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Denodo 和 Databricks：一种现代数据策略
▪ Denodo 平台提供了强大的功能，可以创建根据业务需求量身定制的逻辑语义模型，使非技术用户更容易访问和理解数据。传统上，组织会使用 dbt 等工具或建立单独的数据集市来创建多个数据副本，这既耗时又难以维护。由于数据副本的激增，这种方法还带来了治理挑战。相比之下，Denodo 平台支持创建语义层，以所需的格式公开数据而无需复制。这些逻辑模型是使用图形向导开发的，可以保留数据沿袭并提供影响分析。使用 Denodo 平台语义层的扩展优势包括更快的原型设计、缩短上市时间以及降低运营和维护成本。通过最大限度地减少数据复制，组织可以在数据管理实践中实现更高的效率和灵活性。
Databricks上的生成AI执行指南
将Genai带入生产是困难的，而许多组织已经使用LLMS建立了概念证明（POC），他们经常努力将其转移到生产中。最大的挑战是将这些应用程序纳入生产质量，而输出是准确，当前，了解您的企业上下文和安全的。客户还需要考虑整个ML生命周期（从数据准备到实验和操作），许多人缺乏治理，可审核性/可审核性和法规合规性的访问控制权。
金融服务领导者构建现代治理数据平台的指南
过去，组织直接将数据建模到规范化的数据仓库中，导致效率低下和性能问题。借助 Databricks，整个数据架构以 Delta Lake 为基础，这是一种符合 ACID 的格式，可以大幅降低数据工程工作负载和分析工作负载的总体拥有成本。团队可以在流程的每一层（从摄取和管理到消费）应用量身定制的数据建模方法，例如针对摄取和管理层使用写入优化的数据模型（例如 3NF、Data Vault），针对消费层使用读取优化的数据模型（例如 Star-Schema、Dimensional）。此外，数据管理的每个阶段都会自动捕获到 Unity Catalog 中，这是 Databricks 针对数据和 AI 的统一治理解决方案。
为什么数据情报平台是您Gen AI Projects
h。 RAG Studio：RAG Studio是一项托管的抹布服务，可为开发，评估和迭代检索生成（RAG）应用程序提供工具和自明的工作流程，以构建提供一致，准确答案的应用程序。RAG Studio建立在MLFlow顶部，并与Databricks工具和基础架构紧密集成。
建立高性能数据和人工智能组织
“构建高性能数据和 AI 组织”是一份由 Databricks 赞助的《麻省理工学院技术评论洞察》报告。为制作这份报告，《麻省理工学院技术评论洞察》对 351 名首席数据官、首席分析官、首席信息官和其他高级技术主管进行了全球调查。受访者平均分布在北美、欧洲和亚太地区。样本涵盖 14 个行业，所有受访者都在年收入 10 亿美元或以上的组织工作。该研究还包括对负责其组织的数据管理、分析和相关基础设施的高管的一系列访谈。Denis McCauley 是该报告的作者，Francesca Fanshawe 是编辑，Nicola Crepaldi 是制作人。该研究在编辑上是独立的，所表达的观点为《麻省理工学院技术评论洞察》的观点。
Setter 30
我们的想法我们很高兴介绍第2季度2023版的Setter 30-我们对全球二级市场中最受欢迎的风险投资支持公司的排名。排名来自对晚期公司的500多家领先投资者的调查以及我们从市场最活跃的买家那里收到的每日反馈。尽管这些公司是投资者最常针对的公司，但它们可能不是最容易获得的。某些公司的供应量有限（例如，拟人化，拥抱面，Openai和Stripe和Stripe）或严格的转移限制（例如，Anduril，Bret，Databricks，Databricks，Inteion，Glaid，Reddit和SpaceX），使二次交易更具挑战性。Stripe和SpaceX在＃1和＃2中获得，与上个季度一致。两人现在连续九个位置保持了前两个位置。紧随其后的是Databricks，OpenAI，Flexport，Anduril，Epic Games和Discord，所有这些都位居前10名。最大的惊喜是Instacart的卷土重来，它在上个季度没有排名，而是在此版本中排名第九。在2023年末对IPO的期望很可能是需求复兴的主要原因。本季度S30的其他补充包括Neuralink（＃11），拟人化（＃12），坡道（＃14），Actentive（＃22），bytedance（＃24）和拥抱脸（＃28）。相对性空间也取得了显着的飞跃，将八个位置增加到＃20。上一季度末的Terran 1发射是这种崛起的推动力。Reddit在为潜在的2024年初IPO准备时，将七个位置攀升至＃23。人工智能和大数据是最受欢迎的垂直行业，在本季度的排名中分别占据了八个斑点。由大型数据集提供动力时，AI技术的变革能力使二级市场中高水平的需求毫不奇怪。值得注意的排他性包括Revolut，该行动在第1季度排名第14位（自第2季度2022年以来已包含在每个S30中），Gong.io（在第1季度排名第15位）和Klarna，在第1 Q1中排名第17（自第3季度以来第3季度以来，每个S30都包含在第1季度中）。airtable（-13点q/q），br脱离（-8个点q/q）和波纹（-8个点Q/q）也看到了本季度需求的材料减少。金融科技在本季度获得了较少的兴趣，并以三个名字（Addepar，Klarna和Servicetitan）完全下降了排名。金融科技并不是唯一的垂直垂直行业，因为CloudTech Companies下跌25个景点，加密货币和区块链公司16下降，网络安全公司本季度下降了9个。这30家公司的最后一轮估值中位数为102亿美元EV（+04.2亿Q/Q）。平均最后一轮估值发生了很大变化，从121.9亿美元增加到299亿美元。这一增加主要是由于将野兽（最后一轮EV = $ 360B EV）纳入排名。对公司的需求波动从季度到四分之一说明了二级市场的不断变化的性质。公司绩效（以及公共市场可比程），市场状况，行业趋势等因素都会影响投资者的兴趣。我们欢迎您对本版本30版的想法，并很乐意解决任何查询！
开源软件在人工智能中的作用
从 1956 年夏天的达特茅斯研讨会算起，人工智能 (AI) 领域到现在已经有 64 年的历史了。当今的人工智能最让您感到惊讶的是什么？对我来说，答案很简单 — 那就是开源软件推动人工智能发展的程度。20 世纪 70 年代，我还是麻省理工学院的一名学生，学习人工智能课程。毕业后，我在一家早期的人工智能初创公司工作，从事语音识别工作，我们将代码作为重要的专有机密进行保护。20 世纪 80 年代，当我还是耶鲁大学的一名研究生，正在攻读计算机科学博士学位时，更多的人工智能初创公司正在形成，他们也怀着同样的心态来保护自己的代码；当时，除了少数 LISP 公司外，很少有公司采用开源优先的方法。快进到 2020 年，Databricks（用于扩展数据和人工智能工作流的 Spark）和 Seldon（用于人工智能模型服务的 Seldon Core）等公司正在使用开源优先的方法来建立思维和市场份额。事实上，作为 IBM 开源数据和 AI 技术中心 1 工作的一部分，我们被鼓励参与开源数据科学和 AI 社区。最近，我被选为 LF AI & Data Foundation 2 技术顾问委员会主席，该基金会致力于孵化和启动开源 AI 项目。
将数据库转变为生成式人工智能机器
数据是现代企业的差异化因素，而 Snowflake、BigQuery、Synapse、RedShift 和 Databricks 等新时代数据库则提供高度复杂的按需数据处理。然而，将这些数据库中的数据转化为洞察需要使用大量数据建模、管道、仪表板等工具，这是一项复杂、手动且繁琐的工作，需要大量时间和专业知识。随着 ELT 架构越来越流行，情况变得更加糟糕，因为数据加载速度很快，而转换则留给数据分析师或分析工程师以后再做。因此，最终用户需要等待数周甚至数月才能获得洞察，做出数据驱动的决策，随着专家和最终用户之间的差距不断扩大，这种情况是不可持续的。正如云使数据基础设施民主化一样，现在是时候使数据智能民主化了。生成式人工智能在自动化繁琐的手动任务方面显示出很大的潜力，例如编写副本和代码或构建图像和视频。对于数据分析，很多重点都集中在从自然语言生成 SQL 查询，即文本到 SQL [ 16 ]。然而，这只是触及了理解用户问题的表面，而不是底层数据。更重要的是，它很容易出错，准确率在 50-85% 之间，而且越来越难以发现
日本：BSA对AI战略委员会 / AI机构研究小组的临时报告（草案）的评论< / div>
尖端技术。我们在美国，欧洲和亚洲的20多个市场中工作，倡导建立对技术信任的政策，以便每个行业和公众都可以从创新中受益。BSA's members include: Adobe, Alteryx, Amazon Web Services, Asana, Atlassian, Autodesk, Bentley Systems, Box, Cisco, Cloudflare, Cohere, Databricks, DocuSign, Dropbox, Elastic, EY, Graphisoft, HubSpot, IBM, Informatica, Kyndryl, MathWorks, Microsoft, Notion, Okta, OpenAI, Oracle, Pagerduty，Palo Alto Networks，Rubrik，Salesforce，SAP，ServiceNow，ShopiceNow，Shopify Inc.，Siemens Industry Softuct Inc.，Trend Micro，Trinet，Trinet，Twilio，Workday，Workday，Zendesk和Zoom Video Communications，Inc。] BSA支持确保AI Systems开发和使用的政策。当今技术生态系统的全球性质要求协调政策对促进创新的响应，我们欢迎临时报告，涉及平衡创新与降低风险的重要性，鼓励国际一致性和互操作性对AI治理至关重要。我们建议政府采取基于风险的方法，仅适用于AI的高风险使用，并继续使用国际最佳实践框架与国际规范进行协调，例如OECD在Hiroshima AI过程中针对《行为守则》的报告框架。这种一致性将避免重复企业的报告工作并确保一致性。更广泛地，我们鼓励日本继续通过多利益相关者对话来追求互操作性，对基于风险的政策方法建立共同的愿景，以应对共同的AI挑战并遵守负责任的AI治理的规范，这些挑战基于基于风险的基于风险的监管和基于角色的职责