ITPub博客

至少90%的产品经理不知道自家产品的常见动作响应延迟。但我们也莫笑产品经理是水货，因为90%的程序员也不关注自己写的软件有多高的访问延迟。

数据不准确，不是信息系统的问题，是有着复杂的原因，信息系统只不过是把问题摆在了桌面上，显性化了，而问题本身并没有解决。要想解决这个深层次的问题，就必须开展数据治理。

这台超级跑车由三个核心部件驱动：算法是引擎，决定了车辆性能的上限;算力是燃油，提供源源不断的能量;数据是道路，铺就了AI前进的方向。

在AI技术浪潮席卷全球企业的背景下，很多企业都在卷ChatBI这个细分赛道。那么，对于中国管理软件的领头羊用友来说，到底怎么看?在《AI数据分析之ChatBI发展与应用实践》白皮书撰写期间，笔者有幸采访了用友数据事业部负责人李进闯。在他看来，ChatBI正以对话式交互模式重构数据分析格局。

湖仓一体架构下，要避免数据沼泽形成，需要制定数据入湖策略、强化元数据管理、建立数据标准和质量检测机制。同时，从业务层面推动清理无效数据，为集市设定合理存储空间并严格管控。

经过十多年的发展，云计算彻底重塑了企业IT技术栈，尤其是Docker与Kubernetes等开源工具的兴起，让应用程序开发摆脱了物理服务器的桎梏，开启了弹性与速度的新纪元。

系统思维不是什么高深莫测的东西，它其实就体现在咱们日常的开发工作中，体现在对每个需求的分析、每个模块的设计、每一行代码的编写中。

Spring Boot 的插件化开发模式就像是给系统装上了 “翅膀”，让系统可以轻松应对需求的变化。通过 SPI 机制、自动配置、自定义 Starter、模块化架构和动态加载 JAR 包，我们可以把系统拆成一个个独立的插件，实现功能的 “热插拔”。

你知道ChatGPT和国内的DeepSeek为什么能迅速崛起吗?技术?架构?算法?都不是。

随着金融业数据量爆发式增长(日均增量超数十TB)，大数据安全与业务连续性面临严峻挑战。《银行业信息系统灾难恢复管理规范》要求核心系统RTO≤2小时、RPO≤15分钟。

谷歌DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)在社交平台X上的最新互动引发外界猜测，谷歌最新视频生成模型Veo 3或被应用于游戏领域。

和大多数企业相同，安克创新也是一家拥抱技术创新的企业，只不过起点不是“拿着锤子找钉子”，而是公司核心业务一直扎根于智能创新领域，创新已成为公司的命脉!

在AI技术创新浪潮下，大数据的底层架构也在加速迭代。满足未来数据处理需求的技术架构到底什么样?腾讯云大数据团队在流湖领域的创新，可以说是取得了开创性成果。

云桌面系统在金融企业不同场景中应用的优势逐步显现，但规模的逐步扩大以及用户量的增加，对后台的运维压力也日益增加。

关于技术架构选择的问题，其实和十多年前企业业务上云时的情景有点类似。不管是哪种技术路线，适合自己的就是最好的。本文重点分析在私有云场景下，如何为AI构建更强大的底层基础设施，包括选择什么硬件，如何解决存储问题，如何迁移数据，哪些能力该自动化，如何更好地解决安全问题等。

Lakeflow Designer的的“谋篇布局”，标志着Databricks正从单纯的数据湖仓平台，向AI驱动的数据操作层延伸。通过平衡易用性与治理能力，其有望助力企业突破数据工程“最后一公里”的瓶颈，真正释放数据与AI的融合价值。

随着国家信创战略的深入推进，证券行业作为国家金融领域的重要组成部分，其业务系统对虚拟化平台的稳定性、性能及安全性要求极高。

领域模型的崛起，标志着人工智能应用正从广度覆盖迈向深度渗透的新阶段。对于技术提供商来说，只有那些能够精准识别场景痛点、高效转化数据资产，同时具备专业领域知识的企业，才能在数智化转型的赛道中占据先机。

为什么AI用得越好，反而越容易被裁?这场技术革命的背后，究竟隐藏着怎样的逻辑?K哥就和大家聊聊这个话题，剖析AI时代下的职场真相。

马斯克搅局失败，“硅谷式效率”在华盛顿失灵，意味着全世界最有权势的两个男人，不再是战略联盟关系。按照正常剧本的推演结果，成年人之间解决问题的方法，应该是和平分手，彼此再无瓜葛。