对大多数职场打工人来说，看数据、用数据一直是项有“门槛”的作业。
特别是在企业事务快速开展的背景下，为了让参与项目决策的职工、管理层赶快看到事务相关数据（一般包含中心事务汇总数据、事务一线明细数据等），数据团队往往需求尽心竭力应对数据需求，然后导致数据岗位人员、数据开发设备等在内的多项资源本钱压力。
另一方面，企业事务系统自带的数据看板一般无法满意直接看数据的需求，因此数据岗位职工会选择手动下载明细数据，并在Excel等本地文件中进行汇总剖析操作；当面临繁重的需求量时，往往只能做一些简单主动化数据处理，再加载到关系数据库（例如MySQL、SQL Server、Oracle等）中，经过SQL代码方式完结根底加工处理和呈现。
但无论是Excel处理还是SQL代码处理，都无法避免由于涉及多层级/多部门跨越，而造成的人物运用数据规模差异、数据实时性差、数据剖析看板不易读、美观度差等系列问题。
为了更好地提高企业职工在取数、看数、用数环节的体验，火山引擎数智平台VeDI现在现已面向企业级用户推出智能数据洞悉DataWind。
从产品架构上来看，DataWind可以分为数据源、存储核算引擎、数据建模、数据剖析和数据运用五大版块。
值得注意的是，数据在运用端做数据剖析时需求剖析引擎加持，DataWind可依据企业特征支撑两种不同模式：一种是产品内置存储的核算引擎ByteHouse，可以支撑千亿级别大数据量的自助剖析，数据显现，在大多数剖析核算场景（分组、占比、比照、排序等）下，ByteHouse查询引擎核算速度相较一般剖析引擎至少可以提高百倍以上；而另一种则是直连引擎，它可以直接与数据库交互，当企业的数据库性能满足的情况下，可以选择运用。
从数据连接上来看，DataWind可支撑从事务数据库、Excel/CSV、飞书上事务数据填写、外部平台数据（比方广告域、内容域、微信生态等），以及实时/离线数仓等40多种途径完结数据链接。
在数据处理方面，DataWind着力于尽可能下降操作门槛，比方提供「AI+BI」的可视化建模服务，在此根底上，企业职工可以在数据剖析环节完结可视化拖拽式操作，一起DataWind还可以主动将数据代码解析为可视化图表。
此外，在面向运用端方面，DataWind早已可完结多端运用，与现在市场流行的多种IM工作产品深度集成，比方飞书、钉钉、企业微信等，保障用户在移动工作场景下，仍旧畅享实时数据在线上传、查看、剖析、处理、运用等多种服务。
从必定程度上来说，火山引擎数智平台DataWind集合了当前字节跳动在内部多事务多场景上的智能数据洞悉实践能力，并
完结了产品式输出，截至2022年12月，该能力现已在互联网、轿车、零售、金融等多个行业在内的多家标杆企业获得运用实效。
立即跳转 火山引擎数智平台VeDI 了解概况！
