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使用Data Lakehouse优化供应链
MIT技术评论见解是MIT技术评论的自定义出版部，这是世界上最长的技术杂志，并得到了世界上最重要的技术机构的支持，该机构构成了现场事件以及有关当天领先的技术和商业挑战的研究。见解在美国和国外进行定性和定量研究和分析，并发布各种内容，包括文章，报告，信息图表，视频和播客。以及通过不断增长的MIT技术评论全球见解小组，Insights无与伦比地访问了高级高管，创新者和企业家的全球范围内调查和深入访谈。
湖泊建筑，用于简化数据科学管道
数据管理和预处理通常会消耗数据科学家所花费的大部分时间。数据架构和数据管道的配置显着影响这项工作的效率。一个新兴的“湖泊”建筑结合了数据湖和数据仓库的特征，消除了管理两层系统的需求。这允许在统一平台上存储和处理原始，结构化和半结构化数据，从而提供更高的性能和将计算与存储相关。在Trase中探索了这种体系结构的能力。Earth，这是商品供应链透明度领域的领先倡议，重点是推动森林砍伐的农产品。本文表明，湖泊架构可以简化复杂的数据管道，同时启用新功能。还表明，这种过渡可以向后兼容，依靠开放标准并降低成本。分析的增强功能包括来自异质来源的数据摄入，数据可发现性，元数据管理，数据共享和管道管理以及数据质量期望的整合。作为另一项案例研究，使用动物运输的卫生记录数据集将图形数据挖掘技术应用于巴西帕拉州的牛肉供应链。采用了用于得出和分析间接采购路径的各种方法，促进了最常见的旅行路线，贸易社区和节点中心性的识别和表征。
Bigquery向多云的Lakehouse迈向的演变
BigQuery的云原始分类架构使Google Cloud可以发展系统，以满足分析和AI/ML工作负载频谱的几种客户需求。围绕数据湖和企业数据仓库工作负载统一的BigQuery中心的关键要求。此操作结合：（1）需要核心数据管理基本，例如安全性，治理，常见的运行时元数据，性能加速，酸性交易，由企业数据仓库提供，以及（2）以（2）将开源格式和分析性生态系统的灵活性以及诸如新的Work//a Ii ai II ai II II的灵活性以及（2）利用（2）。此外，由于云客户正在选择默认情况下选择多云足迹，因此有很大的要求支持BigQuery。本文描述了Biglake，这是BigQuery向多云的Lakehouse朝着以新颖方式满足这些客户需求的发展。我们描述了该领域的三个主要创新。我们首先呈现Biglake桌，制作开源桌子格式（例如Apache Parquet，Iceberg）一流的公民，在这些格式上为BigQuery和其他开源分析引擎提供了精细的治理执法和性能加速。接下来，我们介绍了Biglake对象表的设计和实施，这些表使BigQuery可以集成AI/ML，以通过非结构化数据推导和处理。最后，我们提出了Omni，这是一个在非GCP云上部署BigQuery的平台，重点是我们为提供企业Lakehouse产品提供的基础架构和运营创新，而不管托管数据的云提供商如何。
重新想象护理峰会的经济价值
“重新想象护理峰会的经济价值”于2024年4月16日在马里兰州哥伦比亚的Merriweather Lakehouse Hotel举行。由美国护士协会（ANA）企业/美国护士证书中心（ANCC）赞助，这次峰会试图向前进行对话，以使可见并利用护理的经济价值向整个美国医疗保健系统雇用护士的组织。参与者被选为邀请参加峰会，以促进经济学，卫生系统和专业护理组织领导力，卫生公平，护理经济价值的卫生服务研究以及卫生政策的专业知识的多样性。
Matthew Kersting简历
● Tech-lead for an R&D project providing computer-vision capabilities to aid child exploitation investigations ● Engineered a secure and scalable Spring Boot web application which productionizes a variety of speech technology and machine learning capabilities to aid in investigative triage ● Led a research initiative focused on developing a Data Lakehouse solution for Noblis, including management of data infrastructure, construction of ETL pipelines, and the deployment of a large language model internally ●直接与利益相关者互动，将反馈转化为系统要求，并帮助领导微服务Web应用程序的开发，包括系统设计，前端开发，后端开发，数据建模，数据库设计，机器学习模型集成和CI/CD集成
权威指南
1。Delta Lake Lakehouse格式的简介。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。1 Delta Lake 1的起源数据仓库，数据湖和数据湖1号湖湖1号tahoe到Delta Lake：早期5月5日是什么是Delta Lake？6个常见用例7关键特征8 Delta Lake表10 Delta交易协议11理解Delta Lake交易在文件级别12的真实源12事实的单一来源12元数据与数据13多元相关控制（MVCC）文件和数据观察结果13元素之间的相互作用13 Delta table 16 Delta unta unta unta unta unta unta unta unta unta unta unta unta unta unta inta
IBM 对生成式 AI 的观点
• watsonx.data 是我们的数据存储库，基于 Lakehouse 架构和开放数据格式，旨在信任并放心地管理基础模型的企业数据。 • watsonx.governance 是一套功能强大的工具，用于指定和管理企业范围的治理流程以及控制风险。 watsonx 是开放的 我们的方法是开放的。您可以受益于 IBM 模型、最佳开源模型，甚至与我们共同创建的模型，来创建灵活且适用的企业解决方案，而不是依赖单一模型。我们利用 IBM Research 和开放研究社区的尖端创新来确保性能、定制、速度和效率。 watsonx 是值得信赖的企业需要保护其专有数据和 IP，在多种环境中部署，并通过工具支持以降低风险。在 IBM，我们优先考虑您可以信赖的 AI。Watsonx.governance 跟踪数据、策划方法和模型，从而支持可更新的 AI，以满足不断变化的业务和监管要求。 IBM 的生成式 AI 卓越中心可帮助客户实现完整的 AI 生命周期并开发符合道德规范的生成式 AI 解决方案。watsonx 的目标是消费者 AI 与企业 AI 不同。watsonx 旨在解决实际业务问题。在 IBM，我们专注于那些能够快速提高企业生产力和价值实现时间的领域 - 增强和自动化人力资源、客户服务和代码生成。我们专注于可扩展且与每个行业相关的用例，例如：