主题介绍：\n 本主题主要介绍快手在数仓建设方面的流批一体探索实践，包括快手实时数仓的演进历程，过程中遇到的痛难点的攻克，流批一体的应用场景，超大数据量下流批一体的性能优化以及资源成本优化，实时数据湖等方面的应用等。\n \n 主题大纲：\n 1. 快手实时数仓演进\n 2. 过程中的痛、难点\n 3. 流批一体的的应用场景\n 4. 流批一体性能优化\n 5. 资源成本优化\n \n 听众收益：\n 流批一体领域在生产领域虽然一直有试点，但是各大互联网厂商大规模应用的较少。本次分享主要介绍快手在超大数据体量下如果在流批一体领域中探索及实践的过程，便于领域专家一起进行交流。\n

主题介绍：\n 随着企业信息化的不断深入，业务数据量呈现爆发式增长。如何在海量数据场景下及时获取有价值信息？这对数据的实时处理能力带来巨大挑战；此外，大数据量存储同样是一个困难点。作为一款分布式数据库，OceanBase是如何解决企业对实时数据和低成本存储需求的？本次分享基于实时计算和成本两方面，重点解读OceanBase关键技术，比如最新 4.3 版本列存关键技术，以及存储模式、自适应 compaction、列式编码压缩等等。\n \n 主题大纲：\n 1. 企业在海量数据处理时面临的困境；\n 2. 分布式技术能为企业解决哪些问题？\n 3. OceanBase关键技术解读；\n 4. 业务场景和企业收益。\n \n 听众收益：\n 将对数据库从业者、大数据工程师、数据库爱好者带来收益。\n

主题介绍：\n 本次演讲旨在深入探讨如何通过DataOps——一种全新的数据管理和运营方法论——来加速AI模型的开发周期。我们将一起了解DataOps的核心原则、关键实践，以及它如何帮助企业克服数据和AI项目中的常见障碍。\n \n 主题大纲：\n 1. DataOps概念解析\n 介绍DataOps的起源、定义和它在现代企业中的作用。\n 2. 数据在AI模型开发中的作用\n 探讨数据如何成为AI模型成功的关键，以及DataOps如何确保数据的质量和可访问性。\n 3. DataOps的关键实践\n 详细讲解DataOps的自动化、协作、集成和监控等方面，以及它们如何助力AI模型开发。\n 4. DataOps工具与技术概览\n 展示支持DataOps实施的前沿工具和技术，包括数据集成、版本控制、容器化和自动化工作流管理。\n 5. DataOps在AI模型开发中的应用案例\n 通过分析行业领先企业的案例，了解DataOps如何在实际中推动AI创新。\n 6. 面对的挑战和机遇\n 识别并讨论在实施DataOps和AI项目时可能遇到的挑战，以及如何通过最佳实践来解决这些问题。\n 7. 未来趋势与展望\n 展望DataOps与AI结合的未来趋势，包括自主数据流程和Ops。\n \n 听众收益：\n 1. 了解DataOps的定义、原则和它在现代数据驱动型企业中的重要性。\n 2. 学习如何通过DataOps实践来提高数据的质量和可用性，以及这些实践如何对AI模型开发产生积极影响。\n 3. 获得关于支持DataOps流程的关键工具和技术的知识，包括版本控制系统、自动化工作流工具和容器化技术。\n 4. 了解DataOps如何与AI模型开发相结合，从数据准备到模型部署的全流程。\n 5. 通过实际案例学习其他组织是如何成功实施DataOps来加速AI模型开发的。\n 6. 把握DataOps和AI结合的未来趋势，包括自主数据流程和Ops。\n