一、模型场景介绍1、实时大模型*本文数据具有即时性，不代表实时数据。快手的模型场景主要是实时的大模型。实时主要体现在社交上。每天都有新用户上传 1500 万以上的视频，每天
牛津经济研究院发现，优先考虑客户体验会导致更高的新客户获得率(23%)、更高的潜在客户生成率(18%)、更高的推荐率(17%)、更高的客户重复业务机会(12%)以及更高的每个客户或客
背景随着公司业务快速发展，对业务数据进行增长分析的需求越来越迫切，与此同时我们的业务数据量也在快速激增、每天的数据新增量大概在30w 左右，一年就会产生1 个亿的数据，显然基
本次分享人为蚂蚁集团的王高航老师，分享题目为蚂蚁指标系统的设计与实践，王高航老师自 2016 年加入蚂蚁集团以来，一直在数据中台领域深耕。在此期间，参与了蚂蚁新老两代数据平台
大数据正在如何改变业务1.更好的商业智能商业智能是一套数据工具，用于提供更好的商业洞察，它与大数据齐头并进。在大数据兴起之前，商业智能相当有限，大数据使商业智能成为一种合
金融行业湖仓一体化在存算分离的架构下，通过解耦计算和存储层，在中间产生一个数据编排层，负责对上层计算应用隐藏底层的实现细节。Alluxio 通过把数据缓存在靠近计算的地方，减少
随着人工智能、物联网和数据分析等领域的加速创新，建设智能城市的热潮近年来发展势头强劲。根据联合国相关机构的估计，到2050年，全球68%的人口将生活在城市地区，推动全球城市变
事实表明，大数据的挑战仍然集中在在正确的时间将正确的信息提供给正确的人，即使信息来源和使用在增长。2013年，行业专家宣布开始进入大数据时代。他们认为，大数据使组织能够以正
Scikit-learnScikit-learn 是一个功能强大的机器学习库，为监督和无监督学习、模型选择和预处理提供了广泛的算法。Scikit-learn 简化了构建机器学习模型的过程，使其成为数据科
在这种城市景观中，智慧城市是技术和可持续的城市地区，利用信息和通信技术(ICT)来改善城市居民的生活质量。
随着城市化、技术进步和人口不断增长，智慧城市已成为当今世界主要
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数据分析市场预测：数据已成为当今现代企业的命脉，推动各行业的决策、创新和竞争力。随着人们对数据变革潜力的认识不断增强，全球数据分析市场已做好在可预见的未来大幅扩张的准
一、开源 OLAP 综述近年来开源领域涌现出了众多优秀产品，如 StarRocks、Doris、湖数据、湖格式、Spark 以及早期的 HBase、Presto 等。种类繁多的开源工具为用户带来了便利，同
一、数据治理体系和行业大部分公司一样，快手数据治理也是分为四大部分：成本、质量、效率和安全。1.效率分为数据开发效率和数据消费效率。开发效率主要关注模型开发效率，消费效
数据环境总是在不断变化，为了帮助你跟上这些变化的步伐，以下是我们根据新兴趋势、技术和常见企业应用为2024年提供的大数据最佳实践建议。实施数据质量管理计划数据质量管理是
经常有同学问：“有没有业务分析模型，能直接代入数据，输出结论”。不同企业里，业务形态千奇八怪，肯定没法用一条公式满足所有需求。但是，有一套方法很好用，可以帮助大家快速梳理清楚
在数字化转型的今天，京东物流业务呈现出复杂多变的特性，涉及众多场景、多元化渠道与日益增长的数据量。针对市场对于数据即时性和灵活性的迫切需求，京东物流推出了一站式敏捷 B
“能不能建个模型，分析下怎么决策才好！”是工作中经常被问到的问题，也让很多数据分析师头大。“这决策咋做，还能建模？咋不让我去算命呢！”是常见的吐槽。其实数据驱动决策，有一套模
在一个数据正在重塑营销和销售基础的时代，掌握大数据不仅是一种优势，而且是必要的，这一点变得越来越明显。从纽约熙熙攘攘的街道到硅谷精通技术的走廊，行业领导者正在利用大数据
随着大数据领域的不断发展，新的数据处理和分析工具不断涌现。在这些工具中，DuckDB 是个亮点，它是一个开源的数据库管理系统，使用 SQL 作为查询语言，旨在提供内存中分析的高性能解
一、StarRocks产品介绍EMR Serverless StarRocks 产品目前主要以全托管和半托管两种形态存在。虽然我们目前并不主力推广半托管形态，但该形态仍会持续提供，以满足部分用户在云
用户画像是很多人挂在嘴边的东西，可每次遇到问题的时候，似乎除了列一个“性别、年龄”的百分比，就戛然而止了，很难真正诊断问题，发挥作用。今天看一个具体例子，如何拿用户画像诊断
最近我想到了数据治理，所以我决定通过输入提示来查询ChatGPT：“什么是数据治理?”，人工智能回应道：“数据治理是一套流程、政策、标准和指导方针，可确保在企业内适当地管理、保护
一、演进历程首先简要介绍一下 B 站标签系统的演进历程。1.2021年标签系统立项B 站标签系统建立于 2021 年初。当时立项的背景为，业务侧人均取数的需求越来越多，希望能够加速
企业正在寻找应用人工智能(AI)的新方法。人工智能项目的主要障碍之一是，组织的数据尚未为人工智能做好准备——数据可能已经过时、不遵循标准化模式、可能跨不同系统保存，或者
为了应对大规模数据处理中的性能和互操作性挑战。Arrow 致力于提供一种高效的跨平台数据交换机制，使数据能够在不同操作系统和编程语言之间迅速、一致地流动。其设计注重性能
