9月19日下午，火山引擎在其举办的“V-Tech数据驱动科技峰会”上宣布，火山引擎数智平台VeDI推出“AI助手”，通过接入人工智能大模型，帮助企业提升数据处理和查询分析的效率。

过去企业数字化转型中搭建的数据中台，在业务运转过程中，积累了丰富的数据资产，但如何真正让数据被利用起来，一直是企业的痛点。

今年4月，火山引擎提出了“数据飞轮”模式，数据飞轮的核心正是数据消费。这次发布会上，火山引擎总裁谭待进一步表示，数据飞轮还将是大模型在企业市场应用落地的一个重要方向。

据介绍，火山引擎VeDI的大数据研发治理套件DataLeap、智能数据洞察DataWind已配置了AI助手，覆盖数据生产与消费的全链路场景，包括数据资产查询、开发运维和分析洞察。

谭待表示，大模型降低了企业挖掘数据价值的门槛，更高效地构建以数据消费为核心的数据飞轮，“AI加持的数据飞轮将成为企业做好数据驱动的一个新范式。”

即使是不会写代码的运营人员，和大模型对话也能做好业务运营数据的取数、看数和归因分析。目前，VeDI相关数据产品已启动邀测。

数据飞轮脱胎于内部实践

数据飞轮本身脱胎于字节跳动在数据使用中的经验总结。

2012年，字节跳动创立初期，使用A/B测试平台来为工程师们衡量推荐算法的优化效果。随着A/B测试越来越多，产品和研发人员都需要依靠数据分析来提供策略依据，对应的数据集成、数据开发和数据治理技术工作也随之发展起来。

“当时在字节的内部有一句话，就是‘A/B是一种信仰，风神是一种习惯’。”谭待说道。

据了解，在字节跳动内部，已经有80%的员工直接使用数据产品，可管理、运营的数据资产覆盖80%的日常分析场景。

同时，大模型在数据产品中的应用，在字节内部业务实践中已初步获得成效。

字节跳动数据平台负责人罗旋介绍，在电商场景里，以往电商运营人员在DataLeap中取数，需要求助研发人员。现在，不会写代码的电商运营可以直接提问:“最近7天好物直播间的经营状况，要用哪些表？”DetaLeap会根据业务的知识库，推荐与经营状况相关的表，并解释每张表对应的数据维度。此外，DataLeap可以自动生成对应经营状况的数据需求代码，一键解析、自动修复。

基于上述工具生成的数据，运营人员通过DataWind做数据集的创建，并提供AI自动分析，通过对话的形式，进一步实现业务洞察。

谭待强调，“只有通过更频繁的数据消费，才能让数据真正融合起来、用起来，才能更好的去驱动业务的增长，同时针对性地指导整体数据建设。”

降低企业数据使用门槛

产品或数据无法复用、成本过高、没有前瞻性造成资源闲置等问题，是企业数字化转型过程中常见的痛点。

“我们跟客户沟通的时候，不是上来先聊一个技术，而是业务上的痛点是什么？我们再看什么样的技术能够满足他的业务需求。”罗旋在会后群访中解释了数据飞轮与传统数据中台的差别。

在他看来，以往的数据中台第一步选择先做好数据资产建设，而数据飞轮先确定业务诉求，再依据不同的诉求落地具体解决方案。“如果一家企业已经投入了数据中台建设，再用数据飞轮是一个继承关系。”谭待进一步补充。

数据飞轮的应用，一定程度上降低了企业使用数据的门槛。

“如果‘数据消费’很难、很复杂，一定就会有超过一半的人以各种理由放弃。”作为使用者，得到APP联合创始人兼CEO脱不花在现场分享了她的经验，公司岗位多元，从内容编辑到技术人员，只有用数据作为硬通货，才能更好地达成共识。

脱不花表示，火山引擎把各种数据看板推到大家面前，引起讨论、形成行动共识。“数据飞轮要转起来，最开始踹上的那一脚加速度非常重要。”

目前来看，数据飞轮既提供应用层面的单点产品，也提供“全家桶”式的底层建设，视企业用户的数据消费目标而定。

博西家电新业务发展事业部总监李一凡在会上表示，基于火山引擎数智平台，博西家电得以在数字化营销与用户运营上更为便捷、频繁地实现数据消费，以“金刚位”运营为例，博西家电运营位的点击转化率提升达到50%以上。

捷途汽车数字化负责人刘航则透露，利用火山引擎数智平台，APP运营数据分析场景从过去的7天缩短到目前的秒级响应，并从0到1拓展了不少精准分层运营场景，例如在“保养包”售卖场景中，短信实现90%以上的打开率。

谭待表示，构建以数据消费为中心的数据飞轮，将是企业数字化建设的必然趋势，“火山引擎VeDI还将进一步升级，通过‘AI+数据飞轮’持续降低数据消费门槛，充分释放企业的数据价值，帮助企业更好地从数据中获取增长的动力。”

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