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企业数据越积越多,找表却越来越难;同一指标,销售和财务算出两个数。问题往往不在数据本身,而在于缺少统一的建模管理流程。
当前,企业已建设大量业务系统,并持续积累 API、工具和数据服务。然而,大模型本身并不天然感知这些能力的存在,也无法自动识别哪些服务可被调用、调用时需要哪些参数...
每到企业开展数据资产盘点、制定下一年度 IT 规划的节点,一个老问题总会反复出现:
在算法模型从实验室走向生产环境的过程中,工程化落地能力正逐渐成为制约价值释放的关键环节。随着算法框架和模型能力的持续成熟,单纯追求指标提升已不足以决定项目成败;...
防汛工作中,工情和险情信息的及时掌握,直接关系到处置效率和决策质量。从防洪工程基础数据的维护,到险情的上报、批复与统计分析,每个环节都需要一套清晰、可追溯的管理...
很多企业数字化建设几年后,都会遇到一个相似矛盾:系统越来越多,数据库里的表越来越多,但业务分析找数据反而越来越难。问题通常不在“数据不够”,而在数据有没有按照统...
在人工智能落地的“最后一公里”,算法工程师往往面临一个尴尬的现实:阻碍模型上线的最大瓶颈,通常不是算法本身,而是脆弱的运行环境。
企业做系统升级、业务系统替换或者多套系统整合时,真正麻烦的往往不是新系统怎么上线,而是一个更现实的问题:
水资源调度依赖于对河渠、机井、泵站等不同取水对象最新状态的及时掌握。但监测对象类型多样,取水信息又分散在不同业务场景中,管理人员往往需要在河渠测站、机井与泵站数...
在数据工程实践中,取得数据产权登记凭证之后,还需要将登记信息与数据对象建立对应关系。
企业建设知识图谱,核心挑战往往不在于技术实现,而在于建成的图谱能否持续支撑真实业务场景。
在数据中台建设过程中,报表数据不一致是一个普遍存在的问题。同一类业务数据,不同系统或部门统计出的结果可能存在差异。
实际业务数据进入数仓或分析系统之前,往往还需要经过字段筛选、格式调整、异常值处理、去重、值映射等一系列加工操作。
企业数据建设推进到一定阶段,最不缺的往往就是数据本身:业务库里躺着各种表,数据服务层挂着已发布的 API,项目过程中还散落着不少 Excel、CSV 文件。接入...
在企业智能体逐步从试用走向交付的过程中,真正影响落地效率的,往往不只是模型能力,而是编排资产能否复用、运行行为能否管控、对外展示能否调整。
订单在业务系统,客户信息在客户管理系统,结算数据在财务系统。系统各自独立运行时,通常不会觉得有问题。但到了做日报、经营统计、数据分析,或者需要把部分数据提供给其...
水利一张图防汛调度功能解析 在一次演示场景中,某水库的下泄流量需要从3000m³/s调整到4000—5500m³/s。表面上看,只是把一个数字调大,但实际操作中...
在数据中台建设过程中,随着数据接入范围扩大、加工逻辑增加,数据处理流程往往会逐渐从单任务执行演变为多任务协同运行。
针对这些问题,qKnow 开源版 v2.4.3 对知识数据处理链路进行了进一步完善,围绕三个方向进行优化:
在实际项目中,如果业务系统直接访问数据库,通常需要自行维护数据查询逻辑,并且需要了解底层表结构。
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