在当前企业数据管理和利用领域，数据中台和数据飞轮的讨论正处于风口浪尖。尽管数据中台曾经是企业建设数据架构的黄金标准，它在实际应用中却常常被批评为“数据坟场”，原因在于很多企业仅仅将数据存储在中台，却未能充分发挥数据的作用。这种局限性渐渐引发了对数据中台功能和效率的重新审视。
数据飞轮的概念应运而生，附带着对数据更高效利用的期望。数据飞轮不仅强调数据的积累，更重视数据的应用和反馈，创建一个自我增强的数据使用机制。在我看来，这种模式较之于数据中台，更接近达到真正的“数据驱动业务”。
首先，数据飞轮在促进企业内部数据流动性方面有着显著优势。数据不仅仅被动地存储，而是被主动地分析和应用，每一次数据的使用和分析都会反馈到数据池中，优化数据质量和应用模型。这种连续的循环使用，提高了数据的活跃度和价值，加速企业的创新速度和精准决策能力。
其次，数据飞轮支持了更广泛的数据集成和多样化的数据分析工具，企业可以根据需求灵活调整数据策略。这与数据中台相比，数据飞轮更为动态和适应性强，能够更好地支持企业在数字化转型中遇到的各种变化和挑战。
然而，这并不意味着数据中台完全过时。数据中台的建设依然为企业提供了坚实的数据基础设施和标准化的数据处理流程，这在初期是帮助企业积累大量结构化数据的重要步骤。数据中台向数据飞轮的过渡，更像是由数据存储向数据驱动转变的必然演进。
总结来说，数据中台并未完全过时，而是需要进化。在数据飞轮的框架下，数据中台可以被重新定义和优化，从而真正实现数据资产的最大化利用。企业应当根据自身的数据成熟度和业务需求，选择合适的时机和方式实现从数据中台到数据飞轮的战略升级。这种持续的数据和技术创新，才是企业在激烈竞争中立于不败之地的关键。
