引言

近年來，數據驅動已經成為企業通過云和智能技術實現智能化增長的關鍵。企業希望通過數據分析來指導業務決策、優化運營流程，并挖掘新的商業機會。然而，數據飛輪是目前數據驅動最熱門的實踐模型，它是讓已有的數據驅動起來的核心，能夠有效提升數據利用效率，加速企業數字化轉型。

數據飛輪模型

數據飛輪由業務應用和數據資產組成。業務應用通過工具和BP機制利用來自下層的數據解決決策問題，期間產生的數據又沉淀在下層。這形成了一個正向循環，隨著數據不斷被利用和反饋，業務應用將愈發智能。然而，目前企業普遍都具備上述的機制，但數據卻僅僅停留在收集的階段，沒有實現數據與業務的強耦合。

DataLeap賦能數據飛輪：激活數據驅動，推動企業智能化增長_大數據

主要原因在于企業中數據消費方角色眾多，各方需求和技術背景千差萬別。傳統的數據中臺通常難以滿足所有的需求，導致能夠直接消費數據的角色寥寥無幾，數據飛輪因此陷入停滯狀態。要讓數據飛輪轉起來，關鍵是讓數據在體系中最大限度地被使用，促進數據在生產、開發和運營環節的流動。

全鏈路擁抱AI

全鏈路擁抱AI是推動數據消費更普惠的必然趨勢。AI技術能夠在數據的獲取、加工、分析和應用過程中提供強大的支持，從而讓數據消費不再是專業數據分析師的特權。火山引擎的DataLeap開發助手正是在這樣的背景下應運而生。它在數據的獲取和開發階段提供了解決方案，有效降低了數據利用的門檻。

DataLeap開發助手是火山引擎推出的一站式大數據中臺解決方案。它不僅集成了實時和離線數據集成、數據開發、智能運維、數據治理、資產管理等多種能力，還引入了AI輔助模塊，旨在滿足不同層次用戶的數據消費需求。企業可以借助DataLeap實現多業務場景下的數據共享、數據治理和資產管理。

DataLeap開發助手：數據集成與治理

在開發離線數倉的過程中，開發人員往往需要根據業務變化不斷切換、解析、調試。由于數據量大且類型不同，人工方式進行核驗耗費巨大的人力。如何使同構代碼能夠適應不同生產環境正確運行，并避免調試過程中的誤操作，是數倉研發中的一個關鍵挑戰。DataLeap開發助手提供了一種低成本的解決方案，通過自定義項目參數分別設置開發、生產環境參數值（包括Region、DB、schema、table、date以及自定義等），實現了快速的資源隔離。

具體來說，DataLeap允許使用項目參數區分不同環境。在調試時，系統會自動切換到測試環境的參數值，而在上線時，系統將自動切換為生產環境的參數值。這樣就避免了在開發測試階段因誤操作而影響生產庫表的數據。這種自動化的環境切換不僅提升了數據開發效率，還降低了誤操作的風險。

例如，在業務中，不同Region下的庫由于表名不同，開發過程有很大的區別。為了實現不同Region項目下代碼的保持同構，研發人員可以在代碼中使用項目參數，實現不同環境下同一任務的代碼同構，有效提升環境代碼管理效率。同時，DataLeap可以自動保持代碼一致，無需在上線前手動將開發環境的庫表名稱替換為生產環境的庫表名稱。

DataLeap實戰：自動化數據生產/開發隔離

下面我們以湖倉一體分析服務(LAS)引擎為例，通過“項目參數管理”就實現區分不同環境庫和時間格式的查詢。具體方法如下：

首先創建模擬場景。在LAS中創建2套環境，分別是測試環境庫test_dev、生產環境庫test_prod，在這2套環境中分別創建相同表名的表LAS_table01和名為datetimes的分區字段。在開發環境分區中字段格式為yyyymmdd，在生產環境分區中格式為YYYY-MM-DD。

接下來在DataLeap中設置一個日期參數arg，并使開發環境的參數值為{DATE}。最后設置庫參數env，其中開發環境的值為test_dev、生產環境的值為test_prod。

此時研發人員就可以直接在代碼中使用項目參數，只要點擊“解析-調試“系統就會自動切換開發環境的參數值，同時自動進行語法解析、權限檢查等操作。

DataLeap賦能數據飛輪：激活數據驅動，推動企業智能化增長_數據_02

調試完成項目上線時，只需點擊“提交上線-任務例行執行“，系統就會自動切換生產環境參數，同時自動進行相應的語法解析以及權限檢查，大幅提升環境代碼管理效率。

DataLeap賦能數據飛輪：激活數據驅動，推動企業智能化增長_數據_03

到這里就實現了自動化環境隔離，可以說是非常簡單便捷。如果使用傳統的解決方式，由于一個業務需求通常涉及10多個任務和30多個參數，而且不同環境DB中表基本一致，就需要管理兩套不同的代碼。同時，也難以避免測試代碼在生產環境執行、表誤刪、數據誤刪等問題。相比之下，DataLeap開發助手讓研發人員不再需要手動通過“任務輸入參數”的方式添加項目參數，只需定義一次參數即可輕松構建，并且實現生產、測試環境下的數據自動隔離和代碼同構。

不僅如此，DataLeap還在數據開發方面提供了便利，具備數據集成、開發、運維、治理、資產、安全等數據中臺建設能力。例如，在數據治理方面，DataLeap支持全鏈路數據資產管理，幫助企業梳理和規范數據資源，實現數據的高效利用和安全管控。在數據集成方面，DataLeap提供了多種數據源的實時和離線數據集成能力，支持跨平臺、跨環境的數據集成需求。

通過DataLeap，企業可以實現數據的全生命周期管理，從數據采集、存儲、開發、分析到應用，為企業的數據驅動戰略提供有力支撐。同時，DataLeap內置的AI輔助模塊可以幫助用戶更好地挖掘數據價值，快速構建數據分析模型，輔助決策。

總結

火山引擎的DataLeap開發助手為企業提供了一站式的大數據中臺解決方案，極大地簡化了數據開發和管理流程。通過自動化環境隔離、代碼同構、數據資產管理等能力，DataLeap助力企業提升數據研發效率，降低管理成本，為數字飛輪提供了堅實的支撐。在數字化轉型的道路上，DataLeap的出現讓數據驅動不再是少數企業的專利，而是普惠的技術，使每一個企業都能借助數據的力量，迎接智能化增長的未來。