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数据智能的应用
消费互联网和产业互联网里面的众多业务领域均基本实现了数字化转型。借助于数字化而带来的大量数据积累，并且在应用型机器学习算法的赋能下，部分企业进一步实现了数据智能化升级并得到了巨额回报。数据智能的核心目标是挖掘出数据的内在规律和潜在价值，并把它们提炼和沉淀为可复用的知识，最终为企业提供智能改造的能力来驱动业务发展和产品升级。 本专题将分享知名互联网等公司在数据智能应用领域的实践经验和心得体会。
云原生大数据架构
企业上云如今已逐渐不再是选择题，其中云原生架构也逐渐被广泛采纳，但对于Hadoop M/R、Spark等大数据计算框架来书，其与云原生倡导的计算存储分离等架构理念，存在天然的分歧，资源调度等技术栈也存在较大差异。让大数据应用高效运行在云原生场景，充分利用“无限”存储、“无限”计算弹性和成本的优势，并能够支持分析、机器学习等多种业务应用，发挥数据价值，是企业非常迫切的需求，也是行业创新的热点。 本专题将分享头部互联网公司云原生大数据架构心得，包含数据湖、大数据计算等场景的前沿架构探索和生产踩坑经验。
