生成式AI的竞争不仅仅关乎采用率，它还关乎技术能力与战略目标相匹配，后者往往备受关注。 企业已在部署模型、引入协同助手并获得董事会支持方面取得成功。然而，随着成本攀升、供应商限制显现、控制缺口扩大以及对长期可扩展性的质疑日益加剧，新的压力点正逐渐浮现。 所有这些问题的 ...

整体上AI的发展经历了三个阶段，从预测式AI到大模型带来的生成式AI，如今走到了Agentic AI时代，众多的AI Agent将更加深入业务场景和流程，也能带来更大的价值。大部分企业对AI还处在摸索阶段，一些问题并没有清晰的答案。比如，如何找到合适AI场景?如何快速落地AI应用?如何让AI更准确?

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近年来，“数据建模已死”的论调愈演愈烈。人工智能的崛起，尤其是大型语言模型 (LLMs)的兴起，似乎要求使用广泛、非规范化的数据集，这些数据集需要快速生成且易于摄取。这推动了“单一大型表” (OBT)方法的流行——将所有数据扁平化为单一宽表。但这是有问题的 ...

本文来自于”湘江数评“公众号，作者老杨，经作者本人同意授权后发布 时光如白驹过隙，转眼间2025 年已悄然过半。在这半年里，企业数字化领域风起云涌，新趋势不断涌现，旧格局持续重塑。从政策的密集出台到技术的迭代突破，从数据资产的价值迸发，到各行业转型实践的纵深推进，每一个 ...

如今，仅有 15% 的公司在有效使用生成式AI，这些公司在转化率和用户参与度等关键指标上的表现，比仍依赖旧工具的同行高出近两倍。与此同时，44% 的组织甚至尚未采用基本的人工智能驱动搜索或产品推荐功能。这些数据凸显了当前各行业在人工智能应用层面的显著不均衡。 这些发现来自 Lucidworks ...

概述 随着数据和人工智能的爆炸式增长，以及通用人工智能（GenAI）的持续发展势头，企业正竞相确定自身的战略基点。制定稳健的战略、治理模式和任责结构的压力空前巨大。这不仅关乎数据和人工智能战略应该是什么，更关乎如何制定战略、由谁来领导，以及如何在整个企业范围内进行治理 ...

在高流量场景，数据库查询性能可能直接影响用户体验的好坏。随着数据量的增长，优化数据库查询对于保持速度和效率至关重要。本文将探讨六种关键策略，以提升查询性能，确保数据库在应对不断增长的需求时仍能快速返回结果。 实现覆盖索引以优化查询性能 对大表进行分区以提升性能 利用 ...

数据运营 (DataOps)作为传统开发运营 (DevOps)的延伸，已发展成为现代企业运营的核心组成部分。DataOps 将推动软件开发领域敏捷性与价值创造的理念应用于数据生态系统，使组织能够在数据运营中实现与 DevOps 在软件交付中同等的效率与响应能力。 2025年一路向前，我们正逐步摆脱长期阻碍创新的碎片 ...

5月14日，Databricks宣布将收购开源数据库初创公司Neon，为进入Agentic AI时代蓄力。据报道，此次收购金额约为10亿美元。Neon的平台可以在不到一秒的时间内启动新的数据库实例，从而使其成为支持代理工作流的专用平台。 近几年 ...

最近做大数据成本降本治理，服役了五年多的定制化开发数据可视化门户要下线了，当时刚到公司做了改版迭代升级，指标层面可以做到组件化复用。替代方案是低频访问的公告后下线，还有热度的迁移到自助BI报表配置的看板中。