随着互联网技术的进一步深化，互联设备和云都实现了数据自主化。无论是大型公司还是中小企业，都能够以创新的方式使用数据，从而获取业务增长，比如：何时开发和发布新产品、展示新收入来源的机会、在哪些地方自动执行手动流程，以及如何赢得客户信任等等。
但一般的技术与工具难以获取、存储、管理和分析海量数据。那应该如何将海量数据以结构化方式应用呢？此篇文章将给大家带来一种管理数据策略的综合方法——数据飞轮 (Data Flywheel)。
由 Jim Collins 推广的飞轮效应指的是：对团队及组织而言，就如同推动巨大的轮子，一开始得花费很大力气才能前进一寸，但只要继续推，轮子移动的速度将会愈来愈快，从而带动整个车子加速前进。简而言之，就是由关键的举措组成的一种自我强化的循环，这些举措相互促进并相互驱动。
最近，AWS 发布了数据飞轮 (Data Flywheel)：一种应用此策略的整体框架，可帮助您从数据中获得最大可能的价值。
在深入了解 Data Flywheel 的具体细节之前，让我们先看一些领先的企业，是如何使用飞轮理念来实现在数据驱动方面的成功。
Epic Games
《堡垒之夜》是一款多人在线第三人称射击游戏。该游戏已成为一种流行风尚，目前吸引了超过 2.5亿玩家。
作为一款免费游戏，其全部收入来自游戏中的微交易。这意味着该游戏的母公司 Epic Games 只能通过吸引玩家参与游戏，从堡垒之夜中赚钱。玩家的参与度越高，他们通过微交易消费的可能性就越大。
为了有效地做到这一点，Epic 每天收集数十亿条记录，几乎跟踪游戏中发生的一切：
· 玩家如何互动
· 玩家使用某种武器的频率如何
· 他们用来导航游戏世界的策略
目前，Epic 存储了超过 14PB 有关《堡垒之夜》的数据，而且这个数字每月还会增长2PB。通过实时和批量分析Epic 能够从海量数据中有效地处理和获得准确的见解。
这些分析可以帮助 Epic 决定如何设计新地图、分配什么武器、在哪里重新产生玩家。总之，任何能让游戏变得更有吸引力的内容都可以通过数据分析得出。
同时，每当Epic公司引入新的元素或更新游戏包时，它会使用数据分析来了解《堡垒之夜》社区的响应方式，然后相应地调整游戏设计。
凭借实时、数据驱动的决策，《堡垒之夜》继续推动更高水平的玩家参与度，不断证明其微交易模式的可行性，并使其保持其作为市场上最受欢迎和最成功的游戏之一的地位。
Yelp
Yelp 成立于 2004 年，其主要目的是帮助人们与当地大型企业取得联系。Yelp 社区最知名的特点是，分享各种当地企业的深入评论和见解。在其长达10年的经营期间，Yelp 已从单一城市的奇迹（旧金山）发展成为一种跨 29个国家/地区和 120 多个市场的国际现象，平均每月拥有 1.38 亿独立访客。
海量的数据接入，让Yelp 决定使用Amazon S3 来存储每天新生成的约 1.2TB 的日志和照片。同时，该公司还使用 Amazon Elastic MapReduce (Amazon EMR) 替换 RAID，用以支持近 20 个单独的批处理脚本，它们当中的大部分都用于处理日志。迁移完成后，Yelp 开始利用数据对其用户提供智能推荐，如“查看过此内容的人还查看过”，要点回顾，键入搜索内容时自动完成词语，搜索拼写建议，热门搜索，广告推荐等服务。
仔细观察一下这些卓越的公司，不难看出他们都是在数据价值最大化的基础上建立了自己的业务。换句话说，他们已经想清楚如何“让他们的数据发挥最大的作用”。
这一点至关重要，通过大数据的交换、整合和分析，新的机遇、新的规律将被发现。对于不少成功公司而言，数据已经从繁琐、存储费用昂贵高昂的资产转变为企业的生命线。有些人甚至说数据已经取代石油成为世界上最有价值的资源。
让 Data Flywheel 旋转起来
新的数据驱动型应用程序、数据湖架构以及产品和服务可创建更多可在云中存储和管理的数据，从而使组织能够开发新功能和应用程序，获得新见解并交付新产品。这是一个逐步的、可重复的过程，必须逐个项目地运行，就像转动飞轮一样，每转一圈都会积蓄动力。
Data Flywheel 最独特的特性之一就是没有“任何东西”为它提供动力，而那些寻求非常基础的解决方案的组织可能会迷失方向。Data Flywheel 通过许多组件的协调作用来运动，相当于一个大于其各部分总和的整体。
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