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当非结构化数据激增，
传统数据湖是否已经力不从心？
视频分析模型训练时，
数据预处理耗时超过训练本身？
大模型需要海量素材，
但存储和检索效率低下？
不同模态数据（文本+图像）难以关联分析？
随着 AI 技术的快速迭代与大规模商业化落地，AI 应用正以前所未有的深度和广度重塑各行各业，对企业数据架构也提出了全新要求。
数据作为 AI 的“燃料”，其存储、处理与管理的效率直接决定了 AI 应用的成效。
面对海量非结构化数据、多模态关联分析、高性能训练需求等挑战，传统数据架构已难以满足 AI 时代的需求，那么字节跳动如何构建新一代 AI 数据基建？
4 月 15 日 14:00，来自火山引擎数智平台的解决方案和产品专家将给出答案——多模态数据湖。在本次直播中，我们将深入解析多模态数据湖架构以及湖分析、湖管理等能力，并进一步介绍内外部实践。
面向对象
- 大模型应用企业：在数据预训练、后训练场景中面临清洗难、存储成本高、处理效率低等痛点
- 企业 AI 底座升级：视频、图片等非结构化数据激增，希望升级面向 AI 的数据基础设施
- 技术决策者与工程师：正在评估/建设新一代 AI 数据架构；关注非结构化数据处理效率和精准性
活动看点
- 首次揭秘面向AI数据架构：让非结构化数据“可计算、可分析、可应用”
- 兼具高性能、低成本、开放性：对比传统数据湖，火山引擎解决方案有何突破
- 字节跳动内部大规模实战分享：抖音等业务场景下的真实数据挑战与优化经验
直播福利
在直播当中，我们还提供「多模态数据湖」产品能力试用，欢迎大家申请！
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