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2024DAMS中国数据智能管理峰会在上海成功举办

发布时间：2024-12-03 17:24浏览次数：

　　中国数据智能管理峰会-上海站成功举办，汇集产学研各界的学术大咖、行业翘楚和新锐力量，研讨AI技术在大数据、数据资产管理、数据库、运维等领域的最佳落地方式，一同迈入人工智能的纪元，精耕数据的深层价值。

　　思维碰撞火花四溅，反响如潮气氛沸腾。现在我们将随本文，一起重温这场技术深度与创新广度双兼备的技术盛筵！

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　　随着数字经济的发展，数据价值变现需求迫切、进程加速。会上，肖仰华教授指出当前数据要素时代、大模型时代的数据管理需求，表明数据要素呈现持续流动、多位主体、开放生态、动态增值四个特征，分析当前大模型给数据管理带来的全新能力和机遇，以及大模型驱动数据要素价值变现存在的巨大挑战。同时，基于多年在大模型与数据领域的前瞻研究，肖教授分享了大模型驱动下，当前在DB系统的自然语言交互、多数据组件协同、DB系统的智能运维、智能化的数据治理等问题取得的进展。

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　　高度复杂和动态变化是当下企业IT系统运维面临的两大挑战，相较于传统AI算法，大模型具备强大的理解、学习和推理能力，可驱动企业智能运维水平向更高阶迈进。为此，宋辉老师通过分享新炬网络近年来在运维大模型研发工作中的实践经验，助力企业推进大模型与运维场景的深度融合。通过集成大语言模型LLM、人工智能代理AI Agent、检索增强生成RAG以及多模态等技术，新炬网络构建的大模型智能平台，全面增强包括知识、交互、决策、执行、应用及学习在内的大模型核心能力，在告警处理、智能诊断、数字员工、用户报障、工单处理等多种场景中成功应用，实现运维管理流程全自动闭环，显著提升智能运维水平。

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　　大模型时代的到来，预示着数据管理与应用的新基建与新范式正在形成。会上，涂勇老师介绍了大模型在平安壹钱包的应用现状以及数据管理、数据风控领域的应用场景，并剖析了平安壹钱包大模型技术架构及平台建设细节，为金融领域落地AI技术提供了前瞻性思路与实践经验。

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　　随着业务持续扩张，安全合规与成本治理愈加严苛，破解游戏行业长期形成的数据孤岛问题迫在眉睫。为以数据驱动行业变革，刘岩老师深剖游戏业务的数据挖掘/提取类需求，分享了构建AI驱动的湖仓资产体系、可持续优化的工程平台思路和实践经验。刘老师表示，该实践成果已在腾讯内部80款以上游戏进行使用，交付效率提高3倍。

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　　当前，基于大模型的运维能力成为了支撑系统稳定运行与高效迭代的关键环节。基于在金融运维领域的应用和思考，王辉老师在会上聚焦分析业界大语言智能运维领域产品的发展现状，从知识问答和专家诊断、代码自动生成、信息查询、报告生Kaiyun体育官方网站开云登录网站成等具体应用场景出发，指出当前运维大模型亟待解决的问题及需要增强的能力，并为大家点明运维大模型的发展路径和重要性。

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　　随着数据库系统的大规模应用部署，依赖人力的诊断手段逐渐力不从心，性能异常诊断工具对保持数据库持续稳定具有重要意义。基于多年在AI和数据库领域的深入研究，蔡鹏教授直指传统根因SQL诊断的不足，并从构建有效的性能异常数据集、利用机器学习技术提高异常根因识别的精度、提高异常诊断结果的可解释性和操作性等三个层面，介绍其团队在数据库性能异常诊断领域的探索和实践。

　　在人工智能的浪潮中，数据作为驱动创新的核心要素，其重要性不言而喻，企业数据管理和治理难度也因此增加，数据质量、安全和隐私保护成为关键问题。同时，AI技术与数据的深度融合创新、流批一体与实时数据处理能力的提升，以及云原生技术在大数据架构中的应用，正推动着行业的变革。本次DAMS峰会数据智能&数据资产管理专场，携手一众技术专家，带大家一同解决数据难题。

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　　广发银行信息科技部数据管理处负责人张文博分享《AI赋能数据资产管理革新——在数据标准等多领域的探索实践》

　　随着AI、云原生等新兴技术的逐步渗透，数据库与运维领域的传统运作模式局限性显露。结合新时期技术发展形势，数据库如何持续开展数据结构、部署方式、应用场景三个维度的创新？存储能力、查询效率以及数据处理速度的量级挑战如何应对？大模型Agent如何涵盖从日常运维任务到复杂问题处理，实现全面自治？本次DAMS峰会数据库&智能运维专场对此作出了解答。

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