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以下是平台工程相关的文章

2025-12-24
2026年数据工程的五大新兴趋势展望2026年，数据工程领域正经历十年中最重大的结构性变革。核心趋势不再是追逐花哨的新框架，而是围绕数据管道的设计、所有权和运维方式的根本转变。文章深入分析了五大关键发展方向：平台化基础设施的兴起，使数据系统成为标准化产品；事件驱动架构成为主流，取代批处理的中心地位；AI辅助将深度嵌入到监控和优化中，提升运维效率；数据契约和治理左移，实现早期质量保障；以及成本意识回归，推动资源使用的精细化管理。这些变化要求数据工程师更加关注系统所有权、经济性和可靠性。
- 2025-12-24
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- AI工具应用
- AI基础/开发
2025-12-18
高性能LLM应用的五大向量数据库精选
- 2025-12-18
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2025-12-13
AI无法取代的数据分析师职位：产品数据分析师随着人工智能工具的普及，传统数据分析师的许多基础工作正变得自动化，雇主要求的门槛也随之提高。然而，产品数据分析师（PDA）这一角色凭借其对产品决策的直接影响力而展现出强大的抗风险能力。PDA不仅掌握核心分析技能，更专注于A/B测试、产品指标定义和事件追踪，这些能力使他们能够直接驱动收入增长，从而在AI时代获得更高的薪资和更快的晋升机会。了解如何从传统分析师转型为高价值的PDA，是应对技术变革的关键。
- 2025-12-13
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- AI工具应用
- AI行业应用
2025-11-21
在智能体式AI时代设计数字弹性随着AI从利用人类信息转向代表人类决策，技术领导者必须构建智能数据结构，以释放智能体式AI的全部潜力，同时加强企业范围内的数字弹性。本文探讨了面对自主AI的挑战，如何通过数据编织（Data Fabric）架构确保系统稳定、安全和连续性。
- 2025-11-21
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2025-11-20
释放业务价值：构建一个能交付成果的数据与分析战略在当今数据饱和的世界中，仅仅“数据驱动”已远远不够。成功的组织是将数据、分析和人工智能转化为可衡量的业务成果，为客户和股东创造真正价值。Gartner的最新研究揭示了顶尖数据与分析领导者采用的框架和思维模式，重点介绍了如何将数据分析能力与组织业务记分卡直接挂钩的DASOM框架。该指南提供实用步骤，帮助D&A领导者将数据分析定位为核心业务职能，确保每项投资都能带来可衡量的影响，最终释放数据潜力。
- 2025-11-20
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- AI行业应用
- AI工具应用
2025-11-19
采用平台工程方法加速生成式AI应用面对生成式AI成本高昂和价值交付缓慢的问题，许多企业停滞于实验阶段。本文深入探讨了如何借鉴平台工程理念，通过构建可复用的组件和标准化框架，帮助组织加速开发、有效控制成本，并实现可扩展的创新，从而成功部署生成式AI应用。
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