数据飞轮最终解释

在当今竞争激烈的市场中，有效利用数据是实现增长的关键。数据飞轮可以通过不断利用洞察力来推动业务扩张，从而加快这一进程。让我们来探讨一下这一工具如何维持并加快我们的增长。

什么是数据飞轮？

数据飞轮是一种利用自身数据、客户信息和其他数据发展业务并让客户满意的方法。它所基于的理念是，如果你能很好地了解你的客户，你就能为他们提供他们想要的东西，从而带来更多的销售额和忠诚客户。

数据飞轮旨在减少对外部资源的依赖，以寻找新客户。相反，您可以利用自己对客户和市场的了解来发展业务，赚取更多利润。

要解释数据飞轮的工作原理，可以想象一个巨大的轮子，它越转越快。它转得越快，储存的能量就越多。数据飞轮对信息也有类似的作用。随着我的公司使用更多的数据做出决策，我们开始制造更好的产品。这样，我们就能更快地学习，留住更多客户，获得新客户，增加收益。

Netflix 的人工智能推荐系统就是一个很好的数据飞轮例子。起初，它向用户推荐观看次数最多的视频。随着时间的推移，Netflix 收集了更多关于人们观看和喜欢什么的数据，并利用这些数据为每个用户提供个性化建议。这让人们观看了更多的视频。现在，Netflix 拥有超过 2.325 亿付费用户。

如何使用数据飞轮？

开始使用数据飞轮：

选择一个简单的问题： 找一个容易理解的问题，涉及人们想要的事物或服务。
存储数据： 现在，是收集和保存所需数据的时候了。想想在哪里找到它、如何获得它以及如何处理它。这可以帮助你在众多选择中专注于重要的事情。您可以通过不同的方式获取数据，如填写表格、使用 Google 表单或扫描条形码和 QR 码。获得数据后，将其存储为不同工具和语言都能轻松访问的格式。这样，您的团队就能更轻松地分析数据并找到有用的信息。
关注新数据和新机遇： 收集的数据越多，飞轮数据中心的性能就越好，就能提供新的见解和机会。例如，您开播客来帮助您的出版业务。您要求嘉宾通过谷歌表单分享他们的采访感想。嘉宾越多，你对他们的业务和感兴趣的内容了解得就越多。这些信息可以帮助你找到与他人合作的机会，并启动新的项目。
从最初的挑战中成长： 随着飞轮速度的加快，您将面临更多的问题。为了发展业务，可以考虑应对有价值、可行且与最初问题相关的新挑战。这种方法可以帮助你利用已经创造的动力。如果你选择了一个与最初问题无关的问题，你就必须重新开始创造动力。

改进数据飞轮战略的技巧

如果你是新手，让数据飞轮移动得更快可能会很棘手。这里有一些小窍门：

从语义层开始

在建立数据飞轮之前，先创建一个语义层。这就像一张公司数据地图，将复杂的东西转化为简单的术语，如销售额或客户。

这一层可以让公司里的每个人都能了解数据，而不仅仅是专家，从而加快飞轮的速度。例如，医院可以利用它来预测哪些人可能生病以及何时生病。这有助于他们更好地制定计划，为病人提供适当的护理。

您可以通过几种方式建立语义层：

使用商业智能 (BI) 工具的语义层： 一些公司依赖在 Tableau 或 PowerBI 等商业智能工具中创建的语义模型。但是，如果使用不同的实例或数据产品，这可能会导致不一致。

在数据仓库中建立业务逻辑： 另一种方法是将业务逻辑直接集成到数据仓库中。虽然这可以控制更新和集中治理但是，它的维护可能很复杂，需要分析师充当数据工程师。

使用数据管道： 数据工程师可以将语义层逻辑嵌入源自原始数据的数据管道。不过，管理这些管道可能会很耗时，而且随着系统的扩展，保持一致性可能会很困难。

实施通用语义层： 这一独立层位于数据消费者（如商业智能和人工智能工具）和原始数据资产（如数据湖或仓库）之间，确保不同工具和数据集之间的一致性。

为飞轮数据类型创建数据扫盲程序

为企业的飞轮数据类型制定数据扫盲计划是成功的关键。下面介绍如何做到这一点：

了解数据： 告诉团队什么是数据以及数据代表什么。确保他们能够正确阅读和解释数据。

使用数据工作： 培训员工有效地创建、获取、清理和管理数据。这包括了解如何从各种来源收集数据并确保准确性。

分析数据： 让您的团队掌握组织、过滤、汇总和比较数据的技能。他们应该能够执行基本的数据操作，以提取有意义的见解。

用数据论证： 利用数据帮助员工讲述令人信服的故事并支持他们的论点。这就需要了解如何向不同受众清晰、有说服力地展示数据。

为提高数据素养，可考虑实施结构化数据素养计划。这包括

制定数据扫盲计划： 首先，计划帮助公司的每个人更好地了解数据。了解员工对数据的了解程度，并制定计划向他们传授更多知识。

选择学习工具： 找到适合你的预算和你的团队喜欢的学习方式的工具。如果资金不足，可以使用在线视频。如果资金充裕，可以与学校合作，提供面授课程。

鼓励提问： 随着人们对数据了解的加深，确保他们可以就数据的含义提出问题。这将帮助他们更好地理解和使用数据。

我们对数字事物了解得越多，就越能从数据中学到更多。对数字化事物的了解有助于我们利用数据为业务做出决策。当我们更好地了解我们的数据时，我们就能了解到关于客户的有趣事情，并改进我们的工作。如果我们一直努力把事情做得更好，我们的业务就会取得成功。

要收集数据，请使用网络搜刮 API

许多营销人员仍在手动收集飞轮数据，通常是在线搜索竞争对手并手动将数据输入电子表格。这种方法不仅耗时，而且成本高昂。

为了简化这一过程，可以考虑使用网络搜索机器人或 API。这些工具可以大大加快数据收集速度，减少所需的工作量和时间。

网络抓取机器人能自动从网站上提取信息，并以结构化的格式保存下来。它们广泛应用于各行各业的竞争分析、市场研究和价格监测等任务，提供了比人工数据收集更高效的替代方法。下面是一些常见的例子：

市场研究： 公司使用机器人从社交媒体和论坛中提取数据，分析客户情绪。
搜索引擎优化（SEO）： 机器人抓取网站以分析内容并提高搜索引擎排名。
电子商务： 网站通过搜索竞争对手的网站来收集信息和识别潜在客户。

最后的话

我相信，我们可以通过创建自己的数据和分析飞轮来提高组织的分析能力。我们可以通过投资语义层等工具、提高每个人对数据的理解以及将数据视为有价值的产品来加快进度。这种方法有助于我们利用数据做出更好的决策。当我们专注于这些领域时，我们就能让自己做出更明智的选择，并推动团队取得成功。这一切都是为了有效利用数据，不断前进，实现我们的目标。