最近，飛輪火山引擎升級了數據飛輪。重塑其數字智能平臺VeDI推出了“AI助手”，數據通過接入大型人工智能模型，價值幫助企業提高數據處理和查詢分析的探索效率，讓數據與業務形成良性驅動，大模甚至有望改變方式數據價值被發現。型重
數據飛輪和傳統數據中心有什麼區別？在大型車型日益受到重視的飛輪今天，飛輪給我們帶來了哪些思考？
。重塑 flywheel讓數據價值快速釋放。數據
據介紹，價值通過本次數據飛輪升級，探索火山引擎VeDI的大模大數據研發管理套件DataLeap和智能數據洞察DataWind均配置了AI助手，覆蓋了數據生產和消費的型重全鏈路場景，包括數據資產查詢、飛輪開發和管理。操作和維護。和分析見解。
數據資產的查詢和開發是數據消費的基礎。過去，數據資產的檢索和開發嚴重依賴專業人員，但大型模型大大降低了門檻。打破技術壁壘可以讓數據開發簡單高效、數據檢索便捷。
在數據分析過程中，利用DataWind-分析助手，企業員工可以與大模型對話，完成數據可視化查詢、分析等一係列業務探索，解決以往分析中需要大量專業知識的痛點和洞察力，縮短數據分析周期。
這些都會直接體現在業務層麵，讓數據價值快速釋放。例如，DataWind提供AI自動分析，方便進一步探究圖表背後的原因。例如，在“直播間銷量排名靠前的品類”等可視化圖表中，運營商可以根據AI分析結果，通過對話進一步對結果進行歸因，從而實現業務洞察。
狐引擎總裁譚岱指出：“VeDI的兩款產品不僅降低了非專業人士的數據消費門檻，也讓專業人士能夠專注於複雜場景的需求，提高研發生產效率和代碼質量。 ” 。正如Get APP聯合創始人兼CEO拓不華所言，如果“數據消費”困難且複雜，一半以上的人會因為各種原因不再觀看，而火山引擎則結合了各種數據儀表板進行推送擺在大家麵前，引起討論，形成行動共識。對於數據飛輪的轉動來說，最初的“加速度”非常重要。
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不一樣的飛輪，讓數據服務健康驅動。 還有其他公司在做數據中臺和可視化數據麵板，但值得注意的是，很多公司的業務和數據並沒有形成雙向正向驅動，仍然是分離的。飛輪不一樣。它與傳統的數據中心有著本質的區別。
bytebeat數據平臺負責人羅軒表示，傳統數據中心的第一步是把數據建設好，讓數據能夠以相對整齊、統一的方式呈現；而數據飛輪很大程度上是從聊業務開始的，業務的訴求是什麼，我們就會看數據在解決訴求中能起到的重要作用，然後提供解決方案。
“比如某客戶需要小程序頁麵優化或者文案優化，他的業務痛點非常明確，就是通過文案優化來提高營銷轉化率。字節跳動在這方麵有很多經驗，我們提供的解決方案是AB測試。羅軒表示，如果是另外一種問題，比如數據清洗、數據質量，我們還有其他的積累。
坦代認為，很多企業都投入了大量的資源來建設數據中臺。建設完成後，他們有數據，但他們沒有使用它。本質上他們還沒有想清楚到底應該做什麼，所以我們提出了數據消費，數據飛輪的邏輯。
有業內人士表示，數據飛輪本質上是一個從商業價值出發，構建數據方法論或模型的東西。不一定要和大模型結合起來，但是大模型可以很好的加速像飛輪這樣的應用的開發，因為AI帶來邏輯推理的變化，可以有效降低數據消費的門檻，讓業務更加數據化——驅動的?？梢?，大車型的一個重要方向就是飛輪。
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飛輪落地解決了企業的這些痛點。 事實上，數據飛輪已經在很多領域得到應用，受到越來越多企業的歡迎。
比如，作為奇瑞控股旗下的汽車品牌，汽車數字化負責人劉航透露，火山引擎數字智能平臺上運營商的APP運營數據分析場景，從過去的7天縮短到了目前的第二個——層級響應，拓展了很多精準的分層操作場景。僅在維修包銷售場景中，短信的打開率就達到了90%以上。
探代對此提出“兩個80%”，即80%的企業員工可以直接使用數據產品；統一構建分析指標，可覆蓋80%的業務場景。在此基礎上，企業可以通過數據消費的端到端應用，解決以往數據建設過程中數據團隊與業務團隊相互不了解，導致最終效果不佳的問題。
應用和效果已經很清楚了。在實施過程中，譚岱表示，最大的困難是意願。但是，一旦企業的核心決策者意識到數據產品或者數據本身的價值會對業務有很大的幫助，他其實是非常願意的，因為他的最終目標是把業務做好。這也是他最大的訴求。
如前所述，決策層麵的一腳“踢”，或許能達到提升數據資產和業務應用的飛輪效應，激發企業活力。構建以數據消費為核心的數據飛輪將是企業數字化建設的必然趨勢。 （完）【編輯：朱豔靜】。