00后整顿不了的职场 它能

人类正在通过 AI 重塑文明。

或许很多人还不大认可这个说法，但在前两天，差评君受邀参加了火山引擎 Force 原动力大会之后，突然觉得，至少对数据分析行业来说， “ 重塑 ” 这个词，用的没错。

故事是这样的，当时我们在现场逛展，发现除了星光熠熠的豆包之外，一向偏商业的 “ AI + 数据 ” 展台，也扎堆站满了参会者。

差评君凑过去一瞅发现，在一个数据技术展台，挂着 “ 职场人开挂转生记 ” 几个大字，瞬间来了兴趣。

再仔细看，原来这是个计算器，要给企业算算数智化降本这笔账。

主打一个有热闹绝不错过，咱们也上手体验， “ 转生 ” 了一把。

就当哥们以为开挂转生，是变成什么豪门大族的废物少爷、天赋异禀的道门奇才之类的。。。

结果下一个页面出现的是三个 “ 职业 ” 选择，分别是数据分析师、研发工程师和营销运营专家。

咱也就假装一回营销运营专家试试吧。

在回答了几个日常的工作习惯后，数据飞轮一顿转，差评君直接转生成了 “ 内耗绝缘体 ” 。

结果页说，如果咱们编辑部的运营同学，工作与刚才选择的频率和内容一致，那 “ 数据飞轮 + 大模型 ” ，每年可以为我们提效大约 1200 多小时的时间成本。

点击图片看看你能转生成什么

同时差评君获赠箴言一句：不必挂专家号，数据飞轮就是你的精神解药！

咱也仔细看了下，这个 1200 小时数据还真不是一拍脑袋就定下来的，在详情页里，详细展示了时间对比的来源依据。

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玩到这，差评君看出来了，他们做这个计算器，一方面是想算个时间帐。

另一方面，他们也想要用 “ 转生 ” 告诉大家， AI 将重塑人们的数据分析方式。

不得不说，挺有意思。

以前很繁琐、门槛很高的数据分析，现在有了 AI 之后，变得好上手、很轻松。

而有了这个计算器，大家就可以通过自己的工作习惯，很直观地就知道了效率能提升多少；也看到了数据平权，就在不远的将来。

差评君还发现，这个计算器还有一个更刺激的 “ 转生成老板 ” 的隐藏 Boss 剧本。

在老板界面能直接看到， “ AI + 数据 ” 可以为企业节省多少钱的费用成本。

正在我们好奇，这数据飞轮 2.0 是凭啥做到的时候，现场偶遇了一名 “ 打入火山引擎内部 ” 的差友小歪。

咱们友好地就火锅近期精神状态互相交换意见后，他也给咱稍微介绍了一番。

现场给差友看火锅的丑照

说起火山引擎家的数据飞轮，是这几年国内比较火的企业数智化升级模式，咱之前也和差友们聊过。

简单说就是，企业在业务上利用各种数字化工具，把数据玩出花来，帮公司业务做大做强，再创辉煌。

这个过程中，员工不断进行数据消费，又产生各种数据，再利用相对应的产品工具，把这些业务数据又 “ 炼 ” 成数据资产。

在物理世界中，实现不了左脚踩右脚地螺旋上升，但在商业循环里，数据和业务像飞轮一样携手向上还真是到处可见。

在这种背景下，今年火山引擎搞了 “ 船新 ” 升级的数据飞轮 2.0 。

数据消费为驱动力的逻辑没变，但加入了 AI 大模型后，大大提升了飞轮的战斗性能。

咱们平心而论，论数据驱动，字节跳动的能力没得说吧；搞 AI ，相信大家也已经见识到了豆包的强大了。

所以当出现这种双持了倚天屠龙的情况，数据飞轮 2.0 能更进一步地提升效率，自然也就不奇怪了。

换句话说， AI 加入以后，数据分析正在被祛魅。

小歪特地拿了几个例子给我们解释。

比如说，外部企业的一线业务人员，如果想了解自己业务的数据，搁以前的话，只靠自己可搞不定。

你得向专业的数据分析师提需求；数据分析师取数、搭建仪表盘、撰写数据报告，一套组合拳打完，才能把数据报告反馈给你。

而现在，有了数据飞轮 2.0 ，直接打字发给 AI ，他就跟唠嗑一样把你想要的数据给你了。

再说决策科学，要知道，抖音的名字也是靠做 A/B test 得出来的，可这些过程相当不容易。

咱就抛开前面的 test 阶段，光是分析各种结果，就得数据分析师们叭叭叭地手动对比数据，比个张家长、李家短的，最后再手打一份分析报告。

在这个过程中，虽然能用一些数字化工具帮忙，但还是复杂得不行。

而此次推出的大模型能力：智能 A/B 实验设计 & 解读，业务如果想查看 A/B 实验的结果，直接输入 “ 我想查看 B 组比 A 组某个指标高的原因 ” 几个字，自动就能获取 A/B 实验的分析结果。

要知道，字节跳动每天光是同时在运行的 A/B 实验，就有 50000 个之多。

当每个实验报告不再靠分析师 “ 吭哧吭哧 ” 手动摸排指标之后，光就这一环释放的精力，将是多么可观的数字。

能取得这些成果，靠的是数据飞轮 2.0 从数据资产和数据消费双管齐下。

小歪告诉我们，数据飞轮 2.0 这一次核心还有数据资产方面的重要升级，在内部把新方案叫做 AI 数据湖，它有个 6 组真言：

进得来、出得去、管得住、用得省、算得快和做得强。

大家不必纠结这 6 组真言啥意思，我拿一个简单的例子一对比你就懂了。

所谓的进得来，其实就是以前各种图片、表格、网页、文本、视频等等不同格式的数据，进行存储的话，形式太多，分门别类存起来费人力费物力。

而有了火山引擎的数据湖，不管你三七二十一，我全能一口吃下，你省心也省力。

用得省也是类似，搁以前数据处理针对不同格式、不同业务的数据，可能需要一堆数据员，各自负责一个模块来实现。

而火山引擎 AI 数据湖自带了一套低门槛的运维工具，可能一两个专员就能搞定整个公司的数据存储，主打一个省事省心。

同时呢，数据消费也在不断升级中变得更简单了。

以前，我们都不用说复杂的企业数据分析，光是在微信找个聊天记录，都费老劲了。

而现在有了大模型，刚好可以解决这个痛点。

2.0 版本的火山引擎数据飞轮基本做到了，聊聊天就能找到自己想要的数据。

还能同时支持手机、网页多平台操作，可以根据不同行业喂 AI 内部黑话，大大提高查询准确性等等。

就这么一套数据消费的链路，已经在字节跳动内部跑了很久了， 200 多个业务场景，把用在分析的时间降低了 80% 。

所以，总的来说，就跟我们开头说的，对数据分析行业而言， “ AI 重塑 ” 这个词，说的没错。

和以往的各种数据分析效率工具不同，以前只是在固有的数据分析流程上帮忙提高效率，而有了 AI 的加持，可能整个数据分析的形态都能发生变化。

眼下，分析师能够利用 AI ，不用再疲于应付繁琐的基础数据，而更多的普通人，也能借助 AI 零门槛完成自主的数据分析。

在未来，通过 AI 的不断进化，我们可能会进入一个数据分析平权的时代。

哦对了，在上面的 “ 数据飞轮·职场转生记 ” 里，差评君最心仪的结果，是转生成 “ 职场卡皮巴拉 ” 。

责任编辑：随心

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