


Agentic Data Operations Platform (ADOP): Data engineering into hours
(翻译)智能体数据运维平台(ADOP):数小时完成数据工程
The Agentic Data Operations Platform (ADOP) is a reference architecture on Amazon Bedrock that uses specialized AI agents to automate the full Bronze-to-Silver-to-Gold data pipeline lifecycle, compressing new-source onboarding from weeks to hours while keeping data governance and compliance controls
从云原生数据库到数据基础设施:架构、弹性与智能化演进 | 腾讯云数据库 DBTalk
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S3 兼容不代表具备 S3 级别的安全性
Wiz 的安全研究人员近期对六家热门新云(neocloud)提供的 S3 兼容对象存储服务进行了研究,发现与 Amazon S3 相比,这些服务存在明显的安全能力缺口。S3 已经成为事实上的对象存储标准,但大多数兼容服务并没有 AWS 所提供的多项安全防护能力。

GROUND: Reducing Hallucinations in LLM-Based Enterprise Analytics Through Governed Semantic Definitions
(翻译)GROUND:通过受治理的语义定义减少基于LLM的企业分析中的幻觉
arXiv:2608.26157v1 Announce Type: new Abstract: Natural-language analytics over enterprise data warehouses is increasingly important, but production use is limited by hallucinated metrics, invalid joins, wrong grain, unsafe data access, and unsupported explanations. Existing text-to-SQL systems ofte
AI时代,上手数据分析的最佳路线(Excel,SQL,Pyhton,BI还要学多少)
AI时代,数据分析能力如何升级?陈老师指出,旧路线已失效,新路径在于贴近业务练分析思维、用标准化指令指挥AI取数,并借助AI学习复杂理论。本文从指标体系、分析思路到数据处理,给出适应AI趋势的成长指南。

从Data到Agent:华为云AI-Ready数据基础设施全链路能力亮相数博会
8月28日,在2026中国国际大数据产业博览会期间,以“从数据到Agent,数据价值链的重构与创新”为主题的数据要素大会在贵阳举办。政府机构、头部大数据集团、行业企业及专家学者齐聚一堂,围绕数据要素市场化配置、高质量数据集建设、可信数据空间以及AI时代的数据基础设施创新展开探讨。

还在为大模型洗数据熬夜?蚂蚁拿下VLDB工业最佳论文,一套宽表搞定35PB语料,效率狂飙5.6倍
蚂蚁集团推出统一宽表系统OmniTable,论文获评VLDB 2026工业赛道最佳论文
Architecting Conversational Data Systems for Stateless LLM APIs: The Hydration Proxy Pattern
(翻译)为无状态LLM API架构会话数据系统:Hydration代理模式
Abstract page for arXiv paper 2609.01834: Architecting Conversational Data Systems for Stateless LLM APIs: The Hydration Proxy Pattern
标签 VS 数据指标体系,把指标梳理、标签设计、体系构建讲透了
现在很多人梳理指标体系的第一步是让 AI 直接给一份,它确实能列出上百个指标,但基本都是活跃用户数、留存率、转化率这类通用款。文章把数据指标、指标体系与标签拆开讲,梳理并列式、总分式、流程式三种形态与打标签的两种做法。

螺旋子弹图在门店数据可视化中的应用
螺旋图沿阿基米德螺旋线从中心向外延伸,适合展示长周期、大数据量的趋势。作者把它与子弹图拼接成螺旋子弹图:环形刻度代表百分比,柱状条区分保底、合理与挑战三档,扇叶长度代表实际点击率,用来呈现门店菜品的点击率报表。

别再跟风建本体了,业务和技术想明白几个问题再投
知识图谱项目常从建本体开始,但真正该先问的是:有没有必要?本文不谈图谱,只谈本体——从业务问题、授权验证到技术基线,三步判断必要性,并给出抽取本体的八类可执行定义与最小落地路径,帮你避免过度设计。

意图驱动治理:分钟级实现敏感数据规模化保护| 技术实践
可以压缩为这句,约 30 字: Snowflake 推出意图驱动治理,以 AI 原生工作流实现敏感数据规模化、持续保护。

