業務でよく使われるデータ分析ソフトウェア（チャットでデータの確認や分析が可能、Volcano Engine には独自のデータプラットフォーム上に新しい「AI アシスタント」が搭載されている）

チャットでデータを確認したり、データを分析したりできます。 Volcano Engineは独自のデータプラットフォーム上に新しい「AIアシスタント」を搭載

著者 |タン・ウィンイー

編集者 |蘇建勲

ビッグデータの時代において、データは企業の生命線であるというのは古い格言です。最前線のビジネスパーソンであっても、ビジネスマネージャーであっても、データは日々の業務に欠かせないものです。

しかし、従来は企業の業務データを実際に活用することは容易ではありませんでした。ほとんどの企業では、クエリから分析まで、IT 部門のプログラマーやプロのビジネスアナリストなどの専門家に任せていますが、専門家は専門的なソフトウェアの使用方法を学ぶ必要があります。

Volcano Engineの社長、タン・ダイ氏出典：ByteDance

しかし最近、Volcano Engine は独自のデータ スイートで新しい「AI アシスタント」をリリースし、このしきい値を完全に最低レベルまで下げました。

簡単に言えば、コードを書けない運用担当者でも、ビッグモデルと通信して、業務運用データを収集、表示、および属性分析することができます。

現在、VeDI関連データ製品の招待テストが開始されています。

クラウド ベンダーの場合、データ分析やデータ ガバナンスなどのツール スイートが標準です。しかし、今年4月、Volcano Engineは「データフライホイール」という新しい概念を提唱しました。これは、ByteDance内で過去10年間に蓄積された経験モデルであり、主にデータ生成、データ応用、データ消費の3つの部分に分かれています。

出典: バイトダンス

データ フライホイールが「回転」する場合、上司が数字の読み方を習得することが大きな前提条件であることに留意する必要があります。

「データ駆動型はトップダウン型です。上司の習慣が部下の行動や習慣を決定することがよくあります。」ボルケーノ・エンジンの社長、タン・ダイ氏はこう語った。

今回、新たな AI アシスタントが発表された理由は単純です。ビッグモデル技術により、データのフライホイールをより良く「回転」させることができるからです。

大規模モデルの「原材料」は膨大な量のデータです。ビッグモデル分野の台頭により、データの管理と適用方法、および応答速度と精度に対する要件がさらに厳しくなりました。データ資産のクエリと開発は、データ消費の基礎となります。

現在、Volcano Engine は AI ビッグモデル技術を導入し、AI アシスタントが独自のデータ プラットフォーム上で「就任」できるようにしています。 Volcano Engine VeDIのビッグデータR＆DガバナンススイートDataLeapとインテリジェントデータインサイトDataWindは、データの生成と消費のリンクをカバーするAIアシスタントで構成されていると理解されています。

典型的なアプリケーション シナリオは、R&D 担当者以外の人が DataLeap-Data Finding Assistant を使用することです。数字を効率的かつ正確に見つけるには、AI アシスタントに話しかけて要件を伝えるだけで済みます。

DataLeap データ検索アシスタント

DataLeap-Development Assistant では、ビジネス担当者はニーズを言葉で説明するだけで、SQL コードを自動的に生成して最適化したり、SQL の使用上の問題などを相談したりできます。

ByteDance のデータ プラットフォーム責任者である Luo Xuan 氏は、電子商取引のシナリオにおける DataLeap と DataWind の連携分析の応用シナリオを実演しました。

これまで、eコマース事業者は、DataLeapからデータを取得するためにR＆D担当者の支援を求める必要がありました。現在、コードを記述できない電子商取引事業者は、AIアシスタントに直接「過去7日間のGood Things Live Broadcast Roomの稼働状況を分析するにはどのテーブルを使用すればよいですか？」と質問することができます。 DetaLeap は、業務知識ベースに基づいて動作条件に関連するテーブルを推奨し、各テーブルに対応するデータディメンションを説明します。

さらに、オペレーターは DataLeap を使用して、都市別の受注販売や時間帯別のライブ放送室のトラフィックなど、ビジネス状況に対応するデータ要件コードを自動的に生成することもできます。

Volcano のデータ ツールは、ByteDance のエンタープライズ サービス ツールとも統合されています。たとえば、DataWind は Feishu などのオフィス コラボレーション ツールに接続しています。ユーザーは、IM メッセージに登録してチャットすることで、いつでもどこでも分析を行うことができます。

DataWind 分析アシスタント

Dedao APPはByteDanceの「B2Bアプリケーション全シリーズ」のユーザーでもあり、利用している製品にはFeishu、Volcano Engineのデータツールやアプリケーションなどがある。記者会見では、共同創業者兼CEOのTuo Buhua氏が、AI技術の導入後の社内の変化を実演した。管理者は番号を間違えることがなくなり、データの適用がより簡単になったという。

DataWind インテリジェント検索分析

JetourはChery Holdings傘下の自動車ブランドです。 Jetour Automobileのデジタル化責任者であるLiu Hang氏は、Volcano Engineデジタルインテリジェンスプラットフォームのデジタル分析ツールを適用した後、オペレーターはより独立してデータを分析できるようになると明らかにした。 APP操作データ分析シナリオは、従来の7日間から現在の数秒の応答時間に短縮され、精密な階層化操作シナリオの数は0から1に拡大されました。たとえば、メンテナンスパッケージ販売シナリオでは、SMSは現在90％以上の開封率を達成できます。

「現在、ByteDanceの従業員の80％がデータ製品を直接使用でき、管理・運用可能なデータ資産は日常の分析シナリオの80％をカバーしています」とLuo Xuan氏は紹介した。