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#数据治理

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Databricks数据仓库与BI实践指南:从架构到AI就绪
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Databricks数据仓库与BI实践指南:从架构到AI就绪

Databricks《数据仓库与BI大全》实践指南解读:涵盖Lakehouse参考架构、维度建模、迁移策略、Unity Catalog治理、规模化性能优化,以及如何用AI扩展BI能力,助力数据团队实现AI/BI就绪。

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英国政府机构被曝对批评Prevent计划者建档存疑
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英国政府机构被曝对批评Prevent计划者建档存疑

英国政府机构被曝对批评Prevent反极端化计划的人士建档,引发对政府监控、数据治理与言论自由边界的讨论。本文梳理事件背景及其在数据伦理层面的影响。

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Amazon Quick 实时数据:AI 应用直连受治理数据集
·4 分钟

Amazon Quick 实时数据:AI 应用直连受治理数据集

Amazon Quick 推出 Live Data in Apps,让 AI 构建的应用实时查询受治理的 QuickSight 数据集,并按每位读者身份执行行级与列级安全,支持自然语言构建、发布和共享应用。

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读取限制与目录标签:跨引擎统一数据治理
·4 分钟

读取限制与目录标签:跨引擎统一数据治理

探讨读取限制(Read Restrictions)与目录标签(Catalog Labels)如何在多个查询引擎和元数据目录间实现统一数据治理,结合开放表格式与开放API构建可移植的治理控制平面。

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Databricks 推出 ai_decide:在治理数据上做快速决策
·3 分钟

Databricks 推出 ai_decide:在治理数据上做快速决策

Databricks 发布全新 AI Function ai_decide,支持在受治理数据上进行快速、可扩展的 AI 决策,将判断逻辑原生嵌入数据平台,复用已有的权限与治理机制。

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Unity Catalog托管表存储实战指南
·4 分钟

Unity Catalog托管表存储实战指南

深入解析Unity Catalog托管表的存储机制,涵盖数据物理位置控制、多层级存储配置、合规与成本优化,帮助数据团队实现现代化数据湖仓治理。

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在Databricks治理数据上直接运行决策模型:ai_query实战解析
·5 分钟

在Databricks治理数据上直接运行决策模型:ai_query实战解析

介绍如何在Databricks上用AI Runtime、Model Serving和ai_query,将开放权重决策模型部署到无服务器GPU,直接从SQL或Lakeflow管道调用,实现治理数据上的就地推理与结构化打分。

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Genie Ontology实战指南:如何逐层构建业务上下文提升AI问答质量
·4 分钟

Genie Ontology实战指南:如何逐层构建业务上下文提升AI问答质量

Genie Ontology开箱即用,但答案质量取决于底层业务上下文的强度。本文解析从数据基础、元数据、业务语义到访问治理的六层构建路径,以及从单一高价值领域切入的实战策略。

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制造业数据与AI:打通产品价值链的关键路径
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制造业数据与AI:打通产品价值链的关键路径

制造业缺陷往往横跨设计、供应链与生产多个系统。本文探讨如何通过AI连接产品价值链数据,实现根因分析、质量追溯与预测性维护,并解析数据质量与系统集成的落地挑战。

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MCP架构中介:让LLM智能体安全接入数据空间
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MCP架构中介:让LLM智能体安全接入数据空间

arXiv最新研究提出基于Model Context Protocol(MCP)的架构中介方案,通过Eunomia Agent让LLM智能体安全接入受治理的数据空间,在保持合规与互操作的同时实现AI驱动的数据自动化。

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Databricks Genie One MCP正式发布:一个接口打通AI Agent数据访问
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Databricks Genie One MCP正式发布:一个接口打通AI Agent数据访问

Databricks Genie One MCP正式全面可用,支持ChatGPT、Claude、Cursor等AI工具通过统一接口访问受治理的企业数据,提供一致业务语境、可追溯洞察与集中式治理能力。

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Row Zero加入Databricks:企业级电子表格体验直连Genie
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Row Zero加入Databricks:企业级电子表格体验直连Genie

Databricks收购电子表格产品Row Zero,将原生、受治理的表格体验带入Genie,结合Unity Catalog提供企业级安全与数据血缘,面向财务、运营、销售和市场团队。

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Databricks CIO 入选TIME科技与数据年度高管榜单
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Databricks CIO 入选TIME科技与数据年度高管榜单

Databricks CIO Naveen Zutshi 入选TIME 2026科技与数据年度高管榜单。文章解析其借助Genie推动员工人人皆构建者、同步强化数据治理的企业AI转型思路及行业启示。

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AI Agent落地传统行业的真相:数据混乱才是最大障碍
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AI Agent落地传统行业的真相:数据混乱才是最大障碍

一个真实案例揭示AI Agent在传统行业落地的真相:客户以为3天完成的项目实际耗时5周,其中大部分时间花在清理混乱数据和加固权限上。核心教训是——AI只会更快地放大数据混乱。

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Unity Catalog Pages:为AI智能体打造受治理的业务知识中枢
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Unity Catalog Pages:为AI智能体打造受治理的业务知识中枢

Databricks 推出 Unity Catalog Pages,作为 Genie Ontology 中受治理的业务知识中枢,帮助 AI 智能体扎根于可信、可治理的业务上下文,提升企业级 AI 输出的可靠性与合规性。

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数据本体论:AI智能体缺失的上下文层
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数据本体论:AI智能体缺失的上下文层

数据本体论(Data Ontology)是AI智能体缺失的上下文层。本文解析它如何统一业务语义、消除数据歧义,让AI从猜测业务含义转向依据明确定义执行,是企业级AI落地的关键基础设施。

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AI分析为何只在受治理数据上有效?
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AI分析为何只在受治理数据上有效?

AI分析将人工智能应用于数据分析,能自动发现趋势与异常。但它只有建立在受治理的数据之上才能真正发挥作用。本文解析AI分析与传统BI的区别,以及数据治理为何是AI分析可信落地的前提。

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印度新规强制来电识别应用向电信商共享垃圾数据
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印度新规强制来电识别应用向电信商共享垃圾数据

印度监管机构要求Truecaller等来电识别应用单向共享垃圾电话举报数据给电信运营商,引发商业专有资产被无偿转让的争议,折射数据治理与商业利益的深层博弈。

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