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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。

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现如今,大数据、数据科学和机器学习不仅是技术圈的热门话题,也是当今社会的重要组成。数据就在每个人身边,同时每天正以惊人的速度快速增长,据福布斯报道:到 2025 年,每年将产生大约 175 个 Zettabytes 的数据量。目前我们所熟知的行业都越来越依赖于对大数据的高级处理和分析,如金融、医疗保健、农业、能源、媒体、教育等所有重要的社会发展行业,然而这些庞大的数据集让数据分析、数据挖掘、机..
前言大家都知道,数据分析项目从需求提出到最终交付要经历一个漫长的过程,需要进行数据源整合、指标定义、模型开发、数仓任务开发及运维、报表开发等一系列环节,开发周期动辄都是以周为单位,而且业务场景也并非一成不变,一旦发生指标逻辑的变更,数仓就要重新开发刷数,这让需求和开发两方本就紧张的关系更加“雪上加霜”。总结起来,就是当下 BI 使用中的痛点:数据加工链路长,灵活性差PB级数据难以实现秒级响应能力数

Kyligence 全球增长与市场负责人李栋表示:“指标平台 + AI 可以改变企业使用数据的方式,提升企业从数据洞察到业务决策的效率。Kyligence Copilot 不仅带来了更简便的数据交互方式,更能够提升一个维度帮助企业在管理和运营过程中扮演好一个 AI 助理角色,促进数智化升级。感谢关注和支持我们的用户,有了您们的信任,我们才能不断创新前进。”

数据是当今每一个商业决策的基石。 越来越多企业开始利用数据湖和云计算等技术进行数字化转型,然而当今前所未有的数据体量和分布使得企业的数据管理充满挑战。 挑战在于企业最有价值的数据资产被隔离在本地计算机、数据中心以及云服务中;这些数据缺乏统一的数据及指标定义,这使得企业很难有效的挖掘其数据资产的价值,企业如果以这样的数据管理方式进行数据驱动转型,企业将收获的只是一座座“数据孤岛”。在更细的粒度,每个
近几年,汽车行业全面拥抱电气化和数字化,一方面有行业先行者和政策法规的激励作用,另外一方面随着无线网络升级换代以及云计算技术越发成熟,车机端到企业端能够更加实时稳定传输丰富数据。如何利用好这些数据,为生产、营销决策提供支持是各大车企都迫切关心的问题。大数据分析对于车企的价值也更加凸显。对企业来说如何搭建一个可应对未来数据量几何级增长的数据分析平台?是选在在本地搭建还是云上?在数据湖上如何构建?..
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那做了运营的同事多多少少都有这样的感觉,不断在公司内发起各项活动和话题,希望能够调动员工参与度,虽然每天投入大量的时间,但却无法确定真实的活动效果。怎么才能用“如何通过一把尺子衡量运营结果”,我就试用了我司新上线的一站式云上指标管理中台 Kyligence Zen 进行了相关探索,下面我们将通过我司社区论坛运营的实际数据,介绍一下我在搭建和使用体验。

1月19日,Kyligence 正式宣布「品牌升级,形象焕新」。我们很荣幸带着全新的品牌形象、升级的用户体验、可信赖的企业级服务以及不变的开源精神,与全球客户、合作伙伴以及员工们 Go Far, Go Together。标志Kyligence 即日起将启用新 Logo,同时发布全新的品牌识别系统。全新 Logo 采用纯色设计,相较原 Logo 呈现了更简洁、更专业的品牌形象。这亦代表 Kylige
