云端问道10期方案教学
本次分享由阿里云产品经理陈茏久主讲,主题为“通义百炼融合AnalyticDB,10分钟创建网站AI助手”。内容涵盖五大章节:大模型带来的行业变革、向量数据库驱动RAG服务化的探索、方案及优势、典型场景应用案例、方案涉及产品的选型配置简介和最新发布。介绍了大模型在电商、教育、汽车、游戏等行业的应用,以及AnalyticDB在向量数据库和RAG服务中的优势和具体案例。最后预告了ADB即将发布的功能,包括支持通义灵码企业标准版问答和成为析言推荐的NISQL数据分析引擎。
现在的湖仓一体像是个伪命题
从一体机、超融合到云计算、HTAP,技术不断演进,旨在简化和提高效率。湖仓一体(Lakehouse)是当前热门趋势,旨在将数据湖和数据仓库融合,发挥两者优势。数据湖侧重存储原始数据,数据仓库则擅长结构化数据计算。然而,现有方案多为数据湖与数据仓库的松耦合,未能真正实现“既存又算”。开源集算器SPL通过开放计算引擎,直接处理数据湖中的原始数据,支持多数据源混合计算,提供高性能文件存储,实现了真正的湖仓一体。
数据仓库建模规范思考
本文介绍了数据仓库建模规范,包括模型分层、设计、数据类型、命名及接口开发等方面的详细规定。通过规范化分层逻辑、高内聚松耦合的设计、明确的命名规范和数据类型转换规则,提高数据仓库的可维护性、可扩展性和数据质量,为企业决策提供支持。
DataWorks产品测评|基于DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析
本文介绍了如何使用DataWorks和MaxCompute产品组合实现用户画像分析。首先,通过阿里云官网开通DataWorks服务并创建资源组,接着创建MaxCompute项目和数据源。随后,利用DataWorks的数据集成和数据开发模块,将业务数据同步至MaxCompute,并通过ODPS SQL完成用户画像的数据加工,最终将结果写入`ads_user_info_1d`表。文章详细记录了每一步的操作过程,包括任务开发、运行、运维操作和资源释放,帮助读者顺利完成用户画像分析。此外,还指出了文档中的一些不一致之处,并提供了相应的解决方法。