成的复杂性。此外，企业对于数据的管理越来越倾向于，寻找更加灵活和定制化的解决方案来满足其特定的数据驱动需求，而非依赖标准化的数据中台架构。

数据飞轮驱动业务增长，定义企业数据新范式_数据

一、数据仓库：

数据通常是按照一定的规律从业务的系统（如 ERP 和 CRM、OA、WMS等）、数据库以及外部数据源（如第三方合作伙伴系统、物联网LOT设备等）流入数据仓库。近年来，数据存储位置已经从传统的本地基础架构发展到多种环境（包括私有云和公有云等）。

现代数据仓库能够同时处理“结构化”和“非结构化”数据，比如视频、图片和LOT传感器数据。一些数据仓库利用集成分析工具和内存数据库技术（如Redis、Elasticsearch、RocketMQ、memcached等）来实现对缓存数据的实时访问，加快数据的访问速度与效率。如果没有数据仓库，企业就难以整合不同渠道的数据来源，也不能确保数据的格式是否可以满足分析要求，更无法获得当前和长期的数据视图。

1.Redis 是一种基于内存的键值存储系统，具有高速读写性能。

数据飞轮驱动业务增长，定义企业数据新范式_数据仓库_03

2.ES是一种分布式的搜索和分析引擎，用于全文检索和数据分析。

3.RocketMQ是一种分布式消息队列系统，用于实现异步消息通信。

总结：数据仓库 (DW) 是一种数字化存储系统，用于连接和协调来自不同数据源的大量数据，其目的是为数据的智能化、报告和分析提供数据支持，支持企业将数据转化为洞察，制定由数据驱动的明智决策，数据仓库会集中存储历史数据和最新数据，为企业提供统一的真实数据源。

那么，为了更好地管理和分析海量数据，企业中数据仓库会存在什么样的问题？数据仓库大多数采用ETL的方式（提取、转换、加载），将数据从源系统中提取出来，进行转换和处理，再加载到目标数据库中。但是在数据中台中，需要更加灵活的数据处理方式，包括实时处理、流处理、批处理等，能够满足不同场景下的数据处理需求。

其次，数据仓库主要应用于报表生成、决策分析等场景，能够提供丰富的可视化图表和数据分析结果。但是数据中台则更加注重数据的共享和复用，能够支持多种数据应用场景，如数据挖掘、机器学习、人工智能等场景。

二、数据中台：

数据中台是指一个企业内部的数据管理和分发平台，它通过集中管理和整合企业内部的数据资源，为企业的业务部门、数据科学家、开发人员等提供数据服务和支持。数据中台的目标是将企业内部的数据资源转化为具有商业价值的数据资产，从而推动企业数字化转型。它建立在大数据技术基础上，用于集中收集、整合、存储、管理、处理和共享企业内外所有数据资源。

数据中台的优势：

可以使企业内部的数据资源得到更好的利用和管理，从而提高企业的数据驱动能力和创新能力。可以为企业提供更高效、更准确、更实时的数据服务，促进企业数字化转型和业务创新。

数据中台架构强调数据的一致性、标准化、可重用性和可共享性，通过数据中台可以使企业实现数据资产的高效利用和增值，促进各个业务部门之间以及企业内部和外部的数据共享与协作，实现数据资产规模化增长和重复利用，数据中台旨在解决企业内部数据孤岛问题，推进数字化转型企业运营管理。

此外，数据中台是企业级的能力复用平台，还在大数据生态中处于承上启下的功能，提供面向数据应用支撑的底座能力。数据中台的战略核心是数据服务的共享，通过建立一套可持续的机制，使企业的数据能够被有效利用，释放数据价值，建立数据资产管理中枢，提升数据资产的运用价值，助力企业高质量高速度发展。

那么，数据中台的也会出现啥问题呢？主要的问题是错误地把手段当成目标，数据驱动最终是要落在企业不同人员对数据的消费上，比如建设数据中台，可以更好地管理和治理数据，建设再好的基础设施也是做无用功，因为这只是实现数据驱动的一个基本的步骤，没有解决数据消费最终场景的问题。

另外，在数据平台的建设过程中，也存在数据孤岛现象严重、数据质量差、数据管理缺失、数据应用场景不明、数据基础薄弱、数据治理匮乏、投入技术成本过高、产出见效慢、缺乏有效的规划，严重影响了数据中台的有效建设和运营，需要企业和相关方共同努力解决。

三、数据飞轮：

随着企业数据消费者数量越来越多、密度越来越高，企业所积蓄的数据驱动的势能也越来越大，推动形成了企业科学决策和驱动增长的新范式——“数据飞轮”。

数据驱动理念已成为各个行业企业中数智化转型的关键，其必要性无需多谈，真正需要深入探讨的是“有数据但不驱动”。如果想要真正实现数据驱动，就必须以数据消费作为数据驱动的核心。

近年来，随着人工AI技术的快速发展，作为人工智能重要分支的大模型技术在多个领域发挥着重要的作用，为各行业的创新和发展提供了强有力的支持。未来，大模型和数据飞轮相结合，可在多个场景发挥更大价值。

比如，我们可以通过自然语言问答的方式来自动去检索多种数据源，如数据源、数据结果集、数据指标、数据知识库等。在这一交互过程中，大模型可以更好地理解用户的真实意图，提供更快的响应的体验，降低找数据成本和数据消费的门槛。

数据飞轮能够实现数据的持续循环利用和业务价值的快速迭代。在数据飞轮模型中，数据不仅被收集和存储，而且被不断地用于驱动业务流程的优化、创新和增长。最重要的是数据飞轮在数据平台的基础上，体现数据消费的重要性，帮助企业形成数据应用和业务价值提升的良性循环。

总之，数据中台是一种集成企业内外各类数据资源，通过标准化处理、存储和分析，为前台业务提供高效数据服务支持的技术和管理体系，而数据飞轮则强调数据的持续循环利用和业务价值的快速迭代。