随着双十一的临近，各大品牌方的备战工作已进入紧张而有序的倒计时阶段。
在数字化转型浪潮中，企业数据量正以惊人的速度增长，随之而来的数据存储、处理与分析挑战也日益严峻。在这一背景下，如何既保障查询性能，又尽可能降低资源成本，已成为企业亟需解决的核心问题。为此，ByteHouse将于10月23日19:00举办线上直播活动，围绕“降本增效”话题，深入探讨企业如何在保障效率的同时，实现成本最优化。作为火山引擎基于OLAP架构的云原生数据仓库，ByteHouse对ClickH
9月下旬，火山引擎数据飞轮研讨会在北京举办，北京基智科技有限公司（以下简称“基智科技”）CEO张文战作为积极探索大模型应用领域的企业代表，围绕“数据飞轮如何转进企业业务流”展开主题分享，并介绍基智科技在大模型领域见证的新变化和为企业提供的新方案。成立于2014年的基智科技是国内领先的智能销售服务提供商，近年来积极探索AI+大数据技术，为ToB企业提供更低门槛、更精准的一体化全流程服务。“数据飞轮是
国庆长假，全国范围内迎来了一轮的消费热，网络支付表现亮眼。为满足广大民众在假期中的多元化支付需求及提升支付体验，各大银行及金融机构也提供创新举措，通过信用额度提升、支付优惠等多重活动，不仅激发了消费者的购物热情，也彰显了金融科技在促进消费升级中的关键作用。面对国庆假期庞大的市场需求，多家金融机构利用大数据分析技术，实现精准营销与个性化服务的深度融合。通过深度挖掘用户消费场景等多维度信息，金融机构能
企业业务场景增多、规模扩大，对于底层数据架构来说，可能也会愈加复杂。比如，某企业因自身业务发展，需要引入向量检索能力，但前期选型的技术架构并不能直接支持，只能重新引入向量数据库。这意味着，研发团队要维护多个组件，让底层架构非常复杂，不仅带来数据冗余，也给数据运维带来压力，造成整体成本增加。而火山引擎推出的云原生数仓库 ByteHouse 不仅能满足海量数据下高性能分析需求，还通过 GIS 时空分析
近日，火山引擎数据飞轮-大模型领域研讨会在北京举办，十余家正在积极开展大模型相关业务的科技企业参会。会上，火山引擎数据产品泛互联网行业解决方案架构师（以下简称“火山引擎数据产品解决方案架构师”分享道：火山引擎数据飞轮面向大模型领域企业级市场推出的解决方案，可以分为业务应用层和数据建设层两个大类场景，其中“数据消费”是数据飞轮在两大场景中转动的原动力。以业务应用场景中的营销探索为例，数据飞轮能够为企
云数仓的未来方向需聚焦于高吞吐去重、高性能并发、简化架构、增强灵活性与成本优化。实现数据处理的高效、实时、经济，以适应快速变化的业务需求和用户期待。
依托行业先进的经验和技术能力，火山引擎营销套件解决方案可通过产品工具、方法论和专业的服务等多方面为 LLM 领域的相关业务提供深度支持，助力客户业务实现健康快速增长。
ByteHouse能让用户有效避免不规范 SQL 造成的过多资源消耗，且计价模式采用资源用量（CPU）方式，确保用户对账单可预期。
APP精准有效的自我迭代，能够为其带来用户粘性增强与活跃度增长，而随之不断增长的用户使用量又会带来更加丰富的数据，从而支撑 APP 实现更为精准科学的洞察。
导读：大模型能力的发展和成熟，催生出新一代智能化 BI—— ChatBI，即通过自然语言处理（NLP）与大型语言模型（LLMs）的结合，极大简化数据分析过程，提高效率并降低分析门槛。火山引擎数智平台旗下智能数据洞察产品 DataWind 近期上线 ChatBI 能力，提供智能修复、多语法适用等能力，在性能上实现秒级响应、一键生成。用户只需要通过文字描述需求， 就能生成指标，快速实现数据获取、分析计
快递行业的2024年下半场竞赛已然开始，鉴于双11、年货节等电商营销重要节点都集中在下半年，流转出快递行业在下半年的巨大市场机会，数据飞轮或许能成为更多快递企业的增长动力，转出更为稳健的业绩增长。
ByteHouse具备高性能特性，在高并发、点查场景中具备显著优势，并且全面兼容ClickHouse、MySQL生态，可以实现应用平滑迁移，与游戏场景中的用户行为分析、广告效果分析、广告推荐、游戏推荐等非常匹配。
据悉，火山引擎数智平台旗下落地工具覆盖了企业精细化运营所需的数据洞察分析、增长分析、精准营销等全链路数智能力，目前已经为百余家企业提供数智化升级动力。对酒店业而言，它能帮助企业充分调用分析数据、全面洞察用户需求，从而敏捷科学决策，为客户提供更为优质的服务。
雪糕回归平价市场，虽然在一定程度上能降低消费者的期待，但朱丹蓬强调，“消费者对商品质价比的要求已经提高，只有兼顾质量和价格的品牌未来才会更有市场。”
在ByteHouse的支持下，目前该公司在销售数据的非ACL查询和ACL查询两个方向上，都实现了查询效率的显著提升。以ACL查询的60M广告客户DI场景为例，查询效率已经从从优化前的16秒大幅缩短至如今的1秒，效率提升高达16倍。
⌈ Apache Doris 城市行 Meetup ⌋ 第四站北京活动，正在火热报名。
通过对数据的充分调用和分析，全面洞察客户需求，并为客户提供精细化、人性化的服务。数智化的智慧酒店将作为地方基础设施建设的重要补充，反哺小城旅游业的发展。
DataTester近期重磅发布了“个性化配置发布”能力，能支持企业根据用户的偏好、行为和历史数据，为其精准匹配内容和服务。
ByteHouse将持续为银行等金融领域提供高性能、高可用的分析服务，助推数据价值进一步释放。
本文从技术角度，具体拆解DataLeap-找数助手、开发助手的实现方式，详AIGC如何为企业数智化转型赋能。
DataTester技术团队基于并行化的Leiden算法，快速处理亿级用户的复杂社交网络，完成基于社交圈的聚类分流。
在降本增效的大背景下，为满足业务对更高性能的需求，流式计算团队对 FlinkSQL 进行了深度优化。本文将聚焦这一实践，详解主要优化思路。
为了支撑车辆数据系统对实时性的要求，车企在底层数据引擎选型上往往倾向于能对大规模数据、复杂场景的分析型数据库。作为火山引擎推出的一款定位于OLAP的分析型数据库，ByteHouse因其高性能、极致分析能力，进入某系能源车企的视野。
从去年火爆全球的 ChatGPT，到今年闪亮登场的 Sora，大模型技术和应用如火如荼发展。为了进一步为数据飞轮提效，火山引擎也将大模型能力引入数据飞轮，让AI赋能数据生产、消费、分析与应用的全链路场景中，降低企业员工的数据消费门槛，撬动企业数据资产，以数据消费带动数据价值释放与业务增效。
机会与竞争并存的行业环境下，众多新能源车企和零部件企业陷入了寻求迭代更高质量和服务的数智化升级路径的困境。经过部分车企的实践验证，火山引擎数智平台正在为困顿中的车企带来全新的解决方案。
随着数字化转型的深入，不仅仅是电商领域，各行业都需要基于实时数据做出关键决策。而对企业底层数据系统来说，在处理复杂的数据分析任务，如多维度的关联分析或数据挖掘时，可能出现延迟、崩溃、错误等问题，导致数据不准确、不完整、时效性差。作为火山引擎推出的一款OLAP产品，ByteHouse具备原生的高性能优势，广泛应用于字节跳动和外部企业的数据分析场景。
目前，火山引擎数智平台在围绕企业数据应用场景不断进行拓展，已为企业提供了从A/B实验到数据洞察分析、增长分析、精准营销等全链路的数智能力，助力越来越多的消费零售品牌实现线上线下融合，实现门店数智化转型。
ByteHouse 致力于实现全场景引擎覆盖，以确保实现整体数据效能的最大化产出。除了支持向量检索能力的Vector引擎，ByteHouse还具有全文检索引擎、GIS引擎在内的全场景引擎，为用户提供一体化数据分析服务。
本文将介绍字节跳动基于Parquet格式降本增效的技术原理和在具体业务中的实践，首先介绍了Parquet格式在字节跳动的应用，然后将结合具体的应用场景：小文件合并和列级TTL ，从问题产生的背景和解决问题的技术方案出发，介绍如何基于Parquet格式实现降本增效的目标。
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