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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。
大模型應用落地也為大資料技術進一步發展提供了全新思路。火山引擎此前提出“資料飛輪”理念作為企業數智化升級新模式，它以資料消費為核心，透過降低企業資料消費門檻，讓企業各個崗位的員工都能看資料、用資料，從而實現更科學的決策、更敏捷的行動。
為了進一步為資料飛輪提效，火山引擎也將大模型能力引入資料飛輪，讓AI賦能資料生產、消費、分析與應用的全鏈路場景中，降低企業員工的資料消費門檻，撬動企業資料資產，以資料消費帶動資料價值釋放與業務增效。
在近期舉辦資料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，在大消費行業如何透過資料飛輪理念及數智平臺VeDI產品實現資料驅動下的經營生產力升級。
據介紹，現階段，大消費行業正呈現出渠道分化和流量爭奪的發展趨勢。線上上線下、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資料。然而，許多企業僅能利用資料進行基礎的經營分析，而難以將其用於行為、會員和經營等交叉領域以及更豐富的營銷場景中，導致沉寂的資料資產難以迸發出真正的資料價值。
基於上述困境，AI大模型技術加持下的大資料研發治理DataLeap、資料洞察DataWind等敏捷易用的落地工具為企業提供了配套解法。在資料資產建設方面，DataLeap-開發助手能夠以自然語言輔助數倉研發，透過程式碼生成、一鍵最佳化與修復、智慧問答等功能支援資料資產建設。
而DataLeap-找數助手則幫助企業員工以對話形式，輕鬆檢索表、資料集、儀表盤、資料指標等多型別資料來源，自主、自助地進行資料消費。在找數助手的加持下，普惠的資料消費持續激發著員工進行資料探索的更多創造力。
在資料分析方面，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、視覺化查詢以及儀表盤探索，實現更為靈活、準確、高效的分析。
除了資料生產與分析以外，資料應用同樣是大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，使零售企業面臨著精準營銷能力升級、門店數智化運營等挑戰，而這也就對企業的資料應用能力提出更高要求。
對此，客戶資料平臺VeCDP聯動增長營銷平臺GMP，為企業提供了高效且智慧的營銷決策支援，透過活動客群智慧圈選、智慧畫像洞察以及觸達策略智慧編排等能力，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資料產品在識別、收集、處理、降低門檻以及提升效率層面持續發力，為企業的資料生產、消費、分析與應用提供了更強助力。而這一系列環節的資料驅動，恰是火山引擎資料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，在資料飛輪賦能下加速數智化轉型。
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