全球科技正在人工智能浪潮的席卷下加快前行，“数据飞轮”，作为企业数智化转型的新形式，旨在经过数据与事务的双向良性驱动，完成作业质效的明显提高。数据飞轮的作业原理与物理学中的飞轮效应相似。起先，推进数据飞轮需具有数据堆集、智能剖析、反应机制搭建和技能架构等方面支撑，而跟着数据堆集，各事务模块间相互效果，构成良性循环，数据飞轮将自行高效工作，为企业开释巨大的能量与价值。

　　亚马逊的引荐体系是数据飞轮的一个典型使用。在用户阅读、查找和购买共享时，体系经过机器学习模型实时剖析用户行为，生成个性化引荐。这些引荐引起用户新的行为，发生的反应数据又逐渐优化引荐模型，使引荐更精准。这一动态反应和自我优化的进程，足够体现了数据飞轮的价值。在智能调度、游戏、医药、传媒、教育、出行等职业，数据飞轮也经过继续的数据循环与反应，推进事务自动化增加。

　　在AI技能加快下，企业可愈加快速地处理海量数据，加快数据沉积；智能剖析层面，AI 凭仗强壮算法发掘数据价值，使剖析更精准、高效；在反应机制上，AI 能完成实时数据反应，及时作出调整优化事务流程。依托AI发力，火山引擎近期在数据使用与数据建造层面，带来了数据飞轮的全新处理方案和实践。其 DataWind ChatBI 才能使用 AI 下降数据消费门槛，提高功率，精准满意企业多事务个性化数据查询与剖析需求，处理数据口径不一致等问题，在抖音集团内外部场景中发挥了及其重要的效果。其 “多模态数据湖处理方案”，完成海量多类型数据一致精细化办理，为大模型各练习环节供给更好数据支撑，已在泛互联网、轿车等职业使用并取得实效。

　　在数据飞轮的实践使用中，企业要打破传统数据存储和处理形式，将数据机制深度融入事务和技能结构，完成技能晋级、安排文明革新、事务流程的优化以及战略层面的全面调整。跟着 Data+AI 成为未来开展新趋势，数据飞轮将继续进化，助力企业更好地完成数智化转型。