大模型加持，火山引擎數據飛輪轉入消費行業

（原標題：大模型加持，火山引擎數據飛輪轉入消費行業）

從去年火爆全球的 ChatGPT，到今年閃亮登場的 Sora，大模型技術和應用如火如荼發展。

大模型應用落地也爲大數據技術進一步發展提供了全新思路。火山引擎此前提出“數據飛輪”理念作爲企業數智化升級新模式，它以數據消費爲核心，通過降低企業數據消費門檻，讓企業各個崗位的員工都能看數據、用數據，從而實現更科學的決策、更敏捷的行動。

爲了進一步爲數據飛輪提效，火山引擎也將大模型能力引入數據飛輪，讓AI賦能數據生產、消費、分析與應用的全鏈路場景中，降低企業員工的數據消費門檻，撬動企業數據資產，以數據消費帶動數據價值釋放與業務增效。

在近期舉辦數據飛輪消費行業研討會中，來自火山引擎的專家們詳細介紹了，在消費行業如何通過數據飛輪理念及數智平臺VeDI產品實現數據驅動下的經營生產力升級。

據介紹，現階段，消費行業正呈現出渠道分化和流量爭奪的發展趨勢。在線上線下、私域公域組成的多渠道、多觸點市場環境中，企業沉澱了全域分化的海量數據。然而，許多企業僅能利用數據進行基礎的經營分析，而難以將其用於行爲、會員和經營等交叉領域以及更豐富的營銷場景中，導致沉寂的數據資產難以迸發出真正的數據價值。

基於上述困境，AI大模型技術加持下的大數據研發治理DataLeap、數據洞察DataWind等敏捷易用的落地工具爲企業提供了配套解法。在數據資產建設方面，DataLeap-開發助手能夠以自然語言輔助數倉研發，通過代碼生成、一鍵優化與修復、智能問答等功能支持數據資產建設。

而DataLeap-找數助手則幫助企業員工以對話形式，輕鬆檢索表、數據集、儀表盤、數據指標等多類型數據源，自主、自助地進行數據消費。在找數助手的加持下，普惠的數據消費持續激發着員工進行數據探索的更多創造力。

在數據分析方面，DataWind-分析助手則將員工從曾經冗雜的報表任務中解放出來，使其能夠以對話式指令來實現SQL查詢修復、可視化查詢以及儀表盤探索，實現更爲靈活、準確、高效的分析。

除了數據生產與分析以外，數據應用同樣是消費行業數智轉型過程的重難點。消費者日益細分、個性、便捷的消費需求，以及線上線下渠道的分化，使零售企業面臨着精準營銷能力升級、門店數智化運營等挑戰，而這也就對企業的數據應用能力提出更高要求。

對此，客戶數據平臺VeCDP聯動增長營銷平臺GMP，爲企業提供了高效且智能的營銷決策支持，通過活動客羣智能圈選、智能畫像洞察以及觸達策略智能編排等能力，簡化分析與策略制定流程，助力企業實現營銷活動的自助探索與高效調優。

由此可見，融入 AI 大模型前沿技術後，火山引擎數智平臺旗下數據產品在識別、收集、處理、降低門檻以及提升效率層面持續發力，爲企業的數據生產、消費、分析與應用提供了更強助力。而這一系列環節的數據驅動，恰是火山引擎數據飛輪所致力於實現的願景。

面對嶄露頭角且潛力無限的大模型技術，火山引擎旗下敏捷、安全、高效的全鏈路數智產品，或許能進一步幫助企業探索新技術下的業務增長，在數據飛輪賦能下加速數智化轉型。