游戏业务需求非常多，如运营层、玩法层、经济层等。比如四五个人组成的一个流量小组，要投放100万流量，这个时间段内能否赚回这100万？这几天如何分析数据？对于这样的数据分析需求，如果还用传统的方

畅捷通基于阿里云MaxCompute构建智能数仓，解决数据孤岛、大规模复杂数据处理及云原生需求等痛点。通过离线链路实现数据整合与加工，支持指标计算和数据分析场景，构建灵活、高效且可扩展的数据存储与计算体系。

在人工智能领域，模型的训练是一个复杂且充满探索的过程。每一次模型的训练，都像是一场精心策划的实验，包含了众多的变量和参数设置。为了确保模型的可靠性、可重复性，以及后续的优化和改进，准确记录AI模型的训练过程和参数显得尤为重要。MySQL作为一款强大且广泛应用的关系型数据库，能够为这一需求提供坚实的支持。AI模型的训练并非一蹴而就，往往需要经过多次的尝试和调整。不同的成员可能负责数据收集、模型训练、评估等不同的环节。MySQL的事务处理能力保证了数据的一致性和完整性，即使在高并发的情况下，也能确保训练记录的准确无误。同时，MySQL还支持数据的关联查询，这使得我们能够将模型的训练参数与对应的训练结果、数据集信息等关联起来，进行全面的分析。MySQL可以通过集群部署、分布式存储等方式，轻松应对数据量的增长，满足大规模AI项目的需求。随着AI项目的不断进行，训练数据量和模型数量会逐渐增加，这可能导致MySQL数据库中的数据量迅速膨胀。

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KyligenceDeepInsight，使企业级数据分析首次实现从“被动响应”跃迁至“主动洞察”，标志着认知智能在商业决策领域的实质性突破！

我们希望为数据分析提供一种新的范式，让用户能够像使用单机数据库一样简单使用数据分析。而不需要自己构建一个庞大的基础设施团队，不需要因为成本而牺牲数据的新鲜度，把T0的分析变成T1。

选择合适的OLAP数据库是企业数据分析能力建设的关键一步。

北极九章受邀做客量子位直播间

TDgpt技术细节首次公开！

3月13日，StarRocks社区在新加坡成功举办了第二场Meetup活动，主题为“EmpoweringCustomerFacingAnalytics”。本次活动在Shopee新加坡办公室举行，吸引了来自Shopee、Grab和Pinterest的专家讲师以及50多位参会者。大家围绕电商、BI报表和广告场景中的数据分析挑战展开了深入探讨，并分享了如何利用StarRocks为关键业务提供更快、更精准的数据分析解决方案。

本文整理自SelectDB技术副总裁、ApacheDorisPMCChair陈明雨老师在FlinkForwardAsia2024行业解决方案（二）专场中的分享。

头部券商的选择...

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Hologres已成为MCP官方集成服务，可通过MCPHologresLLM搭建构建跨数据源、多步骤分解的数据分析Agent。

腾讯云ChatBI全新推出了数据解读和波动归因功能，在原先智能问数的基础上，带来更进一步的智能化的数据挖掘洞察。

一文探讨TiDB分布式数据库如何助力公共事业行业的数字化转型。

随着数字化转型加速，BI语义层作为企业数据分析的核心组件，结合AI技术，正焕发出新的活力与价值。BI语义层通过搭建一个模型层，将数据仓库中的数据映射为统一的业务术语，为企业级数据分析创建统一的逻辑数据模型。它作为数据库和BI可视化分析之间的桥梁，确保数据的一致性。语义层提供了统一的定义，报表仅包含发布的维度和指标，数据可信任度高。以德昂BI平台为例，可以把语义层的维度，指标等对象以API的形式提供数据接口和数据服务，满足多样化的数据消费需求。BI专注于结构化查询和精确计算，AI更擅长处理非结构化数据和复杂推理，同时AI自身并不是一个完整的分析解决方案。将AI的自然语言翻译与语义层对数据关系的理解相结合，确保了分析安全、准确、可靠。在AI时代，语义层不仅是数据治理的重要工具，更是实现智能数据分析的关键。通过AI与语义层的融合，企业可以更好地管理数据资产，提升数据分析效率，提供更精准的决策支持。

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简述TDengine是一款开源、高性能、云原生的时序数据库，专为物联网、车联网、工业互联网、金融、IT运维等场景优化设计。在工业自动化的时代，时序数据库在电力、轨道交通、智能制造等领域有着广泛的应

数势科技创始人黎科峰揭秘DataAI卡位攻略

本文从数据采集、数仓建设、分析模型、数据应用等方面介绍了DAP数据分析平台如何应用Doris数据库。

“多场景大数据智能交互式分析关键技术及应用”

在大数据时代，数据就是企业的生命线，而实时数据分析能力则是企业在激烈竞争中脱颖而出的关键武器。阿里巴巴的DataWorks作为强大的数据中台工具，为企业的数据处理和分析提供了坚实的基础。当人工智能与DataWorks相遇，两者碰撞出的火花，彻底改写了实时数据分析的格局，为企业带来了前所未有的洞察力和决策支持。在AI技术广泛应用之前，DataWorks进行实时数据分析面临着诸多挑战。深度学习算法则进一步拓展了AI在实时数据分析中的应用边界。AI赋能DataWorks后，能够实现对关键业务指标的实时监测和智能预警。例如，在制造业中，通过实时监测生产线上的设备运行数据，AI模型可以预测设备故障的发生概率。例如，量子计算的强大计算能力有望加速AI模型的训练和推理过程，使实时数据分析能够处理更加复杂的数据和模型。企业应积极拥抱这一技术变革，充分利用AI的优势，提升实时数据分析能力，为业务发展注入强大动力，在激烈的市场竞争中立于不败之地。

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Aloudata大应科技将于3月14日隆重举办业界首场「NoETL指标平台最佳实践研讨会」，邀请来自麦当劳中国、平安证券、华润数科、lululemon、理想汽车等数智化领袖企业的专家，分享交流多行业最佳实践经验，探讨NoETL指标平台如何驱动敏捷运营决策

本文探讨了一些实时分析数据库可能的演进方向，以更好地支持AIAgent的需求，但这只是一个起点。