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“数据加载速度变快了。”这是小吴在使用 DataWind 后的第一感受。
目前就职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分析工作。她介绍，数据分析的前提是能够高效地将分散在不同广告平台的基础数据及时回收，“通常情况下，各个广告平台都是一套独立的系统，传统的做法是，我们会去跟各个平台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整体大表。”
显然，这并不是一套高效的工作流程——通过人工操作的形式，收集齐所有广告平台数据往往需要花费 1-2 个工作日时间，此外，由于数据底表相似且复制、粘贴重复动作交替，数据整理出错的情况也时有发生。
“我们也尝试过目前市场上一些比较常用的 BI 产品，”小吴说道，“但其实减轻跨平台数据接入的成本压力只是第一步，包括在数据分析、数据展现和数据应用上，我们还有更多的需求，因此过去的一些 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平台 VeDI 旗下智能数据洞察 DataWind。
作为 VeDI 面向企业数据分析场景推出的智能数据洞察产品，DataWind 在历经字节跳动内部多业务多场景实践后，已全面对外进行能力输出。
通过 DataWind，小吴已经实现常用广告平台的数据接入，可以实时同步营销前线的数据表现，“从过去的 1-2 个工作，到现在几乎 1 秒反馈，这中间多出来的时间差，足以支撑我们在营销动作还没结束时，就完成前一阶段的数据分析，并将其提供给业务团队，保障对方能够及时完成策略调整，实现预期目标。”
除此之外，小吴对 DataWind 数据报表的展现速度也有体感，“虽然没有具体测算过，但依据现在团队同事们的普遍反馈，现在打开数据报表的速度的确会更快一些。”
但其实，“快”的背后是火山引擎自研 OLAP 引擎 ByteHouse 在做支撑——通过完善大数据自助分析场景的定向优化，目前 DataWind 的查询性能得到极大提升，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“支持跨平台数据源接入”和“数据分析、展现速度快”的基础需求被满足之后，小吴还提到了第三点，“我们团队使用的内部沟通工具就是飞书，而通过飞书，即便是通过手机移动办公，我也能随时随地查看数据。”
小吴所说的通过飞书随时随地查看数据，其实是今年 DataWind 完成的一项功能升级——在使用场景上，DataWind 已经与飞书、企业微信等在线协同办公 IM 工具全面协同，像小吴一样日常有数据使用需求的员工，通过飞书等就可以实现 DataWind 数据服务一键订阅，打破时间空间限制，随时随地查看数据、使用数据。
截至目前，DataWind 已在零售、汽车、手机、金融等多个行业完成实践验证，受到企业欢迎。
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