马太效应，是社会学和经济学常用理论之一，通常指强者越强、弱者越弱的两极分化现象。如今，这股效应也在国内企业级数据洞察市场蔓延：

  一方面，部分企业尚未意识到数据对于自身发展的价值，或者缺乏高效便捷的数智化产品/工具将庞杂数据变得“可看”“可用”，导致难以及时把握市场行情、做出科学决策，最终发展受限;另一方面，深谙数据驱动的企业，则积极把握数字化时代快速的提升的红利，持续加码企业数智能力，将数据消费贯穿业务推进、管理决策、规划调整等多场景，保障业务健康、快速成长。

  如何尽量缩小马太效应影响，帮助更多企业实现数据洞察领域的数字化升级，享受普惠式数据消费，正在成为现阶段的重要课题。

  9月19日，2023火山引擎数据驱动科技峰会发布数据产品大语言模型应用：DataWind-分析助手、DataLeap-找数助手、DataLeap-开发助手，为公司可以提供从数据资产层到业务应用层的全链路AI能力，让企业数据消费更便捷、更普惠。

  数据消费慢慢的变成了大多数企业数据驱动的基础——从互联网行业的APP改版发布，到金融行业的用户资质审核，再到零售行业的精准营销……数据消费无处不在，但要实现普惠数据消费，企业要拥有一套更低门槛的产品。

  火山引擎智能数据洞察DataWind此次推出的大模型应用——DataWind-分析助手，通过自然语言对话的方式，为用户更好的提供了可视化查询的自然语言取数、可视化图表生成、表达式生成，仪表盘分析探索、IM消息订阅等全流程的智能化自助分析服务。

  在进行业务数据分析时，分析人员经常需要自定义一些分析维度。以往都需要强依赖分析人员人工编写代码逻辑，来实现分析维度的生成。

  代码语言成为了大部分业务人没办法进行灵活、个性化分析的屏障。DataWind-分析助手能够最终靠对话式方式，自动生成符合用户诉求的表达式，直接生成新的字段，就能帮助没有代码语言背景的人员，实现更自助的个性化分析。

  用户在自助分析的过程中，针对业务场景，在大多数情况下要创建大量仪表盘，从而构建一个完整的业务专题分析体系。

  DataWind-分析助手能够在一定程度上帮助用户快速进行仪表盘的生成与创建，仪表盘配色主题生成与切换，以及仪表盘的进一步探索分析等。

  针对并无数据分析基础的用户来说，通过自然语言描述，就能快速生成仪表盘，节省大量时间。

  基于已有的仪表盘，用户都能够随时唤起分析助手，针对该仪表盘的数据通过会话式方式，提出问题，快速得到解释。同时，分析助手本身也会基于该数据，提供一系列问题提示，减少用户问题输入的时间。

  分析助手利用对用户自然语言的理解，可以洞察背后的诉求，及时自动地更新图表。它还支持多轮问答/追答，输出理解和分析逻辑，同时用户可通过界面观察完整的操作的流程，并支持用户的人为干预和调优。

  此外，基于用户常见的IM工具(如飞书等)，DataWind-分析助手不但可以实现订阅提醒、消息推送、监控提醒等，在与 DataWind 分析助手的对话过程中快速实现查询，同时该功能也支持自然语言自由提问。

  DataWind此次推出的分析助手是在此前拖拉拽就可以实现可视化分析的基础上，逐步降低使用门槛，帮助更多没有数据分析基础的人快速自主进行 BI 分析，有实际效果的减少繁琐的取数与图表制作等工作，缩短数据分析周期。

  以零售企业双11大促为例，数据分析师能够最终靠DataWind为运营岗位员工搭建所需的数据仪表盘，以满足看数需求;但如果运营人员想要针对仪表盘内的某项数据做深入了解，由于缺乏代码输入能力，往往需要依赖数据分析师或数据开发岗位员工的协助。

  但现在，基于DataWind-分析助手，运营人能直接在对话框内以自然语言输入需求，即可返回所需的数据内容。

  这种近乎0门槛、极速式的数据体验，使得数据分析思考周期大幅度缩短，极大保障了数据的准确性和时效性，可以高质量满足大促期间前线业务对数据的多方面需求。

  另外，基于与IM工具的全面贯通，DataWind-分析助手提供的IM消息订阅等功能，企业员工打破原来在移动办公场景下只可以通过仪表盘“看数”的局面，实现更多延展性分析，让原本只能“看”的静态数据“活”起来，随时随地用活数据。

  在大语言模型应用的加持下，DataWind-分析助手逐步降低企业员工用数门槛，实现从图表制作、到图标分析、再到订阅与监控等全流程的自助化，让企业内部的看数、用数，从原本小部分人的“高精尖”(高级﹑精密﹑尖端)事变成在获得数据权限条件下，人人都能享受并依赖的“普惠”事，帮企业真正践行数据驱动。(作者：邱镇鑫)

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