在数字化浪潮的推动下，数据技术已成为推动各行各业创新发展的关键力量。从最初的数据收集与管理，到如今的数据驱动决策与智能化应用，数据技术的进化史不仅是一部技术发展的编年史，更是创新驱动理念的生动实践。本文将以“数据飞轮”为核心概念，从创新驱动的视角，结合自己的所见所闻探讨数据技术的进化历程及其对企业发展的深远影响。
数据技术的发展与积累
数据收集与管理
在数据技术的早期阶段，焦点主要集中在数据的收集与管理。很多公司逐渐认识到数据在决策和运营中的重要性，因此开始投资建设数据仓库和数据中心，就是为了实现数据的集中存储和初步处理。这一时期的技术主要关注如何将数据有效地存储和整理，以便于后续的访问和使用。然而，这一阶段的数据技术尚未形成有效的驱动机制，数据往往处于“有数据但不驱动”的状态，即虽然企业积累了大量数据，但尚未充分利用这些数据来推动业务决策和优化运营。
数据中台的建设
随着数据量的爆炸性增长，数据中台的概念应运而生。数据中台通过整合和治理数据资源，为企业的数据应用提供基础支撑。
举一个早期最常见的使用数据技术的例子：搜索引擎，最初的搜索利用方式是使用ElasticSearch构建数据字典，通过数据字典与搜索的内容进行匹配查找到用户可能需要的数据。然而仅仅建设数据中台并不能直接带来业务增长，关键在于如何推动数据的消费和应用。
数据驱动理念的兴起
数据飞轮概念的提出
何为”数据飞轮“效应？场景需求推动应用的开发，应用生成的数据被用来优化算法，然后这些优化后的算法再次被应用到系统中，从而形成一个不断自我改进的循环。
数据飞轮是一种科学决策和驱动增长的新范式，它以数据消费为核心驱动力，通过数据消费促进数据资产建设和业务发展。这一概念的提出，标志着数据技术从单纯的管理向驱动业务增长转变。
场景化解决方案的推出
针对不同行业的实际需求，数据技术企业开始推出场景化的解决方案。例如，在银行业，火山引擎通过数据飞轮的理念和VeDI数智平台，帮助银行实现了运营提效与业务增长，在公域流量获客、全渠道营销、精细化运营等多个场景中取得了显著成效。
模型技术的融合
随着人工智能技术的快速发展，大模型技术开始与数据飞轮相结合，进一步提升了数据技术的智能化水平。大模型可以作为找数助手、开发助手和分析助手，帮助用户更高效地检索、开发和分析数据，降低数据消费的门槛和成本。
创新驱动视角下的数据技术未来
数据与业务的深度融合
未来，数据技术将更加注重与业务的深度融合。通过数据飞轮的不断运转，企业将实现数据资产和业务应用的飞轮效应，激发员工创造力，增强业务战斗力，提升组织生命力。
智能化水平的持续提升
随着大模型等先进技术的不断融入，数据技术的智能化水平将持续提升。企业将更加依赖数据驱动进行决策和运营，实现更加精准和高效的业务增长。
跨行业的创新应用
数据技术将不再局限于某一行业或领域，而是将实现跨行业的创新应用。通过数据共享和跨界合作，不同行业的企业将共同探索数据技术的无限可能，推动整个社会的数字化转型和智能化升级。
探索小结
从个人所了解的数据技术的发展背景下，站在创新驱动的视角来看，数据技术的进化史是一部不断追求创新、突破边界的历史。从最初的数据收集与管理，到如今的数据驱动决策与智能化应用，数据技术始终在推动着企业的创新与发展。未来，随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，数据技术将继续发挥其在创新驱动中的核心作用，不断为企业和社会创造更大的价值。
