大数据
数据集质量正成为AI大模型的终极壁垒
"老板,我们的模型效果怎么还是这么差? "小李拿着测试报告,一脸无奈地走进了技术总监的办公室。 "数据质量怎么样?
9/11/2025 2:00:00 AM
大数据AI智能圈
当 AI Agent 开始抢饭碗!数据分析师的生存法则正在被重写?
"我们是不是要失业了? "这是最近在数据分析师圈子里听到最多的一句话。 当DeepSeek能够几分钟内完成一份完整的销售数据分析报告,当Claude可以自动生成精美的可视化图表,当各种AI Agent开始承担越来越多的数据处理工作时,焦虑情绪在整个行业蔓延。
9/9/2025 10:15:19 AM
大数据AI智能圈
如何将暗数据转化为AI驱动的商业价值
在当今数据充盈的环境下,企业正成为海量非结构化数据的管理者,这些庞大的数据宝库涵盖文档、邮件、视频等内容,本质上是一种尚未开发的竞争优势——潜在洞见的财富,等待被激活。 挑战不在于数据的积累,而在于如何有效提炼出可操作的情报。 AI正是关键的转型工具,能够将这些“暗数据”转化为可观的业务价值。
9/3/2025 7:00:00 AM
Asif Hasan
漫话以治理优先的思维方式设计数据体系
引言——重新思考治理当我听到“治理”这个词时,我会立即想象人们说“不! ”,阻止访问,要求批准,甚至可能有点.严厉。 对我来说,治理更像是一种障碍,而不是一种推动因素。
8/4/2025 9:52:48 AM
晓晓
数据才是AI的真正护城河啊!
一位做AI创业的朋友跟我抱怨:"模型架构都差不多,算力也能买到,为什么我们的模型就是比不过大厂? " 我问他:"你们用什么数据训练的? " 他说:"Common Crawl啊,大家不都用这个吗?
7/30/2025 4:00:00 AM
大数据AI智能圈
数据的五宗罪,道出了数据治理的真正内涵
"老板,我们的数据量已经达到了PB级别! " "那我们的业务决策准确率提升了吗? " "这个......" 这就是当下企业面临的真实困境:数据的"富营养化"。
7/28/2025 6:00:00 AM
大数据AI智能圈
数据治理对人工智能的成功至关重要
自 ChatGPT 发布以来,大语言模型 (LLM) 已进入主流,促使各行各业和公司纷纷探索其在业务转型中的潜力。 此后,许多技术应运而生,帮助团队构建更强大的 AI 系统:RAG、向量数据库、重排序器、推理模型、工具使用、MCP、代理框架等等。 这些工具和技术显然很有用;然而,提升 AI 系统业务影响力的最有效方法依然是数据。
7/21/2025 8:19:13 AM
晓晓
AI+主数据:为什么你的数据还在"各自为政"?
周一早上,销售总监急匆匆跑到你办公室:"我们需要分析一下华东区域的客户画像,制定下季度的营销策略。 " 你打开CRM系统,发现客户信息不全。 打开ERP系统,发现交易数据格式乱七八糟。
7/16/2025 10:51:46 AM
大数据AI智能圈
如何利用企业架构构建可扩展的数据和人工智能战略
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。
7/11/2025 10:23:34 AM
晓晓
“数据产品”究竟是什么以及它为何对AI代理至关重要
深陷数据泥潭,渴望洞察如今,许多组织都深陷数据洪流。 信息从销售系统、营销工具、运营数据库、网站以及无数其他来源涌入。 然而,尽管信息浩如烟海,要获得清晰可靠的业务答案却异常困难。
7/11/2025 10:00:03 AM
晓晓
AI+数字经济的核心三要素
前几天和一位互联网老兵聊天,他说:"现在的数字经济就像当年的工业革命,你看不见摸不着,但它正在重新定义一切。 "这话听起来有点玄乎,但仔细想想,确实如此。 你知道吗?
6/5/2025 9:19:46 AM
大数据AI智能圈
AI重塑数据治理的底层逻辑
上个月,一位老友约我喝茶。 他是某知名互联网公司的数据总监,聊天时满脸愁容。 "润总,我们公司数据治理团队有50多人,每天忙得团团转,可数据质量还是一团糟。
5/28/2025 4:00:00 AM
有趣有用有姿态的
MMaDA:多模态大型扩散语言模型的创新突破
大家好,我是肆〇柒。 今天,我们来聊聊一篇来自普林斯顿大学、北京大学、清华大学和字节跳动的研究团队的最新成果——MMaDA(Multimodal Large Diffusion Language Models)。 这项研究在多模态人工智能领域带来了新的突破,其创新的统一扩散架构和先进的后训练策略,为多模态任务的处理提供了全新的思路和解决方案。
5/28/2025 3:30:00 AM
肆零柒
AI问答系统的挑战之语义鸿沟与知识盲点,让大模型理解行业黑话
许多企业在引入通用型AI问答系统后,普遍面临两大核心技术挑战:语义理解的精准度不足和领域知识的深度缺失。 这直接导致系统在处理行业特定术语(黑话)时表现不佳,进而影响问答的准确性和用户体验。 行业黑话识别难题的技术根源通用AI模型主要依赖大规模、多领域的公开语料进行预训练。
5/28/2025 3:00:00 AM
贝塔街的万事屋
基于人工智能的以数据为中心的数据架构方法
一、企业数据解决方案的范围即使您并非数据解决方案架构师,您仍然需要参与一个或多个架构领域,以构建集成数据架构。 如果没有良好的数据架构,您的数据部分就不太可能满足服务级别的特性,例如数据互操作性、可扩展性或数据管理。 本文重点探讨企业数据架构(以下简称数据架构),它是企业解决方案架构 (ESA)的重点考量,它连接企业架构和解决方案架构,协调各种战略方向和能力。
5/16/2025 1:00:00 AM
晓晓
生成式人工智能驱动的数据工程:现代数据工程师至少应掌握哪些技能
生成式人工智能 (GenAI) 已从最初的好奇发展成为数据工程工作流程中的日常工具:我们现在只需一个精心设计的指令,就能起草架构、生成模式、启动基础设施模板,甚至生成隐私保护数据。 本文将我的经验与当前的行业实践相结合,提炼成一份循序渐进的参考指南,供想成为数据工程师或处于职业生涯中期的人士参考。 为什么它今天如此重要?
5/12/2025 9:31:58 AM
晓晓
AI三驾马车:数据、算力和算法,谁更重要?
人工智能(AI)好比一台超级跑车,正在高速公路上飞驰。 这台超级跑车由三个核心部件驱动:算法是引擎,决定了车辆性能的上限;算力是燃油,提供源源不断的能量;数据是道路,铺就了AI前进的方向。 这三者构成了AI发展的铁三角,缺一不可!算法:AI的思维引擎算法是AI的大脑,决定了系统如何学习和决策。
4/29/2025 9:09:32 AM
大数据AI智能圈
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