智能数据仓库建设与应用探索

数据仓库的架构设计是构建智能数据仓库的核心环节之一,通常由三个主要层次组成:数据源层、数据存储层和数据访问层。数据源层负责从不同来源收集和整合各种类型的数据,包括结构化数据和非结构化数据。通过ETL(提取、转换、加载)过程,确保来自各个系统的数据能够被有效整合并格式化,提高后续分析的可用性。数据存储层则是...

大模型时代,BI系统的演化方向

在这个学习过程中,AI不再局限于简单的数据关联分析,而是从业务的本质出发,像人类专家一样理解数据的“生命历程”。当AI实现了对企业业务的深度理解后,还需要掌握对数据工具的灵活使用,例如各类数据的抽取、清洗、分析和可视化呈现等一系列操作,要能够把人类的分析意图自动拆解成一个个AI可以驱动的环节,并将...

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...

大模型背景下,从数据资产化到数据智能应用要分几步?

从最初的数据仓库建设,到后来的大数据处理平台和数据中台,这些技术都是为了更好地存储和处理日益增长的数据量,并满足不断增加的数据应用场景,包括数据报表和商业智能以及流计算和实时应用等。在数据使用方面,这可能是我们团队投入精力最多、投入最大的方向。我们开发了大量的数据产品,以赋能我们的各个业务条线。只有...

数据仓库建设方案和经验总结

(1)数据模型市场建立模型市场,类似于应用市场,对数据管理人员、分析人员或者其他授权人员提供数据模型共享。模型市场有系统预置以及有其他创建模型的组织来提供,市场包含多种风控模型、预测模型、营销模型等。数据模型市场不仅仅支持模型在线分析,同时数据模型可以作为能力对业务过程助力,如一个用户来需要办理一个新业务需...

大模型的号角已在数据分析市场吹响|下篇

我们经常说只吃第三个包子饱不了,所以我们为了吃第三个包子,还是要把前面第一个可能是RAG,第二个可能是数据分析,随后可能是和API相关的funccall能力等等都吃到肚子里(www.e993.com)2024年12月19日。到了现在这个阶段,我们觉得Agent已经可以和其他传统PAAS包括BI厂商一起合作,共同服务用户,帮助用户编排他们想要完成的任务,BI更着重解决需求理解这...

大模型在数据领域的十大价值应用

下面,我会对每个应用进行详细介绍,包括推荐的理由,详细的案例,希望带给你新的启示。01数据清洗和标准化理由:数据清洗和标准化是一个高度重复性的任务,LLM能够理解多种数据格式和上下文,可以高效地执行这类任务。随着企业非结构化数据使用场景的增加,且技术相对成熟,大模型在这方面的应用会井喷,但可能需要一些人工...

星型模型、雪花模型、星座模型各有什么优缺点?

星型模型是数据仓库设计中使用的一种常见模型,其结构类似于一颗星星,由一个中心的事实表(FactTable)和围绕在其周围的多个维度表(DimensionTable)组成。事实表包含业务过程中的度量值(如销售额、数量等),而维度表则包含用于描述这些度量值的上下文信息(如时间、地点、产品等)。

陈登坤对话海螺AI:大模型激活另类数据价值(上)

大模型，尤其是自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）模型，能够处理和分析这些海量的另类数据，从中提取有价值的信息。以下是大模型激活另类数据价值的几个关键点：1.数据整合与分析：大模型能够整合来自不同来源和格式的另类数据，通过高级分析技术，如情感分析、趋势预测等，为用户提供深入的洞察。2.实时监测与...

王昊奋:2024大模型技术演进与产业落地趋势展望

对于这些结果还需要进行额外的引证，包括对数据的额外查询、外部调用的复杂推理和结果的包装。最近,搜索引擎似乎可以被大模型替代，但是新的搜索引擎不断涌现。大模型落地的限制在大模型的落地过程中，存在许多问题。首先，大模型通常是在公开的语料数据上进行训练的，因此在行业方面相对较弱。本质上，它是一个在通用...