业务增长方案（如何才能让数据有效驱动业务增

为什么相同的工具，不同企业用起来会存在如此大的差异，这背后，是因为很多企业没有很好地满足不同角色的数据需求，也没有做到在正确的时间，让正确的人及时、方便、快捷地用到正确的数据。

比如企业的决策层，他们希望对于企业的业务发展拥有足够的掌控力，需要能够随时随地了解业务的最新情况与动态，但现实却是，他们只能通过定期召开各种会议，在会上去看各个团队提供的各种报告、报表、PPT。这种方式，既无法做到及时了解，也不一定能看到真实的数据表现。

再比如企业一线员工，他们所关注的是自己所负责项目的实际表现。他们希望能够在数据的帮助和指导下，更好地制定策略并验证效果。但是，这些员工往往缺乏数据意识，或是缺少收集、分析、验证和辅助执行落地的数据工具，在项目推进过程中，总是凭经验、拍脑袋，这也导致业务结果存在非常高的不确定性的风险。

对于这个问题，火山引擎总裁谭待过去一年做了很多调查和思考，他发现，数据中台确实帮助企业解决了一部分数据集中建设和管理的问题，但是并没有解决业务上的痛点和问题，也没有解决不同角色的实际痛点和使用数据的问题。

火山引擎总裁谭待

谭待直言，“没有解决好这最后一公里，前面的投入和没干区别不大。甚至反而因为投入了大量的人力和物力，从没有带来业务结果的角度来说，可能还不如没干。”

在其看来，建设数据中台，其实只是实现数据驱动的一个手段，而有些企业却把他当做了最终的目标。“把手段当成了目标，把阶段性成果当成了最终成果，又何谈成功？”

字节跳动如何用数据？

对于字节跳动来说，数据中台的建设过程也覆盖了整个公司的发展史。

在2012年公司创业初期，字节跳动就开始做A/B测试。最初是手写代码，后来发展成支持大规模测试的平台。随着A/B测试越做越多，字节跳动发现只看一个结果还不够，需要有数据分析提供策略依据，并有指标进行验证。

于是，字节跳动开发了一个叫做“风神”的数据运营平台，以及配套的数据集成、数据开发、数据治理等工具。到了2015年前后，这些数据工具已经逐步成型，并且已经让字节员工养成了使用数据的习惯。据统计，那个时候每个字节员工平均每天要看30张左右的数据图表。

后面，随着业务的迭代，字节跳动又开发了客户数据平台、ABI工具等等。为了满足数据分析的需求，字节跳动也基于Clickhouse开发了极速的OLAP引擎，去支持内部数万员工每天的日常工作。

可以看出，字节跳动的这套数据中台是基于业务需求不断演变而来，所以它是面向应用构建的数据中台，而非面向基础构建的数据中台。这二者存在很大差异，因为面向应用更有目标性，能更早发挥数据价值。

据字节跳动数据平台负责人罗旋介绍，“目前，字节跳动内部80%的员工可以直接使用数据产品，可管理、运营的数据资产覆盖80%的日常分析场景。”

字节跳动数据平台负责人罗旋

基于此，谭待所以道，让数据能够真正驱动业务的核心在于——数据消费。“有了更频繁的数据消费，让数据真的活起来、用起来，才能够更好地驱动业务的增长，同时进一步促进数据更好地建设。”

让数据飞轮转动

现在，字节跳动在数据方面积累的技术和经验，也在通过火山引擎对外提供。今年4月，火山引擎对外发布了企业数智化升级新模式“数据飞轮”。

谭待称，数据飞轮是以数据消费为核心驱动力，使企业数据流充分融入业务流，实现数据资产和业务应用的飞轮效应，从而激发员工创造力，增强业务发展动力，提升组织生命力。

据其介绍，数据飞轮拥有双层结构，在上层的“业务应用轮”中，通过更频繁的数据消费，可以让业务的运营和决策更加科学，也能进步提升执行和落地的速度，最终有效帮助企业提升业务价值。

“业务价值的显著提升，又能让业务在尝到甜头的情况下，更快、更频繁的消费和使用数据，从而实现数据驱动业务提升的小循环。”谭待说。

而在下层的“数据资产轮”中，通过频繁的数据消费，以及上轮业务价值提升所带来更多的数据，会更加丰富企业的数据资产。

数据资产的丰富、数据量和多样性的增加，会倒逼企业的数据构建管理持续优化。而更高效的数据管理，将促进数据研发效率的提升。这样一来，又能进一步助力数据更快更好地被消费，提升了数据消费的效率。从而实现了业务价值反推数据效率提升的另一个小循环。

谭待表示，很多企业无法较好释放数据价值，原因在于业务和数据之间没有形成双向良性驱动。而数据飞轮以更广泛地数据消费为核心和基础，不仅仅促进了数据资产的建设，同时也能够更好地助力业务的发展和价值的提升。

AI大模型助力

对于如何让“数据飞轮”良性运转，谭待强调，数据驱动首先是一种文化，这个文化体现在目标设定上，也体现在整个企业、团队的行为习惯上；其次，文化的贯彻和落地需要好用的工具。除此之外，也需要相应的角色、组织和机制一起协同，来保证数据飞轮能够持续、顺畅、飞快地运转下去。

在这个过程中，火山引擎的价值体现在工具能力的提供上。在9月19日举办的V-Tech数据驱动科技峰会上，火山引擎数智平台VeDI正式发布“AI助手”，通过接入人工智能大模型，进一步提升了企业数据处理和查询分析的效率。

谭待称，数据飞轮将是大模型在企业市场应用落地的一个重要方向。“大模型降低了企业挖掘数据价值的门槛，更高效地构建以数据消费为核心的数据飞轮，AI加持的数据飞轮将成为企业做好数据驱动的一个新范式。”

比如在数据资产的检索方面，过去的传统技术，主要依靠数据结构化管理，只能基于关键词进行检索。而与大语言模型(LLM)结合后，数据资产查询的方式可变得更“拟人化”。基于火山引擎的DataLeap-开发助手，用户现在使用自然语言，就可以自动生成、优化SQL代码，以及对话式咨询SQL使用问题等。

在数据分析环节，利用火山引擎的DataWind-分析助手，企业员工通过与大模型对话，就可完成数据可视化查询与分析等一系列业务探索，从而解决过去分析洞察上需要大量专业知识的痛点，缩短数据分析周期。

谭待指出，上述两款产品，不但降低了非专业人员数据消费的门槛，还解放了专业人员，让其可以聚焦复杂场景的需求，提高研发生产效率与代码质量。

所以，构建以数据消费为中心的数据飞轮，将是企业数字化建设的必然趋势。“而火山引擎将通过AI+数据飞轮持续降低数据消费门槛，充分释放企业的数据价值，帮助企业更好地从数据中获取增长的动力。”谭待说。