在9月19日举办的火山引擎“V-Tech数据驱动科技峰会”上，火山引擎宣布在数据平台VeDI上加装全新的“AI助手”，即便不会写代码的运营人员，通过与大模型的对话，也可以做好业务运营数据的取数、看数、归因分析等。目前，VeDI相关数据产品已启动邀测。
字节跳动数据平台负责人罗旋在会上表示，“数据飞轮”模式，是从字节跳动内部大量实践中沉淀提炼出来的。他介绍，随着字节业务的不断发展，数据产品使用也出现了很多新的变化。一方面，使用人群越来越广，相对于早期，现在更多的非技术背景人员已经参与到数据消费的过程中。另一方面，消费场景也越来越多，从之前更加侧重辅助决策，拓展到监测预警、分析预测，实时业务决策等多个层面，覆盖了整个业务过程。
这一背景，就对数据产品提出了越来越高的要求，需要更高的数据时效性，支撑实时的决策&业务行动，同时也需要更强更多样化的能力，覆盖非常不一样的业务场景。
尤为重要的是，企业迫切希望通过降低数据使用门槛，让更多非技术背景的员工能参与到数据消费的过程中，让各种背景的人群，都能够自由灵活的使用数据。
大模型的出现，给数据工具的发展提供了新的探索方向——即利用大模型在交互和效率上的提升，降低数据产品使用门槛，加速企业“数据飞轮”的转动。
火山引擎通过字节跳动内部的一系列探索实践，利用大模型强化了自身的数据产品，为企业的数据消费和利用提供了新的渠道和工具。
首先，在数据资产管理上，探索了AI找数助手，通过大数据治理研发套件DataLeap-找数助手可以实现用自然语言问答的方式，检索包括表、数据集、仪表盘、数据指标、维度、业务知识库等等，做出拟人化总结。在与用户对话式交互的过程中，大语言模型(LLM)可以更好的理解用户真实意图，也可以给用户较贴近人工响应的体验，让“找数”本身的成本变得更低，整个过程有更大的可能用户可以自助的完成。
在数据生产环节，则研发了基于大模型的DataLeap-开发助手，既可以将用户的自然语言描述，自动生成SQL代码，也可以针对存量已有的代码，做诊断优化、问题修复，代码的解释与注释等等，同时覆盖传统的文档搜索、函数使用、代码示例等辅助性需求。
开发助手在很大程度上，减小了编程语言带来的障碍，降低了数据开发的准入门槛。一方面，不是特别精通SQL语言的人员，也开始能做一些简单ETL工作，另一方面，专业的数据研发人员，则可以从大量繁杂且基础的需求中解放出来，更聚焦复杂场景的需求，使生产效率得到大幅度的提升。
在数据洞察环节，火山引擎还提供了DataWind-分析助手。用户只要输入自然语言，就可以查询想要的数据、生成表达式，或是由可视化图表组成的仪表盘。DataWind-分析助手则可以打通飞书等办公协同工具，使用户可以通过IM消息订阅+自然对话，做更多的延展分析，让数据分析能更加灵活，更加随时随地的发生。
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