2025年4月19日，第75期DataFunSummit：大模型时代数据科学的变与不变将在DataFun线上社区举办，数据科学主题峰会已经连续举办5届，是国内少数关注数据科学主题和数据科学从业者的专业会议之一。本次会议继续由DataFun社区主办，计划邀请30+位重量级数据科学家同台分享交流，深入辩证的探讨大模型时代数据科学在技术与应...
引言： AI数据分析的风口已至，但为何许多企业仍停留在“纸上谈兵”？ 归因分析如何精准定位业务瓶颈？智能报表怎样替代人工提效90%？大模型又如何重构数据价值链？ 《ChatBI案例合集》首次系统性拆解20个真实场景，覆盖10+行业头部企业的一线经验，为你揭开AI赋能商业的核心逻辑。
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敲黑板，重点如下：●他所在的业务线，ChatBI使用渗透率很高，问数准确率也很高；●当前阶段ChatBI对业务是锦上添花的，并未比传统BI提供更多的价值，需要持续探索，找价值增量；●只要有一个好的“BI”，在其上叠加AI的能力，就能做一个很好的ChatBI了；●除了模型能力外，制约问数准确率的关键的关键的关键是数据质量；●接下...
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大模型落地到当前这个阶段，核心关注点还是领域大模型，而领域大模型落地的前提在于两点：需求端，对当前应用的降本增效以及新应用的探索；供给端，训练技术已经有较高的成熟度。
企业数字化的进程，由数据库的发展轨迹主导，而数据库本身的演进又受制于硬件的技术瓶颈。简单来说，数据库需要一个强大的计算机来支撑，但单块CPU显然没有这个能力，因此通过网络连接多块CPU、磁盘的分布式技术成为数据库发展的主要推动力，但相关硬件技术的发展速度有所差异，“在多年以前，数据库的硬件瓶颈主要在于磁...
在当前行业形势下，降本增效已经是公认的命题，粗放扩张的时代已经过去，接下来是在从业务到技术都需要精细化管理的时代。但在这个命题下，往往未被提及的一点是用户价值。如果为了降本增效，而牺牲了用户价值，激烈竞争下，企业是否还能留住用户？
由于大模型的成功经验，整个 AI 领域纷纷转向，要么是将模型架构换为 Transformer，要么是将小模型换为大模型，要么是将建模方式换为自监督、自回归范式等等。
导读：上一篇《》中我们阐述了四大体系之数据架构体系，解释了云原生大数据实践、国产数据库创新变革、湖仓一体落地实践、OLAP 发展趋势四个论坛的架构思路。
上一篇《这届技术人都爱挂在嘴边的“数智化”，我们用八个字拆解了》所说，我们经历了严格的议题筛选和内容打磨，对每个选题进行了市场调研、用户访谈等，同时还邀请业内专家作为顾问，以确保权威性。历经9版迭代，确定了4大体系，希望将体系化的知识，带到用户的面前。
7 月 21-22 日，第四届DataFunCon将在北京举行，活动主题为“新基建 · 新征程”，本次线下大会旨在分享数据智能领域最前沿的技术和实践经验。
开始筹备 DataFunCon 线下大会后，我们整理了很多数据智能相关的内容点，这些点子像星星一样散落在天空，对于数据从业者来说都值得听。
随着预训练大模型不断展现出一统AI的潜力，整个行业都在大胆假设其无所不能，将其扩展到图像、视频等新的数据模态，近期OpenAI发布的多模态大模型 GPT-4 就是代表。
导读：在数据分析的过程中，最耗时间的是数据采集、清理、转换等大量底层工作，而最有价值的是上层的分析和决策环节。
在人类历史上，可能没有哪个方向的技术能在如此短的时间内吸引如此多的人投入其中，也没有哪个技术在如此短的时间被应用在如此多的场景。
