00后整顿不了的职场 它能
人类正在通过 AI 重塑文明。后整
或许很多人还不大认可这个说法,顿不的职但在前两天,后整差评君受邀参加了火山引擎 Force 原动力大会之后,顿不的职突然觉得,后整至少对数据分析行业来说,顿不的职 “ 重塑 ” 这个词,后整用的顿不的职没错。
故事是后整这样的,当时我们在现场逛展,顿不的职发现除了星光熠熠的后整豆包之外,一向偏商业的顿不的职 “ AI + 数据 ” 展台,也扎堆站满了参会者。后整
差评君凑过去一瞅发现,顿不的职在一个数据技术展台,后整挂着 “ 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 ” 。
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