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各大厂商、技术大会都在鼓吹用LLM能彻底革了我们那套靠正则表达式和关键字硬撑的数据分类分级体系的命。有趣的是，LLM在数据分类分级领域，就像一辆新能源汽车——很酷、很想要，但多数企业真实的需求可能只是一辆电瓶车。

如今，CDO 需要做的不仅仅是谈论 AI 驱动的决策，他们必须让其发挥作用。否则，他们可能会陷入与之前许多人相同的陷阱：大规模的 AI 投资永远不会转化为商业价值。

本文探讨了为什么 RAG 尽管很实用，但与真正的记忆系统有着根本的不同，以及为什么我们需要超越 RAG 来开发具有更像人类的记忆能力的人工智能。

经常有同学抱怨：感觉平时做的都是描述性统计，同比、环比，深入的数据分析到底怎么做?今天系统地讲解一下。话不多说，直接上干货。

在企服市场里，总有人迷信“大而全”的魔法。他们幻想着一款产品能像瑞士军刀般无所不能，一次性解决客户的所有需求。然而现实却像一把钝刀，割不开市场的硬壳。

​生成式人工智能 (GenAI) 为缩短开发周期、减少技术和维护工作量以及实现以前看似遥不可及的创新用例打开了大门。与此同时，它也带来了新的风险，比如幻觉和对第三方 API 的依赖。

尽早建立清晰的框架至关重要。它阐明了什么是数据治理，什么不是数据治理，有助于避免混淆、设定期望并推动采用。结构良好的框架提供了简单、可重复的视觉效果，您可以反复使用它来解释数据治理以及您计划如何在整个组织中实施它。

干货有很多种，介绍一个小经验，小用法，大家不太知道的命令，这是干货，但是这种干货含“货”量太低，在AI时代，这些东西以后大多可以通过AI来获得。

在当今竞争激烈且技术迭代迅速的数据库领域，FaunaDB 曾是一颗备受瞩目的新星。它以独特的定位，兼具关系型数据库的强大功能和文档型数据库的灵活性，吸引了众多开发者和企业客户的目光。然而，近日一则令人惋惜的消息传来，FaunaDB 宣布将于 5 月底停止其服务，这一决定在行业内引起了不小的波澜。

AI不是神话，也不是骗局，它就是一个工具——和电脑、手机没区别。中小企业要用，但必须理性、务实、小步试错。记住：你的目标不是“拥抱AI”，而是“让AI帮你赚钱”。

当我们深入探究那些成功与失败的数字化转型案例时，会惊觉技术仅仅是这座庞大冰山露出水面的一角。真正决定数字化转型成败的，隐藏在水面之下，那就是复杂的管理以及至关重要却又常常被忽视的人性因素。

一个演示引起了我的注意。它使用“广泛的人工智能，而不仅仅是通用人工智能”来创建复制环境。这是一个有趣的东西，可以解决一个持续的工程挑战：重新创建反映生产的环境，包括流量模式和负载特性。

做运营的同学经常需要看数据，但看数据的时候常有困惑：“看了一堆数，又怎样?我要干什么? 今天系统地跟大家分享一下，该如何从数据中找到运营的工作思路。文章比较长，同学们记得点赞关注，回来慢慢看哦。问题解析运营工作内容很多，比如：写宣传文案→内容运营选商品组合→商品运营上优惠活动→活动运营上个推广H5→产品运营发用户优惠券→用户运营因此，监控的数据指标非常多：发宣传文案→ 内容播放量/完播量/转评赞数

标签体系，是数据分析工作的重要基建。经营分析、用户画像、推荐策略、商品运营、投放优化、用户运营……都和标签体系有关，今天一篇文章，跟大家讲清楚。文章较长，同学们记得先给陈老师点个赞，回来慢慢看哦。

一个普通的DBA，甚至是数据库专家，想要真正对目前国内常见的几十种国产数据库做真正深入的研究，了解其真实情况，并做出比较客观的评价，确实挺难的。其实数据库选型也不需要绝对的客观，选择一个适合自己场景的数据库就可以了。最重要的是走出第一步，走出去之后，哪怕走错了也不需要认错，继续往前走就好了，因为你也很难确定，往另外一个方向走是否也是错的呢!

当今世界，人们都在谈论生成式人工智能。全世界都知道所有最新的GenAI概念和术语——因此，你会比以往听到更多这样的话：“这个词不等于token”。全世界都开始实施至少一个或两个GenAI用例，当然——我引用它的意思是“改变生活”。

人工智能 (AI) 正在迅速改变企业管理数据的方式。根据最近的研究，人工智能的采用在短短几年内激增。然而，许多组织仍然依赖于人工智能之前的治理框架。

既然幻觉不可避免，那么又如何理解幻觉可以消除呢?通过提高知识的质量，提高数据的质量，是可以显著减少幻觉的。甚至在某个十分具体的领域，你可以通过细致的工作，让某个领域的背景知识、数据都准确无误，甚至达到生成可放心执行的操作命令的程度。

AI 的发展虽然给数据从业者带来了一定的挑战，但同时也创造了更多的机遇。了解哪些工作可能被 AI 取代，哪些难以被取代，并针对性地建立自己的核心竞争力，数据从业者就能在这波 AI 浪潮中乘风破浪，实现自身的职业发展。

但当前的情况却是不少企业在转型路上举步维艰、矛盾重重，老板砸下重金、购入系统、广纳人才，却换来“系统先进却难用，数据海量决策乱”的尴尬局面。今天，老杨就来聊一聊企业数字化转型中的九大矛盾，看看这些所谓的数字化大“坑”究竟是如何形成的。