大模型如何降低数据使用门槛？听听字节和火山引擎高管怎么说

即使是不会写代码的普通员工，通过和大模型对话也能做好运营业务的取数、看表和分析了。

9月19日下午，火山引擎在“V-Tech数据驱动科技峰会”上宣布，火山引擎数智平台VeDI将推出“AI助手”，以接入人工智能大模型的方式，帮助企业提升数据处理、查询和分析的效率。目前VeDI相关数据产品已启动邀请测试。

在火山引擎总裁谭待看来，大模型降低了企业挖掘数据价值时的门槛，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。”谭待说。

在接受包括新京报贝壳财经记者在内的专访时，字节跳动数据平台负责人罗旋称，此次推出的“AI助手”主要依赖字节跳动自研的云雀大模型，以及火山方舟MaaS平台上的合作伙伴大模型，包括侧重数据分析环节的“DataWind-分析助手”，侧重数据资产的“DataLeap-找数助手”，侧重数据研发环节的“DataLeap-开发助手”，能覆盖企业数据生产和消费的全链路，这些产品既可以针对痛点单独使用，也可以组合使用“全家桶”产品。

针对企业在使用数据时关注的数据安全和隐私保护等问题，火山引擎相关负责人回应贝壳财经称，其已具备近百个资质认证，包括但不限于等级保护、ISO管理体系、可信云/可信大数据、SOC审计、ITSS、CMMI等。

大模型如何降低数据使用门槛？

“数据飞轮和过去五六年业界火爆的数据中台相比是大升级，而且能更有效地解决企业数据价值问题。过去很多企业投入大量资源，建完数据中台后，却没有利用起来。为解决以上痛点，我们提出了数据消费、数据飞轮的逻辑。”谭待在上述采访中解释称。

在以往，数据资产的检索和开发非常依赖专业人员，大模型则极大地降低了门槛。非研发人员利用DataLeap-找数助手，以对话式的查询方式，就能实现自助数据消费的第一步；基于DataLeap-开发助手，员工使用自然语言，就可以自动生成、优化SQL代码，并能实现对话式咨询SQL使用问题等。

在数据分析环节，利用DataWind-分析助手，企业员工与大模型对话，就可以完成数据可视化查询与分析等一系列业务探索，解决过去分析数据需要大量专业知识的痛点。同时，DataWind还联通飞书等办公协同工具，使用者可通过即时通信软件的订阅、对话，进行更多延展分析。

“目前，字节跳动内部80%的员工可以直接使用数据产品，可管理、运营的数据资产覆盖80%的日常分析场景。”字节跳动数据平台负责人罗旋介绍。他现场展示了电商场景与DataLeap、DataWind联动分析的案例。

以往电商运营人员在DataLeap中取数，需要求助研发人员。现在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。

运营人员还可以让DataLeap自动生成对应经营状况的数据需求代码，比如分城市的订单销售，或分时段的直播间流量等。运营人员还能追问代码的含义，也可以一键解析生成的代码。此外，运营人员能通过DataWind以拖拉拽方式做数据集的创建，使用自然语言的方式定义不同字段的逻辑。

如何用数据赋能百业千行？

数据作为新型生产要素，正支撑企业的数智化转型。不少企业数字化建设较多，却无法较好释放数据价值，存在数据建设与管理成本高、数据产品使用门槛高、数据资产价值低的问题，其原因在于业务和数据之间没有形成双向良性驱动。

今年4月，火山引擎对外发布企业数智化升级新模式“数据飞轮”，核心要素就是做好数据消费。此次，火山引擎数智平台应用最新的AI技术，进一步降低数据消费门槛。

那么一些数据化程度不够高的企业，在使用数智平台时，是否会面对较大阻力？火山引擎总裁谭待就此回应贝壳财经称，在接触的客户中，很少碰到零数据基础的企业，更多是数据化目标和业务目标脱节，导致企业有很多数据、报表，但都无法服务于业务。

字节跳动数据平台负责人罗旋则表示，某种程度上数据基础不够好，有可能是切入的优势。“企业通常是在认识到数据的价值时，才会发现这里的数据没有采集、那里的数据又出错了，或者是多部门数据无法整合，而这恰好让我们可以提供各种数据工具。”

作为数智平台VeDI的使用者，得到联合创始人兼CEO脱不花认为，“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，“火山引擎就是要把各种数据看板推到大家面前，引起讨论，达成行动共识。”

博西家电新业务发展事业部总监李一凡表示，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，应用程序的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。

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