火山引擎数智平台VeDI
火山引擎数智平台VeDI
AIdeepseek
2025年2月,火山引擎智能数据洞察 DataWind 旗下 AI 助手 ChatBI 宣布实现对 DeepSeek-R1 及 DeepSeek-V3 的适配。通过融合豆包、DeepSeek 等主流大模型的先进能力,ChatBI 正在为企业用户带来精准、智能的数据分析体验。作为 Data+AI 领域的先行者,DataWind 一直致力于帮助业务达到最好的实践成果,DataWind 对主流大模型始终
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大数据大模型数据中台数据库
免费试用ChatBI——火热申请中!
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大数据推荐算法数据中台大数据
本文将以短视频平台的信息流推荐场景为例,结合相关团队在推荐场景开展A/B测试的实践经验,详解其复杂原理,并重点聚焦双边效应、网络效应问题,分享其对应的双边实验、社区分流实验设计思路。作为支持量化决策的科学工具,A/B 实验往往是复杂的,可能面临着用户的学习效应、新奇效应、长短不一致等诸多问题。而在 A/B 实验的众多使用场景中, 推荐场景的 A/B 实验自有其独特且难解的复杂性。 那么,其复杂性
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大数据大数据
新年年初,是银行旺季营销的开端,也是产品、服务与创意的比拼擂台。在今年的春节中,中信银行基于火山引擎豆包大模型,首次上线了新春祝福视频共创活动,让用户切实体验到传统年味与科技创新的奇妙融合,为今年的旺季营销增添满满 “AI” 意。当下,大模型应用的创新成果正加速涌现。对企业而言,如何将技术范儿的大模型能力,转化为用户喜闻乐见、零门槛上手的 “玩法”,是极具挑战性的命题。本次活动紧扣中信银行新春 “
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大模型大模型增长营销数据中台
中信银行对数据飞轮2.0模式的初阶尝试!
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大数据关系型数据库数据中台大数据
本文将聚焦 湖仓一体主题 ,在简单介绍ByteHouse产品基础上,详解 当代分析平台的挑战与ByteHouse一体化理念、ByteHouse湖仓一体的核心能力及最佳实践。作者:李群ByteHouse团队01ByteHouse简介/ ByteHouse是什么ByteHouse作为新一代云原生架构的数据仓库 ,属于数据仓库技术流派。回顾分析生态的发展历程,自2004年Google发表MapRedu
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大数据大数据关系型数据库NoSQL数据库
本文将从底层视角来描述 血缘在离线数仓场景的具体应用 。主要内容包括以下几大部分: 背景介绍、 血缘基础能力介绍、 血缘能力在数据发现场景的应用、血缘能力在数据保护场景的应用。作者:朱江火山引擎LAS大数据研发专家01背景介绍目前,企业数据建设面临着两大类问题:第一类问题:聚焦于如何有效识别数据传输链路, 特别是在各公司离线数仓规模持续扩大的背景下。用户常遇到以下挑战:● 首先,针对多业务线场景
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大数据大数据
数字化浪潮席卷全球,数据与人工智能的融合正给各行各业带来巨大变革,不仅重塑数据处理流程,更在决策支持、业务优化、产品创新等多个维度上展现巨大的潜力。近期,火山引擎数智平台技术和产品专家受邀出席DataFun首届“数据与人工智能解决方案大会”,围绕数据飞轮2.0模式,及Data+AI领域热门话题ChatBI、多模态数据湖展开分享。据介绍,2023年4月火山引擎发布了数据飞轮,其内核为“以数据消费促资
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云原生向量数据库大模型关系型数据库
点击阅读原文,立即下载《2024ByteHouse白皮书全集》
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数据库关系型数据库NoSQL数据库ClickHouse
在数字化时代, 地理空间分析(Geospatial Analytics) 成为辅助企业市场策略洞察的重要手段。无论是精准广告投放,还是电商物流的效率优化,都离不开对地理空间数据的查询、分析和可视化处理,以便助力企业更好决策。作者:柏林、维平、远宁ByteHouse团队NEWS以一家连锁咖啡店为例:该店想要在新城市开设分店,并希望确保新店铺的位置能够最大化利润。首先, 商家通过收集新城市的地理数据
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大数据大数据
2024 年,全球科技领域在人工智能浪潮的席卷下加速前行,数字化转型进程也随之踏入全新阶段。在这一背景下,数据飞轮理念延续“以数据消费促资产建设,以数据消费助业务发展”的核心内涵,实现焕新升级。在2025年,升级后的数据飞轮 2.0,将 AI 视作数智化的核心竞争力,借助 AI 技术推动企业更普惠的数据消费。“数据飞轮” 2.0 的理念,带来了多方面的显著升级。其一, 它将 AI 技术深度融入数据
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大数据OLAP
本地部署、SaaS 部署、私有化部署.....都是常见的软件部署方式。企业往往从安全、成本、易用性等多角度综合选择部署方式。SaaS 往往被认为初始成本更低、具备更强扩展性,但由于数据存储在软件供应商的服务器上,一些对数据安全和隐私要求高的企业会对此存在顾虑。而私有化部署,数据具备更高安全性,但相对应企业需要承担更多建设和运维成本。近期,ByteHouse 推出“云托管”模式,在降低企业使用成本的
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AI大模型大数据数据中台
12月18日~19日,2024冬季火山引擎FORCE原动力大会将在上海举行,将围绕前沿技术、行业落地、AI 创业机遇等话题,深入产业探讨AI转型机遇。同时, 数据飞轮2.0模式 以及普惠企业数智化的神秘加速计划, 将在本次大会上重磅发布!在延续去年数据飞轮模式所强调的“以数据消费促资产建设,以数据消费助业务发展”的内核下, 升级后的2.0模式更聚焦企业如何把AI作为数智化的核心竞争力, 结合数据
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云原生ClickHouse大数据数据库
近期,ByteHouse与某数字娱乐公司达成合作,双方聚焦高性能离/在线一体化数仓展开合作。作者:王涛火山引擎ByteHouse团队随着自身领域迅速发展的同时, 该数字娱乐公司需要更稳定、易用的数据基础服务, 但该方面遇到多种挑战,如数据融合与整合、实时数据分析、可扩展性和灵活性、多源数据入仓以及复杂的离线加工任务等。作为一款云原生数据仓库,ByteHouse基于ClickHouse技术路线进行
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AI大模型数据中台大数据
12 月 18 日,在 2024 冬季火山引擎 FORCE 原动力大会上, 火山引擎数智平台(VeDI)正式升级发布数据飞轮 2.0 模式。延续去年 4 月发布的数据飞轮“以数据消费促资产建设,以数据消费助业务发展”的核心内涵,此次升级后, 数据飞轮 2.0 将 AI 视作数智化的核心竞争力, 借助 AI 技术推动企业更普惠的数据消费。火山引擎数据飞轮2.0模式图本次模式升级包括了:智能数据洞
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大数据智能数据数据可视化数据湖
12 月 18 日,在 2024 冬季火山引擎 FORCE 原动力大会上,火山引擎数智平台(VeDI)正式升级发布数据飞轮 2.0 模式。延续去年 4 月发布的数据飞轮“以数据消费促资产建设,以数据消费助业务发展”的核心内涵,此次升级后,数据飞轮 2.0 将 AI 视作数智化的核心竞争力,借助 AI 技术推动企业更普惠的数据消费。火山引擎数据飞轮 2.0 模式图本次模式升级包括了:智能数据洞察 D
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大数据OLAP
12 月 10 日,《火山引擎 ByteHouse 云数仓产品白皮书》在线上发布。在数字经济蓬勃发展的今天,企业面临着数据量爆炸性增长、数据分析需求日益复杂的双重挑战。传统的数据仓库解决方案已经难以满足企业对数据处理速度和灵活性的高要求。为了应对这些挑战,火山引擎于 2021 年正式推出 ByteHouse——专为云原生环境设计的高性能数据仓库产品。早在 2022 年初,ByteHouse 在抖音
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大数据大数据
在数据驱动时代,数据成为企业提升业务效率和竞争力的关键因素。此背景下,火山引擎数智平台正在成为众多企业数字化转型的助手。十年前,今日头条凭借数据驱动和算法能力,实现了内容与用户的精准匹配,为火山引擎后续的数据工具开发奠定了坚实基础。如今,火山引擎的“数据飞轮”理念,将数据的收集、开发、应用形成了一个闭环体系,不断推动企业的数字化转型进程。在数据飞轮的运转中,底层的数据资产轮负责将所有渠道的数据进行
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大数据大数据云存储数据库
本文将基于抖音集团内部两大业务的典型实时数仓场景,介绍Paimon在抖音集团内部的生产实践。作者:李明、苏兴、文杰抖音集团大数据工程师目前抖音集团内部主要使用 Lambda 架构进行实时数仓建设,其中实时处理链路主要采用 Flink + MQ 进行实现。 在 Lambda 架构体系下,主要优势是数据新鲜度高,但采用两条处理链路也带来了其它问题:1. 维护成本高: 需要维护实时、离线两条不同技术栈的
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技术技术
RAG 是一种消除大模型幻觉以及增强大模型专业领域理解能力的有效方法,目前在很多生成式 AI 产品中已经得到广泛应用。 当前 RAG 的构建方式呈现多样化发展,对底层数据引擎提出很多新的挑战。作为火山引擎推出的一款云原生数仓,ByteHouse 为 RAG 场景提供了多种技术支持,包括高效向量检索计算、全文检索、混合检索等。来自火山引擎ByteHouse的技术专家田昕 晖 受 邀参与“2024AI
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