大数据开放架构：探索技术前沿与最佳实践

传统大数据架构受限于数据需求与技术发展的不同阶段，形成离线、实时两套的基础模式，存在技术栈多且复杂、存储计算成本高、数据口径不一致、容错能力不足等诸多缺点，无法满足企业业务数据体量及复杂度快速发展对于数据端到端低延迟、流批融合、存算分离、公有云迁移等架构诉求。

大数据开放架构，借助实时数据处理、数据湖、高性能OLAP等前沿技术，致力于提升企业数据处理与分析的灵活性、可扩展性、 降本提效及创新潜能，从而为数据驱动的决策制定和持续创新提供坚实的技术基础。

大模型时代数据智能探索与实践

智能化已经成为大数据产品的核心产品力之一，拥抱大模型技术浪潮，赋能数据工作是企业关注的重点。数据场景智能化提效全景，行业与领域大模型研发和生产场景，大模型的新数据产品形态和研发范式创新。这些数据平台和数据链路智能化，关键要素与最佳实践以及落地卡点影响企业业务。

大模型与数据库

大模型热潮将改变云计算和数据库市场竞争维度，加速企业IT架构向分布式和并行化发展的趋势。AI大模型是基于海量多源数据打造的模型，需要通过不断地训练从大量标记和未标记的数据中捕获知识，并将知识存储到大量的参数中，以建立对各种任务进行高效处理的技术架构。随着AI技术的不断发展，大模型在各个行业的应用场景不断增加，需要处理的多模态数据也日益复杂。向量作为AI理解世界的通用数据形式，将在多个领域发挥关键作用。过去一年里以向量数据库为代表的数据库系统，在解决大模型的“幻觉”，为大模型提供数据实时更新能力，为大模型提供持久化记忆等方面，令人瞩目。