（翻译）AI 驱动的元数据修正与协调
Metadata harmonization (standardizing labels, identifiers, and formats so datasets can work together) is still largely manual. This post shows how AI-powered metadata correction works in practice, covering two approaches, human-in-the-loop validation and autonomous agent-driven workflows, plus gover
Grab 正在利用 AI 代理实现分析工作流的自动化，从而减少分析师处理常规工作的占比，并缩短解答业务问题所需的时间。
Netflix描述了如何重新设计驱动Service Topology（实时服务依赖地图）的流处理管道以满足生产规模需求。该系统采用三阶段架构，将中间解析过程与丰富和持久化过程实现了分离，将回压传播回Kafka而不是丢弃记录，并在高流量内部传输时使用服务器发送事件（server-sent event）来取代gRPC。
从数据格式到完整引擎：2026 数据库系统演进趋势与 TDSQL 实践 | 腾讯云数据库 DBTalk
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。
（翻译）ZS 如何借助 Amazon SageMaker 实现安全临时分析的民主化
Learn how ZS built a security-hardened Amazon SageMaker platform that balances developer agility with healthcare-grade governance, serving 1,000+ daily active users across 200+ SageMaker domains.
（翻译）为 Amazon Quick 实现用户级自定义权限的自动化
Amazon Quick custom permissions let you enforce least-privilege access by toggling features per user. This post walks through four patterns to automate custom permissions across the user lifecycle: a RegisterUser API parameter, account and role defaults, event-driven Amazon EventBridge and AWS Lambd
9月10日，在2026 Inclusion·外滩大会现场，成都市武侯区政府与蚂蚁集团就“AI+医疗健康”领域达成整体合作，共同推进医疗健康数智基础设施建设与AI应用创新。在此次合作框架下，成都市武侯区发展和改革局（区数据局）、成都市武侯区悦湖科技中心与OceanBase、蚂蚁健康、蚂蚁数科共同签署框架协议，将围绕医疗健康数据基础设施、行业大模型、AI应用创新、算力运营等展开全方位合作。
AI正在把数据基础设施推向一个新的增长周期。 9月10日，在2026 Inclusion·外滩大会《数智进化：让多模态数据成为AI核心燃料》见解论坛上，IDC中国企业软件市场研究经理王楠分享了关于AI数据基础设施的最新研究。报告预测，2025年至2030年，中国AI数据基础设施市场将以37.7%的复合增速增长，2030年市场规模达到738亿美元；到2035年，市场规模有望进一步达到1548亿美元（约1亿人民币），较2025年增长超过10倍。
（翻译）使用 MMF、Databricks Genie 和 Amazon Quick 实现补货自动化
Foundation models made catalog-wide demand forecasting easy; the hard part is now acting on the forecast. This post builds a closed detect-decide-act loop on Databricks and Amazon Quick that reconciles demand surges against live supplier availability and places replenishment orders unattended, escal
本文从一个生产环境的一线踩坑案例切入，拆解纯 LLM 方案在金融场景面临的四大工程挑战，并论证引入本体作为"语义导航系统"的必要性。
（翻译）学习式企业数据理解：面向数据智能体的压缩与路由
Abstract page for arXiv paper 2609.25286: Learned Enterprise Data Comprehension: Compression and Routing for Data Agents
（翻译）通过仿真实现合成：经由可扩展的代理-系统交互生成连贯的企业数据
Abstract page for arXiv paper 2610.10549: Synthesis Through Simulation: Generating Coherent Enterprise Data via Scalable Agent-System Interaction
