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重塑數據價值探索 大模型重要方向指向“飛輪”|全球最資訊

來源:中國新聞網 時間:2023-09-25 16:34:57

近日,火山引擎升級了數據飛輪,其數智平臺VeDI推出“AI助手”,通過接入人工智能大模型,幫助企業提升數據處理和查詢分析的效率,讓數據、業務形成良性驅動,甚至有望改變數據價值探索的方式。

數據飛輪到底和傳統數據中臺有哪些區別?在大模型日益受到重視的今天,飛輪又給我們帶來了哪些思考?

飛輪讓數據價值快速釋放


(相關資料圖)

據介紹,此次數據飛輪升級,火山引擎VeDI的大數據研發治理套件DataLeap、智能數據洞察DataWind已配置了AI助手,覆蓋數據生產與消費的全鏈路場景,包括數據資產查詢、開發運維和分析洞察。

 

數據資產的查詢和開發,是數據消費的基礎。在以往,數據資產的檢索和開發非常依賴專業人員,大模型則極大地降低了門檻。打破技術阻礙,可讓數據開發簡單高效,取數便捷。

在數據分析環節,利用DataWind-分析助手,企業員工與大模型對話,就可完成數據可視化查詢與分析等一系列業務探索,解決過去分析洞察上需要大量專業知識的痛點,縮短數據分析周期。

這些將直接體現在業務層面,讓數據價值快速釋放。如DataWind提供了AI自動分析,方便進一步探索圖表背后的原因,比如在“直播間銷售額Top類目”等可視化圖表中,運營人員基于AI分析結果,通過對話形式進一步歸因,實現業務洞察。

火山引擎總裁譚待指出:“VeDI的兩款產品,不但降低了非專業人員數據消費的門檻,還解放了專業人員,讓其可以聚焦復雜場景的需求,提高研發生產效率與代碼質量。”

正如得到APP聯合創始人兼CEO脫不花說得那樣,如果“數據消費”很難、很復雜,一定就會有超過一半的人以各種理由不去看了,而火山引擎把各種數據看板推到大家面前,引起討論、形成行動共識,數據飛輪要轉起來,最開始踹上的那一腳“加速度”非常重要。

不一樣的飛輪讓數據業務良性驅動

數據中臺以及可視化數據面板也有其他企業在做,但值得注意的是,很多企業的業務和數據之間,沒有形成雙向良性驅動,仍舊是割裂的。飛輪不一樣,它和傳統數據中臺有著本質的區別。

字節跳動數據平臺負責人羅旋對此表示,傳統數據中臺第一步就是把數據建設好,讓數據以一個相對整齊、統一的方式呈現出來;而數據飛輪很大程度上是先聊業務,業務上有什么訴求,我們再看數據可以在解決該訴求里面起到哪些重要作用,進而給出解決方案。

“比如客戶需要小程序頁面優化或者文案優化,他的業務痛點非常明確,即通過文案的優化提高營銷轉化率,這個在字節跳動有非常多的積累,我們提供的方案就是做AB測試。”羅旋稱,如果是另一種問題,比如說數據清洗、數據質量的問題,我們還有另外的積累。

譚待認為,很多企業投入大量的資源做數據中臺,建完之后有數據,但是沒有利用起來,本質上就是沒有想清楚最終應該圍繞什么來做這件事情,所以我們提出了數據消費、數據飛輪這樣的邏輯。

有業內人士表示,數據飛輪本質上是一個從業務價值切入,去建數據方法論或者模型的東西,本身不強制一定要跟大模型結合,但大模型可以很好加速飛輪這樣的應用發展,因為AI帶來邏輯推理的變化,可以有效降低數據消費門檻,業務也更容易數據驅動,由此可見,大模型一個重要的方向就是飛輪。

飛輪落地解決企業這些痛點

實際上,數據飛輪已經在多個領域展開應用,受到越來越多的企業歡迎。

例如,作為奇瑞控股旗下的汽車品牌捷途,其汽車數字化負責人劉航透露,運營人員在火山引擎數智平臺上APP運營數據分析場景從過去的7天縮短到目前的秒級響應,并拓展了不少精準分層運營場景,僅僅在保養包售賣場景中,短信實現90%以上的打開率。

譚待對此提出“兩個80%”,即80%的企業員工能夠直接使用數據產品;統一建設的分析指標能覆蓋80%的業務場景。在這個基礎上,企業通過數據消費端到端應用起來,就能解決過去數據建設過程中數據團隊和業務團隊互相不理解,導致最后效果不好的問題。

應用和效果已經很清晰,在落地環節,譚待表示,最大的難點是在意愿上。不過,一旦當企業的核心決策人意識到數據產品或者數據價值本身,對于業務有比較大的幫助,他其實非常有意愿,因為他最終的目標是把業務做好,也是其最大的訴求。

正如上所述,在決策層面“踹一腳”,或許才能實現數據資產和業務應用提升的飛輪效應,激發企業活力。而構建以數據消費為中心的數據飛輪,將是企業數字化建設的必然趨勢。(完)

責任編輯:

標簽: 飛輪效應 價值探索 數據清洗 大模型

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