2017年，專注于少兒邏輯思維的線上教育品牌火花思維正式成立，依托小班直播課、真人互動AI課等形式，火花思維将老師的啟發引導和動畫、遊戲、趣味教具等載體結合，層層引導培養孩子的邏輯推理和問題解決能力。 截至目前，火花思維的累計學員數已經突破70萬人，成為國内線上教育行業的領先企業。 其中，“數智化”是承載火花思維快速增長的基座之一。
某種程度上來看，線上教育本身就是一個資料原生的行業，隻是多數線上教育企業單靠自身無法做到充分發揮資料價值的潛力。而火花思維正是意識到了這一點，并且做出了科學選擇，最終實作資料潛力的成功釋放，引爆業務增長。
那麼，火花思維的數智化更新爆點到底在哪裡？
普惠資料消費、點燃全員看數用數
本場景涉及的核心産品：DataWind
核心介紹
Why：數字化營運的核心落點是企業内部擁有較好的資料消費水準。無論是資料團隊還是業務營運團隊，也包括企業内部的職能團隊，火花思維過去的BI系統使用狀态，并不能為企業帶來更普惠的資料消費。 過去火花思維曾自建過一套BI系統，當時系統的最高月活人數在300人左右。原有自建的資料系統因為使用門檻較高、使用體驗較差，大多數情況下隻有資料分析師、産品研發團隊兩類人群會頻繁使用，業務營運團隊的員工要使用的話需要掌握一定代碼能力。Now：火山引擎數智平台DataWind圍繞火山思維實作業務自助分析的願景上，通過接入多源異構資料，告别原自研BI系統的SQL能力要求，讓全公司的業務人員，都能夠通過拖拉拽的操作界面，進行資料查詢與圖表繪制，形成不同的業務主題儀表盤。讓業務人員能夠看見資料，消費資料。
客戶現場
資料系統月活人數提升2倍
借助火山引擎數智平台DataWind所提供的可視化和智能分析等功能，即便是完全不會代碼語言的業務營運員工也能從資料看闆上直接看見和下載下傳自己所需的資料，并根據這些資料做下一步的精細化營運動作。 比如，火花思維為了追求更好的學員體驗與更高的完課率，會在平台流程外額外增加管理幹預流程。 過去，這就需要中台先從BI系統中下載下傳一份Excel名單表，然後團隊人員需要從大區到團隊再到子團隊和一線管理者，逐級把名單拆解出來——員工的大量時間就這樣被消耗在了拆表和分發任務上。 但通過DataWind，一線業務管理者自己就可以直接從資料看闆上看到自己團隊對應的學員上課明細與缺課明細，然後及時讓授課老師們提醒學員補上所缺的課程，并獲得資料回報。 一方面，團隊人員不需要再盯着Excel表逐級往下拆分，另一方面，一線教學管理者也可以從資料中簡化工作，更從資料中獲得執行的效果回報，進而把更多的時間投入到教學與管理工作中。
得益于簡單易上手的産品功能，火花思維内部越來越多的員工正在成為資料消費者：資料顯示，現在資料系統的月活人數在800人左右，與之前相比翻了2倍； 而在去年第三季度面向内部員工的的系統體驗NPS（Net Promoter Score，淨推薦值，一種衡量使用者口碑的統計指數）中，數值也從之前的0.2升至0.7。「學情健康度」提升5個百分點通過DataWind的可視化看闆能力，火花思維可以将學情健康度名額下的多元度學情資料直接展現給教學管理者，這樣一來，各業務團隊就能通過一項項資料看自己的課程是不是真的推動了學情健康度的提高，中進階管理團隊也能讓各子團隊互相學習成功經驗，促進整體教學品質的提升。 也正是因為火山引擎數智平台産品低門檻的特性，降低了火花思維内部的資料使用門檻，中進階管理團隊負責人能夠及時洞察教學過程中的優秀示例并進行複刻，教學管理者能針對資料及時調整課程内容和教學政策——在雙重角色的資料指導決策應用下，火花思維的學情健康度提高了5個百分點，同時還帶動了學員留存率的提升。
DataWind展示學情健康度增長趨勢
高效業務決策 點燃業務政策科學性
本場景涉及的核心産品：DataFinder+DataTester
核心介紹
Why：在探索新業務時，如果按照傳統AB實驗的方法火花思維需要再等一個月甚至幾個月的流量沉澱期，如果改用其他測試方法，又受限于複雜的流程和牽扯到更多資源。Now：DataTester能夠在較小的樣本下進行A/B實驗，把傳統A/B Test需要按月計的回報周期縮短到以周天計。在DataFinder和DataTester的加持下，火花思維的marketing團隊可以自己監控實驗資料的進展，并且分析使用者行為路徑的差異。
客戶現場
- 新業務使用者注冊實驗提升30%成功率
負責新業務的團隊嘗試用DataFinder和DataTester在業務首頁進行全流程自助式操作，即便是低于正常AB實驗所需的流量，依舊能夠通過DataTester開啟實驗，并對實驗過程和結果資料實時追蹤； 同時，DataFinder還能幫助團隊洞察使用者在新業務場景中的活動路徑，并可做進一步分析。在不到一個月的時間内，火花思維的新業務就得出了實驗結果，優勝出的注冊模式，成功率可提高将近30%。
人人都能消費資料，事事都能資料驅動，正在成為火花思維數智化更新下的日常，這也與火山引擎推出的企業數智化更新新模式不謀而合。 在火花思維技術副總裁張俊英看來，資料飛輪能夠提供一種新的看待業務視角，并提供大量數智産品支援，企業能夠基于資料飛輪通過資料預測未來。這對需要依靠資料做出科學決策的企業管理層來說格外重要，目前在火花思維，不論是業務一線管理層還是企業核心管理層，都已經成為資料消費的主力人群之一。 他舉了一個直覺的例子：比如想要預測公司3年或者5年後的業務量，一種邏輯是按照公司的業務流，從前到後的每個流程、每個環節做一些假設，但這種方式最終計算的結果會與現實産生很大誤差； 另一種邏輯是把業務看作是一個整體，把它變成一個水池模型，有增長、有流失，在這一模型基礎上做出的假設就可以比較準确。 後者邏輯的關鍵在于，需要将橫向的企業業務流程變成縱向的整體模型，這個過程需要大量資料從多角度展開分析。 而借助資料飛輪，企業管理層其實就很容易從各個角度通盤去看清業務，特别是在大量數智産品的輔助下，比如資料分析計算，就能夠幫助管理層更好地通過資料預測業務未來。
現階段，曆經火花思維實踐的同款資料飛輪解決方案已經上線。
