大模型时代,BI系统的演化方向

在实际业务环境中,数据的来源和逻辑错综复杂,自然语言的模糊性和数据的精准性存在巨大差异,毕竟AI大语言模型是概率模型,而BI更像精准的机器。人工增加数据的上下文固然可以提高精准度,但是也提升了AI数据自动化的成本。在ChatBI实际落地应用过程中,更为可行的方式或许是对已有的BI报表和卡片添加一定的文本...

关于数字化转型,那些需要搞懂的问题(50问合集)

主要指企业在经营发展过程中,重视数据的价值和影响,以数据作为重要的生产要素进行资源整合与业务优化。数字化转型是一个中长期的概念,涉及到企业多个维度的业务环节。(2)数字化创新数字化创新就是指用数据作为业务资源,进行新的业务场景、服务场景、技术产品的设计和开发。数字化创新是一个中短期的概念,企业在数字...

自顶向下还是自底向上的数据模型设计,哪个更好?

首先,企业数据模型(EDM)是一个集成的、面向主题的数据模型,它定义了在整个组织中产生和使用的基本数据。EDM定义主题领域、业务实体、规则和基本数据属性。接下来是信息价值链分析,它使数据模型与业务流程、组织角色、应用程序和技术平台保持一致。最后,相关的数据交付体系结构包括数据技术体系结构、数据集成、数据仓库、商...

一文详解!这篇文章教你了解企业商业智能BI到底是什么?

第二层,数据模型层-商业智能BI数据仓库,主要负责企业数据的分析模型,完成从业务计算规则向数据计算规则的转变。第三层,数据源层-商业智能BI的数据层,不同部门、业务线的业务信息系统,其底层数据库的数据通过ETL抽取到商业智能BI的数据仓库中,建模分析等等,最终支撑到前端的可视化分析展现。二、商业智能BI在企业I...

京东数据架构解析:供应链效率提升与决策优化策略

1.数据虚拟化围绕数据虚拟化这一核心概念,京东零售指标服务平台通过逻辑表与逻辑资产搭建起业务与技术沟通的桥梁,实现数据处理的高效与灵活。(1)逻辑表逻辑表作为数据虚拟化的基石,其构成从不同角度解读呈现多样化特征。从业务视角观察,逻辑表聚焦于所支持的指标、维度与修饰,形成一套系统可识别并应用于指标生产的...

从数据仓库到数据中台再到数据飞轮,我了解的数据技术进化史

二.数据技术进化历程纵观大数据的发展史中,数据仓库概念的提出可以说是为大数据的发展提供了基石,它可以追朔到上世纪80年代,由IBM的研究人员提出的商业数据仓库概念,本质上还是希望能从操作型系统进化到决策分析系统,解决多重数据复制带来的高成本问题(www.e993.com)2024年12月19日。数据仓库的核心是数据的集中化存储,主要面向决策支持,提高企业人员...

技术干货丨TDSQL 列存引擎 LibraDB 计算模型的设计与思考

但是传统数据库包括TDSQL为了支持高性能的在线事务处理能力,并且保证业务查询的稳定性,在存储结构上往往选择了行式存储,在执行模型上选择了火山模型,这种计算模型使用的内存比较少,在TP这种并发比较高的场景下系统也能提供比较稳定的服务。但是这种计算模型导致了其无法高效的服务分析类查询。

数据仓库建设方案和经验总结

数据分析则通过搭建不同的分析模型,深入挖掘各主题内容;而数据指标则通过数据仓库的搭建,在各部门间统一指标口径,实现指标的共享与实践。这三点共同构成了数据仓库建设的主要应用方向。1、数据集成要提高数据使用效率,打破数据库之间的物理隔阂,需要先将数据汇聚到数据仓库中,数据同步分为实时和非实时,采用的技术也...

星环科技全面战略升级!帮企业高效构建AI Infra,助攻大模型快速落地

孙元浩告诉智东西，在支持生成式AI的数据管理方面，企业可能会用到向量数据库、关系数据库、图数据库、实时数据库等不同类型，这些都是为AI提供数据的主要方式，现在很难说哪类比重会更高。对于用户而言，已构建数据仓库的基础较大，结合大模型直接问数据库比较立竿见影，需求相对多。向量数据库预计会加速增长，语音...

大模型时代,数据中台现在过气了吗?

数据服务层:基于数据资产、平台工具输出的分析服务、数据查询服务,可视化服务、标签、算法服务等数据资产层:包括数仓模型资产建设、数据治理、资产盘点数据加工层:基于业务逻辑进行ETL的过程,包括批、流数据的开发、调度、搬运、运维数据集成层:数据入湖第一步,把不同数据源数据同步到统一的数据仓库或数据湖基础设施层:...