企业在享受数据湖带来灵活性的同时，也承受着因数据使用和数据管理混乱带来的不利影响。Kyligence 智能多维数据库产品及解决方案已经助力多家企业有效解决这一难题。

Gartner 近期发布了一份“分析查询加速的市场引导报告（Market Guide for Analytics Query Accelerators）”，报告中提到一个新的数据分析细分市场正在兴起，即数仓和数据湖这个模糊地带。小编特别邀请了本司产品总监，何京珂带大家一同解读这篇专业报告，希望能给选型数仓以及数据湖的企业一些参考。数据湖已成为行业数据架构的主流什么是数据湖？数据湖是一个集中式存储库

7月29日，2026数商企业优秀产品发布暨“申城·数聚行”金融科技主题活动在上海黄浦举行。活动由上海市数据局主办、黄浦区数据局承办、上海市数商协会支持，旨在推动金融科技产业高质量发展，促进数据供需高效衔接，加快数商产业生态建设。跬智信息（Kyligence）作为金融科技产品代表，受邀现场展示数据智能体创新产品及行业应用实践。

Kyligence 将于8月30日举办汽车制造行业网络研讨会，特别邀请了长安汽车的大数据技术副总工程师王颖异分享 Kyligence 助力车企落地质量管理数据分析的具体案例；同时，Kyligence 解决方案专家王贤彬将带来车企数据分析上云、数据分析民主化、统一数据服务、车联网数据应用等多个典型场景的解决方案与实践。

这也是为什么，Kyligence 提出 Data+AI 战略以来，从 Copilot 演进到 Agent 阶段，“准确、安全、可靠”始终是产品建设最核心的原则。因为企业真正需要的，从来不是“会聊天的 AI”，而是能够进入业务系统、理解业务逻辑、参与经营决策的 AI。

目前，Kyligence 已支持 DeepSeek 私有化部署方案以及华为云等云平台部署方案，帮助用户快速构建 AI 数据智能体。

大家都知道，对于很多架构师而言，做技术选型是一件“常态化工作”。要找准一项技术是否适合某个场景，最核心的是要看这项技术当初是因为什么而诞生的，这个最初始的需求往往就是这项技术的基因。随着技术的持续发展，往往功能会越来越多，枝繁叶茂，但这个基因是我们对这个技术认知的根本。

在本轮评测中，我们从数据计算、数据洞察两个方面对大模型评测结果进行了归类，并提出不同方向的优化建议。如果您正在对大模型进行技术选型，或正在探索大模型在数据分析场景的应用落地与优化方案，欢迎与我们联系沟通。11月21日，Kyligence 将举办。

在训练人工智能时，一般需要经过数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型测试、部署等一系列步骤。在这一过程中，数据质量的高低对于人工智能的更新迭代极为重要。这也和企业日常数据分析类似，高质量的数据才能更好地支撑用户进行准确的分析和预测，从而帮助企业做出更好的业务决策。

在训练人工智能时，一般需要经过数据收集、数据清洗、特征提取、模型选择、模型训练、模型测试、部署等一系列步骤。在这一过程中，数据质量的高低对于人工智能的更新迭代极为重要。这也和企业日常数据分析类似，高质量的数据才能更好地支撑用户进行准确的分析和预测，从而帮助企业做出更好的业务决策。