AI助力数据飞轮:火山引擎推出’AI助手’提升数据分析效率

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文章主题:智东西, 火山引擎, VeDI, AI 助手

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智东西(公众号:zhidxcom)

作者 | 李水青

编辑 | 心缘

近日,知名技术公司智东西在 “V-Tech 数据驱动科技峰会” 上,正式推出了其最新的产品——火山引擎数智平台VeDI的“AI助手”。这款全新的AI助手具有强大的人工智能大模型,能够为企业提供高效的数据处理和查询分析服务。这一创新性的功能,标志着我国科技行业在数据驱动科技领域又迈出了重要的一步。

当前,火山引擎VeDI的大数据研发治理套件DataLeap和智能数据洞察DataWind已经配备了AI助手,能够提供数据资产查询、开发运维以及分析洞察等服务。这样一来,即使是不擅长编程的运营人员,也能够通过与大模型的对话来完成业务运营数据的取数、看数和归因分析等任务。目前,VeDI相关的数据产品已经开始邀请测试。

火山引擎总裁谭待表示,数据飞轮作为大模型在企业市场中应用的重要途径,具有降低企业挖掘数据价值难度、提高数据处理效率的优势。他认为,借助AI技术增强的数据飞轮,将成为企业在数据驱动决策中遵循的新标准。

▲火山引擎总裁谭待

会上,智东西与少数媒体对火山引擎总裁谭待、字节跳动数据平台负责人罗旋进行了采访。

作为一款AI助手,VeDI数智平台在智能科技领域的作用日益凸显。当我们询问关于火山引擎数智平台VeDI“AI助手”与大型模型的整合状况时,该产品的负责人罗旋向我们透露,目前VeDI“AI助手”主要依赖于字节自研的云雀大模型,同时也在火山方舟大模型服务平台上使用第三方模型。值得注意的是,AI技术本身正处于飞速发展阶段,团队致力于逐步优化和完善产品。在初期阶段,他们计划通过邀请测试的方式,以小规模开放。随着部分客户的初步合作,他们将考虑扩大开放的范围。

▲字节跳动数据平台负责人罗旋

在询问火山引擎数据飞轮商业化落地形态的问题上,谭待表示,火山引擎将数据消费视为核心目标,过去通过建设数据中台来实现数据驱动的目标,仅仅是一个手段。为了衡量这个目标的实现程度,火山引擎设定了“两个80%”的量化指标:其一是企业80%的人在每天使用数据产品进行数据消费;其二是统一建设的分析指标覆盖了80%的日常分析场景和业务场景。为了更好地实现数据消费目标,火山引擎 Introduced数据飞轮。

在数据飞轮模型中,上层与应用程序紧密关联,这类产品大多数采用SaaS(软件即服务)的形式;而下层的数据资产构建则主要依赖PaaS(平台即服务)。通过数据消费,将这两个层次整合起来,从而解决企业在数据团队与业务团队间的沟通不畅所引发的问题,进一步提升建设效果。

▲火山引擎数据飞轮

一、火山引擎 VeDI 升级 AI 助手,全链路拥抱 AI

随着大型人工智能模型的不断进步,如何运用先进科技推动数据价值的实现已经成为当务之急。为了应对这一挑战,火山引擎公司推出了一系列创新工具,包括Dataleap-找数助手、Dataleap-开发助手以及DataWind-分析助手等,它们全面覆盖了数据处理的全链路,充分展现出了AI技术的强大优势。据罗旋先生所说,这些经过AI加强的数据飞轮,正在逐渐成为新一代数据价值挖掘与探索的新模式。

1、挖掘数据资产,推出找数助手

在数据资产领域,火山引擎推出了 Dataleap- 找数助手,这是一款强大的工具,能够为企业提供便捷的数据检索服务。该系统采用问答式的检索模式,让用户能够轻松地找到所需的数据,包括表格、数据集、指标、口径以及业务知识等各种数据。无论是寻找数据的来源还是进行数据分析,Dataleap- 找数助手都能够提供有效的帮助,大大提高了工作效率。

▲通过问答式检索方式找数据(图源:火山引擎发布会视频)

2、面向数据生产环节,推出开发助手

在数据生产环节,火山引擎推出了 DataLeap- 开发助手,支持自然语言辅助数仓研发。这一助手支持代码生成(Text to SQL,Model to SQL),支持一键优化,智能问答。

▲开发助手支持代码生成(图源:火山引擎发布会视频)

3、聚焦数据洞察,推出分析助手

在数据洞察方面,火山引擎推出了 DataWind- 分析助手,帮人们将自我从报表中解放出来。这一助手支持 SQL 查询修复、自动生成表达式、仪表盘探索分析,支持飞书对话式分析。

▲聚焦数据洞察的分析助手(图源:火山引擎发布会视频)

基于以上更新,会上,罗旋宣布火山引擎 VeDI 全新升级 “AI 助手 “,全链路拥抱 AI。

得到 APP 是火山引擎 VeDI 的重要客户之一,目前已在使用火山引擎湖仓技术并探索 AI 工具落地。其联合创始人兼 CEO 脱不花在现场分享了她的观点:数据驱动,本质上是驱动企业内部形成共识。

” 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不去看了 “,脱不花说,” 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。”

二、过去的数据中台为什么没用?错把手段当目标

当下,真正的问题不是 ” 数据驱动是否重要 “,而是 ” 如何进行数据驱动 “。经过一年多以来与伙伴的深度合作,谭待及其团队对此有了更深刻认识。

在企业中,不同人员对数据驱动需求不同。

对于企业决策者来说,他们看重业务掌控力。大部分企业管理者智能通过定期召开会议,报告文档 PPT 了解情况,看不到真实最新数据表现,”CEO 是最后知道公司要破产的人 “;对于中层管理者来说,他们需要及时发现问题解决问题。他们主要面临两大挑战:找不到又懂业务又懂数据的人,关键数据缺失、错误难以推动业务发展;对于基层执行者来说,他们则需要数据驱动指导和辅助完成业务动作。要满足各类用户需求,实现数据驱动,并不容易。

很多企业有这样的困惑,为什么做了这么久的数据中台没有效果?

谭待认为,究其原因,是错把手段当成了目标。不把数据消费的最终场景解决,数据中台不会起作用。回顾字节跳动公司的数据中台建设,其完全是围绕着数据如何消费维度推进的,平台的建设和使用很好地支持了抖音、头条等业务发展。市面上很多数据用的好的公司也是遵循这一逻辑。

▲数据飞轮开辟企业数据驱动的新范式

重新审视数据驱动的核心,谭待认为,应该是 ” 数据消费 “。数据飞轮,是企业数据驱动新范式,也就是以数据消费为核心,端到端地进行数据建设和应用落地。

那么如何让这一数据飞轮良性运转?火山引擎的做法可以简单总结为:可度量、自上而下和利用工具。

1、让一切可度量

只有可度量,才能被优化。然而现实的尴尬是,很多企业自身的大数据部门本身的工作反而无法被度量,这恰恰反映了企业数据驱动的困境。

谭待谈道,字节的经验是 “0987”:0 个数据事故,90% 需求满足,80% 分析覆盖,70%NPS(业务团队对数据团队的好评度)。

如何衡量企业数据消费的水平?火山引擎的答案是 “2 个 80%”:企业中 80% 的人每天在使用数据产品进行数据消费;统一建设的分析指标覆盖 80% 日常分析场景 / 业务场景。

2、老板看不看数很重要

数据驱动是一件自上而下的事件,上级的习惯往往能决定下级的行为动作和习惯。

3、工具一定要建好

工欲善其事,必先利其器。好的工具不是充分条件,但一定是必要条件。这也是火山引擎推出数据智能 VeDI 的初衷。

三、不是单纯聚焦数据建设,三大途径推动数据飞轮转动

数据飞轮与数据中台的差异是什么?

火山引擎数据产品负责人郭东东谈道,数据飞轮不是单纯聚焦数据建设,而是更重视数据消费。火山引擎的数据飞轮具有以下 ” 三个 ALL” 特征:

1、All in one。产品普惠,数据工具一体化,从消费到建设打通的全链路、全场景的产品体系。

如图所示,这是火山引擎 VeDI 服务全景图,从 IaaS、PaaS、SaaS 三个层次为企业数据驱动提供服务。

2、All Journry。在资产运营方面,实现可管理、可检索、可查询、可消费。3、All Business。在业务应用方面,更懂业务、更会决策、更准触达、更快行动。” 三个 ALL” 是火山引擎持续推动落地数据飞轮的重要经验沉淀。以数据消费为驱动力,其给火山引擎的合作伙伴带来了切实的收益。

博西家电新业务发展事业部总监李一凡在此次数据驱动科技峰会上表示,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 “(Banner 下方的功能入口导航区域)运营为例,博西家电运营位的点击转化率提升达到 50% 以上。

捷途是奇瑞控股旗下的汽车品牌,捷途汽车数字化负责人刘航透露,运营人员在火山引擎数智平台上的数字化分析更加独立自主,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。

结语:大模型 + 大数据,带来数据驱动发展新动力

大模型为数据驱动发展带来了新机遇。火山引擎将云上增长动力总结为三大要素:体验创新、数据驱动、敏捷迭代,数据驱动起到承上启下的作用。随火山引擎今日将数据智能平台 VeDI 接入大模型推出 AI 助手,其有望为企业云上增长提供新的抓手。

在全球经济调整和技术变革背景之下,人们的生产和生活面临着更多不确定性。如何在不确定性的时代找到确定的路径,需要在数据中找答案。AI 技术当下仍处于发展过程中,但一旦其与业务场景找到了契合点,就有望促进沉睡的数据资产发挥巨大的增长驱动价值。

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