T11 2019暨TalkingData数据智能峰会举办,数据融合业务场景成新趋势

本文主要是介绍T11 2019暨TalkingData数据智能峰会举办,数据融合业务场景成新趋势,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

日前,T11 2019暨TalkingData数据智能峰会11月25日在北京举办。会上,TalkingData对外发布了旗下核心产品,数据智能中台的全新版本——SmartDP Fusion,加速实现数据与业务场景的融合发展,助推传统企业数字化转型。

数据智能中台升级 创新场景融合业务模式

TalkingData创始人兼首席执行官崔晓波作题为“无界”的开场演讲。他表示,以消费升级为基础的消费分级趋势下,不同的圈层消费需求是完全不同的,这就要求产品必须定位精准。“精准产品方法论(IDEA)”就是TalkingData基于近几年的实践总结出的。演讲中,崔晓波深入解读了该方法论,并指出场景重构是制定精准产品的关键路径。

随着人工智能和大数据为代表的新技术逐渐成熟,大数据与各行业融合发展趋势愈加明显。会上,TalkingData发布了数据智能中台的全新版本——SmartDP Fusion,由全域智能营销平台、数据平台、场景智能应用平台三部分构成。在数据中台逐步成熟的基础上,融合零售、政府、汽车、营销、金融等垂直行业更多业务场景,从而实现数据智能价值最大化,极大的提升企业竞争力。

布局智能商业生态  多项合作成果重磅发布

从数据工程、数据中台到智能商业的建设,体现出TalkingData在赋能数据产业链、驱动行业生态走向上的决心。大会现场发布了TalkingData与合作伙伴取得的重要成果。

政府方面,TalkingData正式宣布其华中研发总部、全国交付总部入驻武汉光谷,与武汉市政府推动数据创新应用,共建行业领军企业;金融方面,由北京大学光华管理学院、百行征信与TalkingData共同成立的征信数据分析与应用联合实验室,进行了成果发布,解读大数据时代征信领域的前沿问题。另外,TalkingData与京东云、Arkie在智能城市、智能营销领域深化合作,发挥各自优势,以数据智能共建产业生态共同体。

多行业高峰对话 探寻融合趋势下的新路径

当下,线上、线下商业场景融合趋势愈发明显,各行各业应该如何在挑战中寻找新机遇?在“无界新商业”圆桌论坛上,艾问创始人艾诚、影儿集团副总裁罗征、什么值得买副总裁薛原、腾讯优量汇产品总监&商务总监翟家欢、民生银行信用卡副总裁谭少慧以及TalkingData CSO皮山杉,围绕此话题展开了一次观点的交锋和智慧的碰撞。

在随后的主题演讲中,来自金融、零售、互联网、营销等行业的合作伙伴,包括微众AI副总裁郑文琛、丙晟科技CTO柏林森、易车公司高级副总裁杨永峰、影儿集团副总裁罗征、快手商业化算法策略负责人李勇保、北大光华管理学院金融系副教授王志诚,基于各自领域分享了他们的前瞻观点与实践经验。

此外,本届大会还设置数据智能技术峰会专场,来自英特尔、ARK Federation、涛思数据、南京大学以及TalkingData研发团队的资深专家登台演讲,聚焦大数据与人工智能技术的创新发展,分享技术实战经验和行业创景下的创新应用。

主办方TalkingData表示,连续第五年举办T11数据智能峰会,还是以实现“数据改变企业决策,数据改善人类生活”的愿景为初心。希望通过该平台,诠释数据所蕴含的力量,帮助更多企业实现数据驱动转型,加速各行业的数字化进程,借助数据智能创造商业价值与社会收益。

这篇关于T11 2019暨TalkingData数据智能峰会举办,数据融合业务场景成新趋势的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/333258

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

Hadoop企业开发案例调优场景

需求 (1)需求:从1G数据中,统计每个单词出现次数。服务器3台,每台配置4G内存,4核CPU,4线程。 (2)需求分析: 1G / 128m = 8个MapTask;1个ReduceTask;1个mrAppMaster 平均每个节点运行10个 / 3台 ≈ 3个任务(4    3    3) HDFS参数调优 (1)修改:hadoop-env.sh export HDFS_NAMENOD

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

嵌入式QT开发:构建高效智能的嵌入式系统

摘要: 本文深入探讨了嵌入式 QT 相关的各个方面。从 QT 框架的基础架构和核心概念出发,详细阐述了其在嵌入式环境中的优势与特点。文中分析了嵌入式 QT 的开发环境搭建过程,包括交叉编译工具链的配置等关键步骤。进一步探讨了嵌入式 QT 的界面设计与开发,涵盖了从基本控件的使用到复杂界面布局的构建。同时也深入研究了信号与槽机制在嵌入式系统中的应用,以及嵌入式 QT 与硬件设备的交互,包括输入输出设

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

让树莓派智能语音助手实现定时提醒功能

最初的时候是想直接在rasa 的chatbot上实现,因为rasa本身是带有remindschedule模块的。不过经过一番折腾后,忽然发现,chatbot上实现的定时,语音助手不一定会有响应。因为,我目前语音助手的代码设置了长时间无应答会结束对话,这样一来,chatbot定时提醒的触发就不会被语音助手获悉。那怎么让语音助手也具有定时提醒功能呢? 我最后选择的方法是用threading.Time