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对大多数职场打工人来说，看数据、用数据始终是项有“门槛”的工作。特地是在企业业务疾速倒退的背景下，为了让参加我的项目决策的员工、管理层尽快看到业务相干数据（通常包含外围业务汇总数据、业务一线明细数据等），数据团队往往须要全力以赴应答数据需要，从而导致数据岗位人员、数据开发设施等在内的多项资源老本压力。
另一方面，企业业务零碎自带的数据看板个别无奈满足间接看数据的需要，因而数据岗位员工会抉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；当面对沉重的需求量时，往往只能做一些简略自动化数据处理，再加载到关系数据库（例如 MySQL、SQL Server、Oracle 等）中，通过 SQL 代码形式实现根底加工解决和出现。
但无论是 Excel 解决还是 SQL 代码解决，都无奈防止因为波及多层级 / 多部门逾越，而造成的角色应用数据范畴差别、数据实时性差、数据分析看板不易读、好看度差等系列问题。
为了更好地晋升企业员工在取数、看数、用数环节的体验，火山引擎数智平台 VeDI 目前曾经面向企业级用户推出智能数据洞察 DataWind。
从产品架构上来看，DataWind 能够分为数据源、存储计算引擎、数据建模、数据分析和数据利用五大版块。
值得注意的是，数据在利用端做数据分析时须要剖析引擎加持，DataWind 可根据企业特色反对两种不同模式：一种是产品内置存储的计算引擎 ByteHouse，能够反对千亿级别大数据量的自助剖析，数据显示，在大多数剖析计算场景（分组、占比、比照、排序等）下，ByteHouse 查问引擎计算速度相较一般剖析引擎至多可能晋升百倍以上；而另一种则是直连引擎，它能够间接与数据库交互，当企业的数据库性能足够的状况下，能够抉择应用。
从数据连贯上来看，DataWind 可反对从业务数据库、Excel/CSV、飞书上业务数据填报、内部平台数据（比方广告域、内容域、微信生态等），以及实时 / 离线数仓等 40 多种路径实现数据链接。
在数据处理方面，DataWind 着力于尽可能升高操作门槛，比方提供「AI+BI」的可视化建模服务，在此基础上，企业员工能够在数据分析环节实现可视化拖拽式操作，同时 DataWind 还可能主动将数据代码解析为可视化图表。
此外，在面向利用端方面，DataWind 早已可实现多端利用，与目前市场风行的多种 IM 办公产品深度集成，比方飞书、钉钉、企业微信等，保障用户在挪动办公场景下，仍旧畅享实时数据在线上传、查看、剖析、解决、利用等多种服务。
从肯定水平上来说，火山引擎数智平台 DataWind 汇合了以后字节跳动在外部多业务多场景上的智能数据洞察实际能力，并实现了产品式输入，截至 2022 年 12 月，该能力曾经在互联网、汽车、批发、金融等多个行业在内的多家标杆企业取得利用实效。
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