AI巨头角逐,数智化变革再升级
智慧科技
在2024年12月18日举行的火山引擎FORCE原动力冬季大会上,火山引擎数智平台(VeDI)推出了升级版的数据飞轮2.0模式。
在延续去年4月提出的“以数据消费促资产建设,以数据消费助业务发展”这一核心理念的基础上,数据飞轮2.0版本将AI视为数智化的关键驱动力。通过引入AI技术,该版本旨在促进更加普及的数据消费,从而助力企业的全面发展。
火山引擎数据飞轮2.0模式图
本次模式升级涵盖了智能数据洞察DataWindChatBI智能体、增长分析DataFinder智能分析助手、A/B测试DataTester智能实验助手、客户数据平台VeCDP智能营销助手、增长营销平台GMP创意助手、大数据研发治理套件DataLeap运维助手以及E-MapReduce全模态数据处理引擎等多个方面,全面展示了火山引擎数智平台产品的AI能力。 这次升级不仅体现了火山引擎在大数据和人工智能领域的深厚积累,也表明其致力于为企业提供更加全面和高效的数据解决方案的决心。通过这些智能化工具的应用,企业能够在激烈的市场竞争中更好地理解用户需求,优化运营策略,提升营销效果,并最终实现业务的持续增长。这不仅是技术的进步,更是对现代商业环境变化的一种积极应对。
与此同时,两大核心数据飞轮2.0解决方案首次正式对外发布。
其一为“DataFabric驱动下的ChatBI智能体解决方案”,这一方案的核心优势在于使业务人员能够根据自身需求定制专属的数据智能体,从而显著降低了业务人员在调用和理解数据时的难度。在我看来,这样的技术革新不仅提升了企业内部的工作效率,也使得数据分析更加普及化和民主化,让更多的非专业技术人员也能轻松掌握和利用大数据的力量,为企业决策提供有力支持。这标志着企业在数字化转型过程中向着更加智能化、个性化的方向迈进了一大步。
其二为“多模态数据湖解决方案”,该方案致力于管理各类模态数据,扩大企业的数字资产规模。
至此,数据飞轮2.0通过全面整合AI技术于数据生成、管理和应用各个环节,促进企业数据消费的便捷化及资产构建的低门槛化,从而加快企业实现数据价值的速度。
数据消费的新体验:ChatBI智能体
在2.0升级前,火山引擎数据飞轮已在近两年的时间里,帮助众多企业通过数据消费挖掘数据价值,助力业务增长:
领克汽车利用数据飞轮构建用户数据平台,精准把握消费者需求,实现了差异化营销,运营成本降低了70%;德邦快递通过数据飞轮解决了数据“黑盒”问题,用户识别和营销效率显著提升,每月营销活动峰值可达100场,效率提高了5倍;玛丽黛佳在两年内完成了数字化转型,搭建了“数据找人”的模式,使数据能够自动产生并流向业务负责人,实现了实时决策。
数据飞轮模式并非静态技术框架,而是有生命力的生态系统,其生命力源于数据消费。而,企业数据消费的广度与深度,则直接决定企业数智化的程度。
上述企业在数据飞轮模式的推动下,内部数据消费水平显著提升。 在当今数字化转型的大背景下,这家企业的成功案例无疑为其他企业提供了宝贵的经验。通过运用数据飞轮模式,企业不仅能够更高效地收集和分析数据,还能在决策过程中更加精准地利用这些信息。这种良性循环不仅提升了企业的运营效率,还增强了其市场竞争力。数据飞轮模式的成功应用表明,只有真正理解并重视数据价值的企业,才能在激烈的市场竞争中立于不败之地。
然而,在与更多客户合作的过程中,火山引擎数智平台发现了一个重要问题:企业内部不同岗位之间的数字化水平存在显著差异,数据分析和应用产品的使用通常局限于少数专业人员,这在很大程度上限制了企业级数据应用潜力的发挥。
这引发了火山引擎数智平台的深思:如何确保企业各个业务角色以及每一个层级的组织,都能够轻松且高效地获取和使用数据? 在当前数字化转型的大潮中,这一问题显得尤为重要。企业内部不同层级和职能的角色对数据的需求各异,如何构建一个灵活而强大的数据平台,不仅能够满足这些多样化的需求,同时还能保证数据的安全性和准确性,是一个值得深入探讨的话题。此外,提升用户界面友好度与操作简便性也是实现高效数据利用的关键因素之一。只有这样,企业才能真正发挥数据的价值,驱动业务创新与发展。
在AI涌现的趋势下,他们摸索着找到了新解法——构建业务自己的数据智能体,在经由内部多个产品实践后,最终发布了“Data Fabric驱动下的ChatBI智能体”解决方案。
火山引擎Data Fabric驱动下的ChatBI智能体解决方案
事实上,在过去的一年里,火山引擎数智平台通过推出智能数据洞察DataWind分析助手等工具,显著提升了企业员工的工作效率。借助这一功能,员工能够利用自然语言输入查询需求,系统则会自动呈现相应的可视化图表,并支持进一步的深度分析。这项技术不仅简化了数据分析流程,还使得非专业技术人员也能轻松上手,大大提高了企业的决策效率与灵活性。 个人认为,这样的技术创新对于推动数字化转型具有重要意义。它不仅降低了数据分析的技术门槛,让更多的业务人员能够直接参与到数据驱动的决策过程中来,而且也有助于企业在激烈的市场竞争中更快地响应变化,把握机遇。此外,随着这类智能化工具的普及应用,未来我们或许可以看到更多类似的创新产品和服务,它们将进一步促进整个行业乃至社会的发展进步。
然而,在企业的实际操作中,要求专业的分析师重新学习如何输入提示(prompt),并不能真正减轻他们的负担。同时,对于那些不熟悉商业智能(BI)工具的员工来说,在使用这些功能时,仍然会面临诸如如何选择合适的数据集等专业难题。
同时,笼统的分析助手无法理解不同行业与业务中的“黑话”,不理解使用者的真实意图,从而大幅降低分析准确性。
“Data Fabric驱动下的ChatBI智能体”解决方案,正在试图解决上述这些问题:通过构建完整的智能数据服务体系,打破数据“专业”壁垒,帮助企业内每个业务都能定制专属智能体,持续降低数据使用门槛,提升大模型能力下的数据反馈效率和准确率。
在这套解决方案中, Data Fabric通过语义层和数据模型的整合,重构了数据生产关系,在显著降低数据存储和计算成本的基础上,让数据服务变得更加敏捷;而ChatBI智能体则能更贴合业务个性化需求,通过交互理解、数据访问、分析推理和结果生成四大模块,极大提升业务员工的数据生产力,让数据消费变得更加简单直接。
数据显示,在字节跳动内部,该方案已经应用于超过200个分析场景,每日处理分析请求达10万余次,平均分析时间减少了80%,同时显著降低了数据开发和运维的成本。
数据资产的新生力:多模态数据湖
如果说“Data Fabric驱动下的ChatBI智能体”解决方案,是火山引擎数智平台持续在服务企业过程中,不断洞察新的业务需求,实现的“数据+AI”能力沉淀和升级。那么“多模态数据湖”解决方案的诞生,则更像他们洞见当下企业即将遇到的问题时,所作出的敏捷反应。
LLM的大热,让企业对于AI赋能的数字化满怀憧憬,众多企业投身大模型于业务场景的落地实践。然而技术魅力与现实困境共生,大模型催生的图像、视频、音频等海量多模态数据正在挑战传统湖仓技术。
传统的结构化数据处理,无法满足当下对多模态数据的存储、计算,也无法挖掘出这部分数据背后的资产价值。
在深度参与大模型产业的同时,火山引擎数智平台亦敏锐感知到了非结构数据变现成企业核心数据资产的意义。
多模态数据湖解决方案,应运而生。
火山引擎多模态数据湖解决方案
火山引擎数据飞轮2.0所推出的多模态数据湖解决方案,可实现海量结构化、半结构化及非结构化数据的统一精细化管理,全方位兼容各类数据格式,为LLM预训练、持续训练和微调全程各个环节提供更好的数据支持。
火山引擎推出的多模态数据湖方案,不仅实现了各类数据的统一管理,还显著提升了数据处理的灵活性与效率。该方案提供了超过100种预置的数据处理算子,能够轻松应对非结构化数据的复杂处理需求。此外,火山引擎多模态数据湖方案支持CPU和GPU的异构计算,使得数据处理速度相比传统方式提升了三倍以上。 这一方案的推出,无疑为大数据时代的企业提供了一个强大的工具箱,极大地简化了数据处理流程,提高了数据分析的效率。尤其对于那些需要处理大量非结构化数据(如图片、视频等)的企业来说,这样的解决方案不仅可以减少开发成本,还能加速产品迭代周期,使企业在竞争激烈的市场环境中占据更有利的位置。同时,通过高效利用异构计算资源,企业能够在保证数据处理质量的同时,大幅降低运营成本,提升整体竞争力。
目前,该解决方案已在泛互联网、汽车等行业得到广泛应用,并取得了显著成效。 在我看来,这种技术的应用不仅推动了相关行业的发展,还极大地提高了企业的运营效率和服务质量。尤其在当前数字化转型的大背景下,此类创新技术的应用显得尤为重要,它不仅为企业带来了实际效益,也为消费者提供了更加便捷和优质的服务体验。
一家专注于智能网联汽车的科创公司起初采用自建的开源大数据平台来支持车联网的数据采集、处理和分析工作,然而这种方式暴露出实时数据与离线数据脱节、数据量激增以及系统稳定性差等问题。
通过引入火山引擎多模态数据湖解决方案,该企业将火山引擎E-MapReduce作为数据湖OLAP引擎,构建了一个兼具离线与实时分析能力的湖仓一体架构。同时,他们利用E-MapReduce的存算分离架构来应对不断增长的数据量,确保计算性能的SLA稳定,从而实现了维护成本几乎降为零的目标。此外,企业还借助全域数据集成DataSail工具,实现了OLAP和OLTP两种不同负载任务的有效分离,确保了服务的高可用性。最终,该企业在数据处理时效性提升至秒级的同时,还将资源成本降低了30%。 从这一案例可以看出,采用先进的数据湖解决方案能够显著提升企业的数据处理效率和服务质量,同时还能大幅降低运营成本。这不仅反映了现代企业在数字化转型过程中对高效数据管理工具的迫切需求,也展示了云计算技术在推动企业智能化升级方面的巨大潜力。随着数据量的持续增长和技术的不断进步,未来将有更多企业选择类似的解决方案以优化自身的IT架构和业务流程。
技术之外,能力的培养至关重要
数据飞轮2.0模式的诞生,不仅是火山引擎在当前技术变革中的顶层设计升级,更源自字节跳动内部对数据驱动和AI实践经验的深度总结与提炼。 这一创新不仅体现了字节跳动在大数据分析和人工智能应用方面的深厚积累,也展示了其在推动技术创新方面的前瞻性和领导力。0模式的成功推出,预示着未来科技领域的发展趋势将更加注重数据的深度挖掘和智能化应用,同时也为其他企业在面对技术转型时提供了宝贵的参考案例。
事实上,目前火山引擎数据飞轮2.0模式为企业客户提供的一切能力,都在字节跳动内部经历了长时间的积累与打磨。
比如,多个业务线搭建了专属ChatBI智能体,数据显示,基于ChatBI智能体,业务用户可自闭环完成“从业务问题到数据问题”的诊断和分析,数据自助分析率达90%。
再比如,另一款数智产品增长营销平台GMP所提供的创意助手功能,能够生成80%无需人工干预即可直接投放的营销内容。
经过内部多次实践验证,火山引擎数据飞轮2.0模式已积累了丰富的应用场景经验。除了技术层面的能力,这些非技术层面的经验同样对飞轮2.0模式的成功运行起到了关键作用。
因此,火山引擎在此次大会中推出了“数据飞轮2.0加速计划”,旨在为企业提供一个更加便捷的数据应用环境。该计划不仅为希望尝试新功能的企业提供长达3个月的免费试用期,还特别针对那些需要深入探索数据飞轮2.0应用场景的企业,提供了最高可达3个月的免费项目制陪跑服务。 这一举措无疑为众多企业带来了实质性的支持与帮助。通过提供长时间的免费试用以及专业的陪跑服务,火山引擎展示了其对推动企业数字化转型的决心和承诺。此举不仅可以降低企业的试错成本,还能帮助企业更有效地利用数据资源,提升决策效率和市场竞争力。同时,这也反映了当前技术服务商更加注重与企业建立长期合作关系的趋势,通过提供全方位的支持来促进双方的共赢发展。
在为企业提供工具能力的同时,更要向企业传递方法与经验。这不仅是技术层面的支持,更是智慧的传承。随着市场竞争的日益激烈,企业不仅需要先进的技术工具来提升效率,更需要一套科学的方法论和丰富的实战经验来指导决策。正如一位优秀的航海者不仅需要坚固的船只,还需要对海洋的深刻理解以及应对各种天气变化的能力。因此,帮助企业在方法论上建立坚实的基础,将有助于其在未来的发展道路上更加稳健地航行。 这样的做法能够促进企业的长远发展,使其不仅能在短期内通过技术创新获得竞争优势,还能在长期内通过持续学习和应用最佳实践保持领先地位。此外,这也是一种知识共享的文化,可以激发企业的创新潜力,促进整个行业的进步和发展。
据了解,该陪跑服务不仅包括了企业大模型数据应用方案的规划,还覆盖了企业DataAI能力的培育以及业务陪跑等多方面内容,旨在帮助企业以更短的时间,快速构建并高效运行数据飞轮2.0,从而实现业务价值的显著提升。 这种全面的服务模式无疑为企业在数字化转型过程中提供了强有力的支持。尤其对于那些希望在短时间内实现技术飞跃的企业来说,这样的陪跑服务可以有效降低试错成本,提高项目成功率。同时,它也为企业培养内部的技术人才提供了良好的平台,有助于企业长期可持续发展。不过,值得注意的是,在享受这些服务的同时,企业也需要根据自身实际情况灵活调整策略,确保能够真正从中受益,而不是仅仅依赖外部支持。