“数据加载速度变快了。”
这是小吴在运用DataWind后的第一感受。
现在上任于国内一家手机企业的小吴，主要负责手机自带游戏的市场营销数据剖析作业。她介绍，数据剖析的条件是能够高效地将分散在不同广告渠道的根底数据及时收回，“通常情况下，各个广告渠道都是一套独立的系统，传统的做法是，咱们会去跟各个渠道将营销期内的数据底表下载到本地，然后人工去合成一张储存在本地的全体大表。”
显然，这并不是一套高效的作业流程——通过人工操作的形式，收集齐一切广告渠道数据往往需要花费1-2个作业日时间，此外，由于数据底表相似且仿制、粘贴重复动作交替，数据收拾出错的情况也时有发生。
“咱们也测验过现在市场上一些比较常用的BI产品，”小吴说道，“但其实减轻跨渠道数据接入的成本压力只是第一步，包含在数据剖析、数据展示和数据应用上，咱们还有更多的需求，因此曩昔的一些BI产品比较难以一次性满足。”
2021年5月，抱着“再试一次‘的心态，小吴所在的团队引入了火山引擎数智渠道VeDI旗下智能数据洞悉DataWind。
作为VeDI面向企业数据剖析场景推出的智能数据洞悉产品，DataWind在历经字节跳动内部多事务多场景实践后，已全面对外进行才能输出。
通过DataWind，小吴已经完结常用广告渠道的数据接入，能够实时同步营销前线的数据表现，“从曩昔的1-2个作业，到现在简直1秒反馈，这中间多出来的时间差，足以支撑咱们在营销动作还没结束时，就完结前一阶段的数据剖析，并将其提供给事务团队，保障对方能够及时完结战略调整，完结预期目标。”
除此之外，小吴对DataWind数据报表的展示速度也有体感，“尽管没有详细测算过，但根据现在团队同事们的遍及反馈，现在打开数据报表的速度确实会更快一些。”
但其实，“快”的背面是火山引擎自研OLAP引擎ByteHouse在做支撑——通过完善大数据自助剖析场景的定向优化，现在DataWind的查询性能得到极大提高，对比市场同类型产品而言，在500万数据量级内DataWind的打开速度保持在1秒以内，而在5000万数据量级以上，DataWind的打开速度则为市场上同类BI产品的四分之一。
而在“支持跨渠道数据源接入”和“数据剖析、展示速度快”的根底需求被满足之后，小吴还提到了第三点，“咱们团队运用的内部沟通东西就是飞书，而通过飞书，即便是通过手机移动办公，我也能随时随地检查数据。”
小吴所说的通过飞书随时随地检查数据，其实是今年DataWind完结的一项功能晋级——在运用场景上，DataWind已经与飞书、企业微信等在线协同办公IM东西全面协同，像小吴相同日常有数据运用需求的员工，通过飞书等就能够完结DataWind数据服务一键订阅，打破时间空间限制，随时随地检查数据、运用数据。
截至现在，DataWind已在零售、汽车、手机、金融等多个职业完结实践验证，受到企业欢迎。
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