軟件市場方面，2026年大數(shù)據(jù)軟件將成為國內(nèi)第二大技術(shù)市場，大數(shù)據(jù)軟件將以26.9%的五年CAGR強(qiáng)勢增長，軟件IT投資規(guī)模逐年接近硬件市場。

作為大數(shù)據(jù)領(lǐng)域貫穿數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用等多環(huán)節(jié)流程的工具，BI類產(chǎn)品是大數(shù)據(jù)軟件大軍中的重要一員。

目前，國內(nèi)常用的BI產(chǎn)品種類繁多，但在進(jìn)行數(shù)據(jù)提取、分析、展現(xiàn)全鏈路操作時，普遍對使用對象存在一定技術(shù)門檻。

以電商平臺行業(yè)商家運(yùn)營崗位為例，在雙11期間需要對行業(yè)商品庫存數(shù)據(jù)進(jìn)行即時采集與分析，一般情況下行業(yè)數(shù)據(jù)分析師會在此環(huán)節(jié)承擔(dān)大多數(shù)取數(shù)、統(tǒng)計工作，并將結(jié)果性數(shù)據(jù)反饋給運(yùn)營。但在實際工作場景中，臨時性的數(shù)據(jù)需求往往會因為包括分析師資源緊張、多需求并線等原因，難以被滿足，這時候就需要運(yùn)營自行按照臨時自定義的邏輯，完成數(shù)據(jù)加工處理的操作。

但即便是借助BI產(chǎn)品，也并非僅靠“傻瓜式”操作就能完成整套工作流程。

首先，在數(shù)據(jù)提取上，運(yùn)營必須掌握基礎(chǔ)SQL操作，才能從龐雜的數(shù)據(jù)字段中篩選自己所需的數(shù)據(jù)，這對大多數(shù)非技術(shù)背景出身的運(yùn)營崗位人員來說，是一道現(xiàn)實“攔路虎”。

其次，當(dāng)部分業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲在本地時，如果和線上數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)有關(guān)聯(lián)交叉分析，那么本地數(shù)據(jù)無法定時自主更新，導(dǎo)致每次看板都需要手動迭代，數(shù)據(jù)的獲取時效性和滿足度大打折扣。

因此，在速度夠快、穩(wěn)定性高的基礎(chǔ)上，企業(yè)員工對BI產(chǎn)品的要求也在進(jìn)一步加碼，“門檻低”“上手快”成為第二階段的追求。

DataWind是火山引擎數(shù)智平臺VeDI面向企業(yè)數(shù)據(jù)分析場景推出的智能數(shù)據(jù)洞察產(chǎn)品，在歷經(jīng)字節(jié)跳動內(nèi)部多業(yè)務(wù)多場景實踐后，已正式對外進(jìn)行能力輸出。日前，DataWind推出全新進(jìn)階功能——可視化建模，旨在為用戶提供零門檻數(shù)據(jù)處理服務(wù)。

借助可視化建模，用戶通過可視化拖、拉、連線操作，就能將復(fù)雜的數(shù)據(jù)加工建模過程簡化成清晰明了的畫布流程，真正幫助用戶實現(xiàn)數(shù)據(jù)生產(chǎn)加工環(huán)節(jié)的“所想即所得”，極大降低數(shù)據(jù)使用門檻。

此外，該功能還支持同時構(gòu)建多組畫布流程，用戶可以一圖實現(xiàn)多數(shù)據(jù)建模任務(wù)構(gòu)建，提高數(shù)據(jù)建設(shè)效率、降低任務(wù)管理成本；同時，畫布還集成封裝了超過40種數(shù)據(jù)清洗、特征工程算子，可覆蓋初階到高階的全面數(shù)據(jù)生產(chǎn)能力。

而除了在技術(shù)層面為用戶降低數(shù)據(jù)分析門檻，在使用場景上，DataWind也為用戶盡可能打破時空邊界——早在今年月，DataWind就全面與飛書、郵件等在線協(xié)同辦公I(xiàn)M工具協(xié)同，如用戶通過飛書可以實現(xiàn)DataWind數(shù)據(jù)服務(wù)一鍵訂閱，實現(xiàn)隨時隨地查看數(shù)據(jù)、使用數(shù)據(jù)。

速度夠快、穩(wěn)定性高、門檻低、上手快，不斷升級自我功能、滿足用戶多重需求的火山引擎DataWind目前已在零售、汽車、手機(jī)、金融等多個行業(yè)完成性能驗證，受到企業(yè)歡迎。

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