格罗斯用了几十年才从债券市场获得惊人利润，离不开彭博终端这把钥匙。华尔街精英用彭博终端洞察市场，你的企业用什么洞察业务增长？
数据时代，企业掌握着海量信息，却常常无法变现。数字化建设投入巨大，查了半天一个数字，制作了上千个看板却无人问津。
AI信息时代，我们缺的不是数据，而是把数据变成增长的密码。
数智飞轮：打破数据孤岛
德邦快递招兵买马打造数字化营销系统前，面临一个痛点：数据与业务割裂。X月苹果上市季，需要针对陕西、甘肃和新疆等产区做营销，数据却处理滞后。业务部门收到营销线索时，市场已变天。
Z引擎数据飞轮解决了这一核心问题，带来一个基础认知：数据不是用来"存放"的，而是要"流动"的。
数据飞轮分为两层：
1.面向企业业务应用的飞轮和面向企业数据资产的飞轮。
2.数据消费推动决策洞察，业务增长带来更多数据，提升数据研发效率，产生更优质数据产品，形成良性循环。
德邦快递建立超过15条自动化营销链路，月营销活动从5场提升至100场，效率翻了20倍。数据增长带来业务增长，业务增长带来更多数据。
从数据中解放人：AI打开新场景
2010年，美国《经济学人》用工业用电量、中长期信贷余额、铁路货运量组成了"三报表"预测中国GDP增长。三十年前，企业的数字化底色是财务三张表和进销存账薄。三十年后，海量数据在企业内输入、汇聚、流动、输出。
数据飞轮1.0让企业高效用数。随着大模型在各领域井喷，Z引擎推出了数据飞轮2.0，利用AI将"智能用数"抬升到新阶段。
数据飞轮2.0的变化，一是Data For AI：升级多模态数据湖技术，实现结构化、非结构化、半结构化数据统一计算管理存储，企业调配复杂多元数据资产，数据处理与模型训练高效协同。
二是AI For Data：在Data Fabric驱动下ChatBI智能体解决方案，企业建立基于自身业务的智能数据服务体系。交互理解、数据访问、分析推理和结果生成四大模块提升业务员工数据生产力，数据消费变得简单直接。
翻译成人话：以前几天到几周的报表开发工作，现在IM一句话就能得到分析结果。AI助手学习不同行业、企业、业务的"黑话"，识别意图分析结果，辅助经营决策。
Z节跳动内部，数据飞轮2.0已覆盖超200个分析场景，每天处理10万+分析请求，分析时间降低80%，数据开发运维成本大幅下降。
数据民主化：人人都能做数据科学家
2009年，两千名工人跨越河床、山脉、公路和农庄，铺设芝加哥到新泽西的光纤，将传输时间缩短3毫秒。华尔街高频交易公司竞相抢租这条月租30万美元的光纤通道。
商业是基于信息不对称的活动。信息优势一度只是富商巨贾的特权，现在则迎来了两次平权：19世纪下半叶电话电报无线电带来信息传递革命；20世纪90年代计算机普及让信息数据传输成为大众基础设施。
现在，AI浪潮带来了新的数据普惠。不是每家公司都能花30万美元租一条光纤，也不是每家公司都能建一座算力可怕的数据中心。
Z引擎的DataWind是新一轮信息平权的例子：某企业自建BI系统三年产出1200个数据看板和8000个可视化图表，引入DataWind一年半就生成2700个看板和18000个可视化图表。
关键差异是，自建BI系统报表需要专业代码能力，将数据分析限制在IT部门；而DataWind把代码和数据变成可视化拖拽动作，运营人员简单培训就能探索复杂经营数据。
大模型让一个运营人员也能变成"数据科学家"，一句话表达需求，AI处理细节。数据不再是专业人员的特权，而是全员的工具。
能用好自己数据，是企业经营中越来越关键的问题。打通数据孤岛，用AI让数据流动，把数据的力量交给每一位员工。
数智飞轮是AI时代企业增长的底层密码，数据不再是只看不用的奢侈品，而是每一次业务决策的坚实支撑。不必是华尔街交易员，每个人都能拥有自己的彭博终端。
