今年两会期间，众多代表委员深刻揭示了当前我国在推进人工智能与实体经济深度融合过程中，高质量数据集所面临的机遇与挑战。2026 年政府工作报告也明确提出：深化数据资源开发利用，健全数据要素基础制度，建设高质量数据集，完善人工智能治理。这意味着，数据工作正在从“资源积累”进入“能力建设”阶段，高质量数据集已经被放到 AI 产业链的关键位置。早在2025 年 8 月，国家数据局正式发布《高质量数据集建设

摘要：火电行业数字化转型背景下，数据中台成为破解数据管理痛点的关键。本文分析了政策、市场和内生需求三大转型驱动力，提出三阶段建设方案（基础建设、深化应用、智能转型），重点阐述数据治理架构及核心模块（数据模型、标准、质量管理）的实施路径。通过经营决策分析场景落地，实现穿透式管理、业财融合和智能化分析，案例显示可提升工作效率60%以上。数据中台有效解决了火电企业数据孤岛、口径混乱等问题，为行业数字化转

数栈多模态数据智能平台通过引入Data-Juicer框架和新增"算子任务"功能，构建了完整的多模态数据处理体系。该平台提供可视化编排、灵活调试、分布式计算等核心能力，支持文本、图像、音频等数据类型的统一处理。基于Ray框架实现弹性资源调度，通过向导和脚本双模式满足不同开发需求，并配备智能日志分析、版本管理等功能，显著提升数据处理效率和质量。这一解决方案为企业AI应用提供了可靠的多模态数据基础，推动

GTC2026传递的核心信号显示，AI竞争正从模型层下沉至数据基础设施层面。黄仁勋强调，企业需要重构数据处理体系，使其能同时服务人类和AI系统，实现结构化与非结构化数据的协同处理。未来企业差异将体现在数据底座的完整性上——能否将各类数据转化为AI可调用的生产资料。袋鼠云多模态数据中台正是回应这一需求，通过统一管理多模态数据，实现事实与语境的融合，支撑智能应用落地。AI时代真正的竞争优势在于完成数据

摘要：袋鼠云推出矿山实景数字孪生实时监管平台，融合5G、AI等技术解决矿山行业四大痛点：安全风险、工艺协同困难、数据孤岛和成本压力。方案采用四层架构，通过高效建模与数据融合实现六大"一张图"应用场景，覆盖资源管理、生产调度等全流程。典型案例显示，该平台显著提升矿山可视化、智能化管理水平，助力企业实现安全生产与效率提升目标。方案以低成本、高适配性特点，推动矿山数字化转型进程。

摘要：袋鼠云推出矿山实景数字孪生实时监管平台，融合5G、AI等技术解决矿山行业四大痛点：安全风险、工艺协同困难、数据孤岛和成本压力。方案采用四层架构，通过高效建模与数据融合实现六大"一张图"应用场景，覆盖资源管理、生产调度等全流程。典型案例显示，该平台显著提升矿山可视化、智能化管理水平，助力企业实现安全生产与效率提升目标。方案以低成本、高适配性特点，推动矿山数字化转型进程。

ChengYing除了可自动部署运维外，还可以对接Taier部署Hadoop集群，Taier 是一个大数据分布式可视化的DAG任务调度系统，旨在降低ETL开发成本、提高大数据平台稳定性，大数据开发人员可以在 Taier 直接进行业务逻辑的开发，而不用关心任务错综复杂的依赖关系与底层的大数据平台的架构实现，将工作的重心更多地聚焦在业务之中。然后配置SFTP的host，认证方式，默认采用用户名密码方式

在企业数字化转型中，传统BI平台已无法满足AI时代的数据分析需求。指标平台通过构建标准化的语义层，实现指标间的动态关联和因果探究，解决了BI平台部门视角局限、静态展示的痛点。它能自动追溯异常原因，支持跨域分析，如销售下滑与仓储调整的关联。指标平台为AI提供高质量特征，实现敏捷归因，避免潜在损失。未来将向智能发现、自然语言交互等方向发展，推动企业决策从"看数据"到"问逻辑"的升级，成为AI时代不可或

某大型央企是首批全国供应链创新与应用示范企业，在“十四五”规划期内以聚焦供应链管理核心主业作为主要战略发展方向。供应链运营管理以大宗商品贸易为主，其交易往往具有交易量巨大、交易环节复杂、风险交易难识别、风险客商难管控等痛点。随着集团数字化转型不断深化，数据应用方面的需求不断扩展。但集团缺乏统一的，导致在数据应用方面，出现数据价值不凸显、数据标准不统一、数据质量不可控、数据共享不畅通等问题。在此背景

本期我们带大家回顾一下无倦同学的直播分享《Chunjun同步Hive事务表详解》Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成MapRe...