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AI 综合评分：全部AI 90+AI 80+AI 70+
InfoQ 中文发布于 08/25 18:52

Snowflake Summit 2026：Whatnot 如何将超高速增长中的数据转化为清晰的业务洞察 | 技术趋势

对很多公司来说，数据基础设施就像一个黑盒子：数以百万计的数据点被送进去，复杂查询在里面运行，然后报表被吐出来。但一旦系统变慢、成本飙升，或者某个关键 dashboard 突然空白，想找到根因就像在黑暗里摸索。为了让这个问题更清晰地被看见，实时购物平台 Whatnot 在 Snowflake Summit 2026 上与 Snowflake 同台分享了他们的实践。这个合作案例说明，现代数据工具可以在巨大的实时压力下，依然让客户体验保持顺滑、可靠且完全可见。

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AWS Machine Learning Blog发布于 08/21 05:23

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 1: Setting up your Snowflake environment

（翻译）使用Snowflake、Amazon SageMaker Canvas和Amazon Quick构建无代码机器学习工作流——第1部分：设置Snowflake环境

Healthcare, retail, and life sciences teams store large volumes of operational data in Snowflake, but turning it into predictions is hard. In Part 1 of this series, you set up your AWS account and Snowflake environment for a no-code ML workflow with Amazon SageMaker Canvas, laying the foundation for

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AWS Machine Learning Blog发布于 08/21 05:23

Build a no-code ML workflow with Snowflake, Amazon SageMaker Canvas and Amazon Quick – Part 2: Data preparation and model building with Amazon SageMaker Canvas

（翻译）使用Snowflake、Amazon SageMaker Canvas和Amazon Quick构建无代码机器学习工作流——第2部分：使用Amazon SageMaker Canvas进行数据准备和模型构建

In Part 2 of this no-code ML series, you connect Amazon SageMaker Canvas to Snowflake, prepare and join transaction data with Data Wrangler visual transformations, and train an XGBoost fraud detection model. All without writing machine learning code, laying the groundwork for interactive dashboards

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AWS Machine Learning Blog发布于 08/21 00:06

AWS vector solutions: Build agentic AI where your data lives

（翻译）AWS 向量解决方案：在数据所在之处构建智能体 AI

AWS offers a broad portfolio of vector search built directly into the databases and storage services you already use, with no standalone vector database or data migration required. This post covers six purpose-built services, a decision framework for choosing the right engine, and customer proof poi

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人人都是产品经理发布于 08/26 09:52

数据字典为什么总在建完以后失效？

数据字典上线即过时？当系统迭代与文档维护脱节，字段定义逐渐失真，甚至被AI放大为错误答案。本文剖析字典失效的深层原因，提出按结构、语义、责任三只钟分层治理，并给出嵌入变更流程的实操方案，让字典真正活起来。

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