马太效应，是社会学和经济学常用理论之一，通常指强者越强、弱者越弱的两极分化现象。如今，这股效应也在国内企业级数据洞察市场蔓延： 一方面，部分企业尚未意识到数据对于自身发展的价值，或者缺乏高效便捷的数智化产品/工具将庞杂数据变得“可看”“可用”，导致难以及时把握市场行情、做出科学决策，最终发展受限； 另一方面，深谙数据驱动的企业，则积极把握数字化时代飞速发展的红利，持续加码企业数智能力，将数据消费贯穿业务推进、管理决策、规划调整等多场景，保障业务健康、快速成长。 如何尽量缩小马太效应影响，帮助更多企业实现数据洞察领域的数字化升级，享受普惠式数据消费，正在成为现阶段的重要课题。
点播成本节省的点其实涉及诸多部分，例如：CDN、转码、存储等，而利用播放器降本却是很多客户比较陌生的部分。火山引擎基于内部支撑抖音集团相关业务的实践，播放器恰恰是成本优化中最重要和最为依赖的部分。 火山引擎的视频团队做了份数据统计，在一个很经典的视频业务中，我们在2022年至2023年大约1年半的时间里，针对这个业务进行了33次成本优化点，其中13次是播放器主导的优化，其余的有12次也是需要播放器强配合的优化，也就是说在这个业务里，75%的成本优化是直接或间接由播放器参与，可见客户端对成本优化的关键作用。 最终我们在很多实践中也发现通过播放器的优化可以为点播业务节省20%甚至更多的成本，本篇内容就将聚焦在播放器层面如何节省成本这一主题。
自上世纪50年代，以“计算机”作为代表性象征的信息革命开始，社会对于先进生产力的认知便开始逐步更迭——从信息化（通常认为是把企业中的信息资源与信息技术有机结合，从而提高企业的管理水平和效率）到数字化（普遍认为是以数据分析为核心，利用各种业务数据去反哺和优化业务过程）转变。 企业希望通过数字化来突破业务瓶颈，实现转型升级。而这期间，数据作为新的生产要素，其重要性毋庸置疑。 9月19日，2023火山引擎数据驱动科技峰会发布数据产品大语言模型（Large Language Models）应用：DataLeap-找数助手、DataLeap-开发助手和DataWind-分析助手，为企业提供从数据资产的检索、到数据开发，再到数据应用的全链路AI能力。 上述能力的发布，其目的就是让企业能更便捷地生产数据、应用数据，实现更普惠的数据消费，为数字化提供现实基础。 DataLeap是火山引擎数智平台（VeDI）推出的大数据研发治理套件，核心是帮助企业快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设。
近年来，移动应用程序的数量呈现爆炸性增长，随之而来的是用户对应用程序质量的高要求。确保应用程序的质量对于维护用户忠诚度和业务成功至关重要。然而传统的人工测试方法存在一些挑战，包括耗费大量时间和资源、可扩展性和可维护性的限制等，因此移动应用的自动化测试工具应运而生。随着人工智能时代的到来，软件测试领域不断向智能化发展，其中自动测试生成的能力一直是学术和工业界共同关注的研究热点，依靠自动生成测试能较大程度减少测试脚本的编写与维护工作量。 在实际应用中，工业级应用程序经常需要进行更新以适应不断变化的用户需求，例如，工业厂商一般每周都会发布一个新的核心应用版本，然而采用现有的自动化测试工具在这种情况下效果一般，它们仅仅是简单地在移动应用上重新运行一次测试，缺乏对人类经验和知识的运用。Fastbot正是一款结合了强化学习和基于模型决策算法的自动化安卓测试工具，它由字节跳动软件工程实验室（https://se-research.bytedance.com/）团队提出，旨在利用强化学习的技术，通过学习和推理从之前的测试运行中获得知识，从而达到更快更高效的测试效果。
9月19日，火山引擎在其举办的“V-Tech数据驱动科技峰会”上宣布，火山引擎数智平台VeDI推出“AI助手”，通过接入人工智能大模型，帮助企业提升数据处理和查询分析的效率。即使是不会写代码的运营人员，和大模型对话也能做好业务运营数据的取数、看数和归因分析。目前，VeDI相关数据产品已启动邀测。
ClickHouse是一个开源的OLAP引擎，不仅被全球开发者广泛使用，在字节各个应用场景中也可以看到它的身影。基于高性能、分布式特点，ClickHouse可以满足大规模数据的分析和查询需求，因此字节研发团队以开源ClickHouse为基础，推出火山引擎云原生数据仓库ByteHouse。 在日常工作中，研发人员经常会遇到业务链路过长，导致流程稳定性和数据一致性难保障的问题，这在分布式、跨服务的场景中更为明显。本篇文章提出针对这一问题的解决思路：在火山引擎ByteHouse中构建轻量级流程引擎，来解决数据一致性问题。 使用轻量级流程引擎可以帮我们使用统一的标准来解决复杂业务链路的编排问题，不仅提高业务代码的可读性和复用性，还能更专注业务核心逻辑的开发，让整体流程更加标准化、规范化。 总结来说，使用流程引擎有以下优势： 轻量级，接入方便，内存操作，性能有保障 易维护，流程配置与业务分离，支持热更新 易扩展，丰富的执行策略及算子支持
BI是商业智能(Business Intelligence)的缩写，是一种将企业中现有的数据进行有效的整合的平台，它可以帮助企业、组织和个人更好地了解其业务状况、发现问题，并进行决策。BI产品普遍采用可视化的方式，可以帮助用户更直观、更高效、更智能地分析和呈现数据，从而提升数据驱动的决策能力，快速准确地提供报表并提供决策依据。 DataWind 是一款支持千亿级别数据自助分析的一站式数据分析与协作平台。可打通从数据接入、数据整合、查询分析到全员协同共享的全流程，以数据门户、数字大屏、管理驾驶舱等可视化形态，助力业务用户实现智能洞察，让数据发挥价值。 本文聚焦 DataWind 产品的核心可视化能力，并为您揭秘其实现原理。
本文为火山引擎Apache Hudi技术社区分享会第九期嘉宾分享提炼文章，本文主要介绍了在处理电商流量数据场景时，LAS对传统数据流架构做出的优化改进。从归档标签和延迟数据处理的角度出发，LAS提出了一种新的入湖方案，该方案能够有效地降低开发与运维成本，保证数据的时效性和稳定性。最后还会为大家带来LAS团队对此方案的未来规划。
一幅生动的可视化作品往往少不了动画的参与。无论是各色各样的图表还是叙事作品，组织周密、效果出色的动画都能更好地帮助用户理解潜藏在可视化背后的数据观点。与静态的图像相比，动画以生动的形式将复杂的数据与概念转化为更易理解的视觉形式，在展示数据的变化、关系和趋势的同时也能有效地描述随时间变化的信息。
本文从抖音集团内部画质评估体系的建设历程着笔，主要分享了画质评测对于业务的重要性、主要应用场景和内部产品的一些典型实践案例。通过分享业务视角遇到的一些问题和我们的解决思路，希望能抛砖引玉，为遇到类似困扰的伙伴们提供有价值的参考。
