火山引擎数智平台VeDI
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数据库数据库机器学习算法
字节跳动数据平台团队，赋能字节跳动各业务线，降低数据应用的门槛为始，以建立数据驱动的智能化企业，赋能各行业的数字化转型，创造更大的社会价值为终。对内支持字节绝大多数业务线，对外发布了火山引擎品牌下的数据智能产品，服务行业企业客户。
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AI数据中台大数据数据库
字节跳动数据平台团队，赋能字节跳动各业务线，降低数据应用的门槛为始，以建立数据驱动的智能化企业，赋能各行业的数字化转型，创造更大的社会价值为终。对内支持字节绝大多数业务线，对外发布了火山引擎品牌下的数据智能产品，服务行业企业客户。
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AI大模型数据中台机器学习
字节跳动数据平台团队，赋能字节跳动各业务线，降低数据应用的门槛为始，以建立数据驱动的智能化企业，赋能各行业的数字化转型，创造更大的社会价值为终。对内支持字节绝大多数业务线，对外发布了火山引擎品牌下的数据智能产品，服务行业企业客户。
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AIA/B测试数据库算法
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AI大数据数据中台数据库
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AIA/B测试算法大数据
字节跳动数据平台团队，赋能字节跳动各业务线，降低数据应用的门槛为始，以建立数据驱动的智能化企业，赋能各行业的数字化转型，创造更大的社会价值为终。对内支持字节绝大多数业务线，对外发布了火山引擎品牌下的数据智能产品，服务行业企业客户。
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大数据大数据容器GPU
随着大模型的发展和应用，文本的边界被拓宽，图像、视频、语音各种模态涌现，并给数据管理、检索、计算带来巨大挑战。
火山引擎多模态数据湖
解决方案则可实现海量结构化、半结构化及非结构化数据的统一精细化管理，全方位兼容各类数据格式，为LLM预训练、持续训练和微调全程各个环节提供更好的数据支持。本文主要包括以下三个章节：● 数据湖在AI时代下的难点和挑战● 火山引擎多模态数据湖介绍● 未来演进和思考数据湖
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大数据大数据数据库ClickHouse
在数字化转型的浪潮中，企业对数据处理能力的要求日益提高。过去，数据湖和数据仓库分别拥有两套独立的管理体系，这导致维护成本高昂，研发周期漫长。为了加强数据端到端的链路整合， 构建一套低成本、高性能的数据湖仓一体分析能力成为越来越多企业的需求。作为火山引擎推出的一款云原生数据仓库，ByteHouse基于ClickHouse技术路线优化和演进，
已具备实时数据分析、海量数据离线分析能力，便捷的弹性扩缩
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AIdeepseek大数据
近日，DataLeap 公有云已支持接入火山方舟大模型服务平台 DeepSeek，其「开发助手」中的“智能查询助手”功能已支持用户使用中自主切换 Doubao-1.5-PRO，DeepSeek-R1 模型。火山引擎DataLeap 是一站式大数据研发套件，为企业提供数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全链路解决方案。DataLeap在豆包、DeepSeek等模型能力的加强下，能够显著提升数据研
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AIdeepseek大数据
管理驾驶舱Plus 产品是传统企业管理驾驶舱的增强版，其应用大模型技术提升获取数据效率，助力企业智慧决策。管理驾驶舱Plus 是一款为企业管理层特别设计、专门服务管理层的智慧决策产品。目前已实现包括对火山引擎豆包、DeepSeek等主流大模型及头部厂商的技术兼容。不断升级的大模型能力，使管理驾驶舱Plus 帮助企业管理者获取信息的效率大幅提升。在 AI 赋能之下，管理者可体验“AI 赋能下的决策支
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AIdeepseek技术解析最佳实践
Smallpond 是一套由 DeepSeek 推出的、针对 AI 领域，基于 Ray 和 DuckDB 实现的轻量级数据处理引擎。它具有以下优点：轻量级高性能支持规模大无需运维Per Job 的资源调度Smallpond 提供了两套 API（具体介绍见下文），一套是 High-level 的 Dataframe API，一套是 Low-level 的Logicalplan API。前者简单、易理
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AIdeepseek智能营销大数据
火山引擎智能数据洞察 DataWind 旗下 AI 助手 ChatBI 已实现对 DeepSeek-R1 及 DeepSeek-V3 的适配。DataWind 是一款支持千亿级别数据自助分析的一站式数据分析与协作平台。可打通从数据接入、数据整合、查询分析到全员协同共享的全流程，以数据门户、数字大屏、管理驾驶舱等可视化形态，助力业务用户实现智能洞察，让数据发挥价值。作为 Data+AI 领域的先行者
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大数据大数据关系型数据库NoSQL数据库
随着电子商务繁荣、移动支付普及以及跨境交易增加，第三方支付市场发展迅猛，逐渐成为现代金融体系中不可或缺的重要力量。根据《2024 中国第三方支付行业研究报告》， 2024 年中国第三方综合支付交易规模在 580.7 万亿元 ，其中个人支付交易规模为 375.5 万亿元，企业支付规模为 205.3 万亿元。作为国内领先的数字化支付企业， 汇付天下成立于 2006 年 7 月，专注于为企业提供收款
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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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