数据分析技术架构
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大数据基础框架设计——实时分析技术平台洞察与实践
今年是IoT物联网的元年，也是人工智能的元年。之所以人工智能这么热，与大数据有密不可分的关系，大数据就是现在网络时代的石油。2016 年 10 月 28 日上午 7 位大数据相关专家齐聚“2016 易观 A10 大数据应用峰会”对实时分析技术的看法和实践经验进行了分享和讨论，从技术角度解析了企业如何做到实时分析。
阿里云、Amazon、Google 云数据库方案架构与技术分析
本文着眼于顶级云服务商云服务商的云数据库方案背后的架构，以及笔者最近观察到的一些对于云数据库有意义的工业界的相关技术的进展，希望读者能有所收获。
AI 引领的企业级智能分析架构演进与行业实践 ｜QCon 北京
AI 如何推动数据分析从“工具辅助”到“决策建议和工作流协同”的质变。
LLM 引领数据分析进化在字节数据平台的实践｜QCon 北京
数据智能引擎从规则到意图、单一到全链路、“工具”到“智能助手”的跃迁。
阿里云智能集团瓴羊高级技术专家王璟尧确认出席 QCon 北京
阿里云 Quick BI 如何实现从传统 BI 到 AI 驱动的智能 BI 的跨越式进化。
3 层人群定位 × 5 种赋能手段，企业全员数据能力提升指南
重构商业规则的今天，数据能力已不再仅是企业的“数字化配件”，而是驱动智能革命的“数字神经中枢”。价值爆发的“第一性原理”。
数据无界、湖仓无界， Apache Doris 湖仓一体解决方案全面解读
与开放文件格式相比，开放存储 API 屏蔽了底层的文件格式的具体实现，Doris 可以通过自身存储格式中的高级特性，如丰富的索引机制来加速数据访问。
数势科技智能分析 AI Agent 何以在市场中脱颖而出？
在数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业决策的关键。然而，金融、制造、零售等行业客户在数据分析过程中仍面临诸多挑战。
火山引擎 DataWind ChatBI 智能体数据分析提效落地实践｜AICon 上海
从产品探索与演进、落地难点与解决方案、典型实践到对未来 ChatBI 产品形态的演进思考。
分析型数据库：MPP 数据库的概念、技术架构与未来发展方向
随着企业数据量的增多，为了配合企业的业务分析、商业智能等应用场景，从而驱动数据化的商业决策，分析型数据库诞生了。由于数据分析一般涉及的数据量大，计算复杂，分析型数据库一般都是采用大规模并行计算或者分布式计算来提升它的数据处理能力。
Lakehouse 如何重塑企业数据生态？
模块化的Lakehouse架构将成为企业的优选。
降本增效神器？Lakehouse 是怎么在大厂里火起来的
Lakehouse会是数据分析的新标配吗？
从 0 到 1 拆解 FreeWheel ChatBI：大模型如何重塑视频广告智能数据分析新生态
本文将为大家介绍 ChatBI 系统的核心功能与技术实践
腾讯云与 Gartner 联合发布“Data+AI”白皮书，各行业领军企业分享最佳实践
过去二十年，数据平台的发展随着互联网时代的崛起而不断加速。BigTable，奠定了现代大数据技术的基石。
用友 iuap+DeepSeek，释放数智底座 AI 生命力
作为基座大模型的智能服务体系，这将降低算力成本，充分释放用友iuap作为企业数智化底座的AI生命力。
Multi-Agent 架构驱动的 Data Agent 路线与工程实践｜AICon 北京
传统基于数据分析师主导的流程面临效率与可扩展性瓶颈。
Apache Doris + Iceberg 超大规模湖仓在天翼云的技术实践
天翼云通过合理运用以上技术手段，并进行了详细测试和调优，最终在物联网业务中实现了平均 QPS 8000，峰值 QPS 15000 的性能表现。
超越算力瓶颈，大模型推理的跨层优化前沿实践｜AICon 上海
逐层解析大模型推理的核心技术。
阿里云高级开发工程师罗宇侠将在 QCon 北京分享 Lakehouse 架构实时化演进实践
流存储和 LakeHouse 架构割裂的现状下用户面临的问题和挑战。
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