9月19日，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。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。

　　火山引擎总裁谭待认为，数据飞轮将是大模型在企业市场应用落地的一个重要方向。

　　数据全链路AI应用

　　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。

　　数据资产的查询和开发，是数据消费的基础。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，通过对话式的查询方式，能高效准确找数，实现员工自助数据消费第一步；基于DataLeap-开发助手，使用自然语言，就可以自动生成、优化SQL代码，以及对话式咨询SQL使用问题等，打破技术阻碍，让数据开发简单高效，取数便捷。

　　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，解决过去分析洞察上需要大量专业知识的痛点，缩短数据分析周期。同时，DataWind还联通飞书等办公协同工具，使用者通过IM消息订阅、对话，进行更多延展分析，实现随时随地的灵活分析。

　　改变数据价值的探索方式

　　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展示了电商场景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，不会写代码的电商运营可以直接提问，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，调用SQL工具做表的检查，点击确认AI自动修复，进一步优化数据资产。

　　DataWind提供了AI自动分析，方便进一步探索图表背后的原因。比如在“直播间销售额Top类目”等可视化图表中，运营人员基于AI分析结果，通过对话形式进一步归因，实现业务洞察。

　　助力企业落地数据驱动

　　今年4月，火山引擎基于字节跳动数据驱动的实践经验，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。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。

　　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。

　　数据飞轮，通过数据消费实现洞察科学、决策高效、行动敏捷，带来业务价值提升；也通过频繁的数据消费和业务收益，有的放矢建设高质量、低成本的数据资产，更好地支撑业务应用。企业数据流充分融入业务流，实现数据资产和业务应用提升的飞轮效应，激发企业活力。

　　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。”（刘锐）