数字化教育系统管理平台：为教务部门量身定制的可视化大屏
在教育行业数字化转型背景下，教务部门面临管理效率低下、数据分散、决策支持不足等挑战。为此，我们推出数字化教育系统可视化大屏，整合招生和学务数据，提供直观的实时分析与可视化展示，助力高效管理和科学决策。平台支持红色（招生）和绿色（学务）主题，涵盖高校数据管理、信息一览、定制化地图展示等应用场景，显著提升数据处理效率和用户体验。
媒体声音｜专访阿里云数据库周文超博士：AI就绪的智能数据平台设计思路
在生成式AI的浪潮中，数据的重要性日益凸显。大模型在实际业务场景的落地过程中，必须有海量数据的支撑：经过训练、推理和分析等一系列复杂的数据处理过程，才能最终产生业务价值。事实上，大模型本身就是数据处理后的产物，以数据驱动的决策与创新需要通过更智能的平台解决数据多模处理、实时分析等问题，这正是以阿里云为代表的企业推动 “Data+AI”融合战略的核心动因。
数据+AI融合趋势洞察暨阿里云OpenLake解决方案发布
Forrester是全球领先的市场研究与咨询机构，专注于新兴技术在各领域的应用。本文探讨如何加速现代数据管理，推动人工智能与客户业务的融合创新。面对数据标准缺乏、多云环境复杂性、新兴业务场景及过多数据平台等挑战，Forrester提出构建AI就绪的数据管理基石，通过互联智能框架、全局数据管理和DataOps、端到端数据管理能力、AI赋能的数据管理以及用例驱动的策略，帮助企业实现数据和AI的深度融合，提升业务价值并降低管理成本。
从数据存储到分析：构建高效开源数据湖仓解决方案
今年开源大数据迈向湖仓一体（Lake House）时代，重点介绍Open Lake解决方案。该方案基于云原生架构，兼容开源生态，提供开箱即用的数据湖仓产品。其核心优势在于统一数据管理和存储，支持实时与批处理分析，打破多计算产品的数据壁垒。通过阿里云的Data Lake Formation和Apache Paimon等技术，用户可高效搭建、管理并分析大规模数据，实现BI和AI融合，满足多样化数据分析需求。
《探索人工智能产业的可持续发展模式与策略》
在科技浪潮中，人工智能产业正成为经济增长和社会进步的关键力量。要实现其可持续发展，需从技术创新、产业协同、人才培养、数据管理等多方面入手。技术创新驱动性能提升，如深度学习突破图像和语音识别；产业协同推动智能制造、智能医疗等领域升级；高校与企业共同培养专业人才；数据管理和政策支持保障产业发展；国际合作与环保理念助力绿色AI技术发展。通过综合策略，推动人工智能健康、可持续发展。
《人工智能如何加速药物研发进程：从新药发现到临床试验的突破》
在医药领域，药物研发复杂且成本高昂，新药推出面临诸多挑战。人工智能（AI）通过分析海量生物数据，加速靶点识别、药物分子设计及临床试验设计与数据分析，显著提升研发效率和质量。AI利用机器学习算法和大数据分析，优化试验方案，预测药物疗效与安全性，助力智能化药物研发平台的建设。尽管存在数据质量和隐私等挑战，AI仍为药物研发带来巨大潜力与创新机遇。
StarRocks元数据无法合并
StarRocks版本在3.1.4及以下，并且使用了metadata_journal_skip_bad_journal_ids来跳过某个异常的journal，会导致FE元数据无法合并。