大模型加持，火山引擎数据飞轮转入消费行业

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从去年火爆全球的 ChatGPT，到今年闪亮登场的 Sora，大模型技术和应用如火如荼发展。

大模型应用落地也为大数据技术进一步发展提供了全新思路。火山引擎此前提出“数据飞轮”理念作为企业数智化升级新模式，它以数据消费为核心，通过降低企业数据消费门槛，让企业各个岗位的员工都能看数据、用数据，从而实现更科学的决策、更敏捷的行动。

为了进一步为数据飞轮提效，火山引擎也将大模型能力引入数据飞轮，让 AI 赋能数据生产、消费、分析与应用的全链路场景中，降低企业员工的数据消费门槛，撬动企业数据资产，以数据消费带动数据价值释放与业务增效。

在近期举办数据飞轮消费行业研讨会中，来自火山引擎的专家们详细介绍了，在大消费行业如何通过数据飞轮理念及数智平台 VeDI 产品实现数据驱动下的经营生产力升级。

据介绍，现阶段，大消费行业正呈现出渠道分化和流量争夺的发展趋势。在线上线下、私域公域组成的多渠道、多触点市场环境中，企业沉淀了全域分化的海量数据。然而，许多企业仅能利用数据进行基础的经营分析，而难以将其用于行为、会员和经营等交叉领域以及更丰富的营销场景中，导致沉寂的数据资产难以迸发出真正的数据价值。

基于上述困境，AI 大模型技术加持下的大数据研发治理 DataLeap、数据洞察 DataWind 等敏捷易用的落地工具为企业提供了配套解法。在数据资产建设方面，DataLeap-开发助手能够以自然语言辅助数仓研发，通过代码生成、一键优化与修复、智能问答等功能支持数据资产建设。

而 DataLeap-找数助手则帮助企业员工以对话形式，轻松检索表、数据集、仪表盘、数据指标等多类型数据源，自主、自助地进行数据消费。在找数助手的加持下，普惠的数据消费持续激发着员工进行数据探索的更多创造力。

在数据分析方面，DataWind-分析助手则将员工从曾经冗杂的报表任务中解放出来，使其能够以对话式指令来实现 SQL 查询修复、可视化查询以及仪表盘探索，实现更为灵活、准确、高效的分析。

除了数据生产与分析以外，数据应用同样是大消费行业数智转型过程的重难点。消费者日益细分、个性、便捷的消费需求，以及线上线下渠道的分化，使零售企业面临着精准营销能力升级、门店数智化运营等挑战，而这也就对企业的数据应用能力提出更高要求。

对此，客户数据平台 VeCDP 联动增长营销平台 GMP，为企业提供了高效且智能的营销决策支持，通过活动客群智能圈选、智能画像洞察以及触达策略智能编排等能力，简化分析与策略制定流程，助力企业实现营销活动的自助探索与高效调优。

由此可见，融入 AI 大模型前沿技术后，火山引擎数智平台旗下数据产品在识别、收集、处理、降低门槛以及提升效率层面持续发力，为企业的数据生产、消费、分析与应用提供了更强助力。而这一系列环节的数据驱动，恰是火山引擎数据飞轮所致力于实现的愿景。

面对崭露头角且潜力无限的大模型技术，火山引擎旗下敏捷、安全、高效的全链路数智产品，或许能进一步帮助企业探索新技术下的业务增长，在数据飞轮赋能下加速数智化转型。

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