随着大数据时代的到来，OLAP引擎作为数据分析的核心组件，越来越受到业界的关注。本次峰会，汇集了业界顶尖的专家、学者和工程师，共同探讨OLAP引擎的最新技术、发展趋势和实际应用。 一、OLAP引擎的发展趋势 随着数据规模的爆炸式增长，传统的OLAP引擎已经难以满足复杂的数据分析需求。因此，许多新的技术和架构被引入到OLAP领域，如列式存储、向量化计算、分布式处理等。会上，专家们深入探讨了OLA

随着大数据时代的来临，数据已经成为企业决策、产品开发、市场分析等关键环节的核心要素。在这样的背景下，本次峰会作为一个专注于数据基础架构的峰会，它汇聚了全球顶尖的数据科学家、工程师、架构师和业务决策者，共同探讨数据技术的最新进展和实践经验。更是吸引了无数业内人士的关注。 一、大会核心内容 1、数据基础架构的发展趋势 在峰会上，多位行业专家就数据基础架构的发展趋势进行了深入探讨。其中，如何构

一、峰会简介 AIGC，ChatGPT以及发布的GPT-4相信已经给大家带来足够的冲击，那么对于知识图谱的应用产生哪些变化和变革？知识图谱在其中如何发挥作用呢？通过LLM是否有可能辅助创建通用大规模知识图谱？AIGC时代下行业知识图谱的新机遇有哪些？ 本次峰会共包含了：统一知识表示与复杂推理、大规模知识图谱构建与更新、海量知识存储与计算、知识问答与推荐、知识图谱与AIGC、最佳行业知识图谱实践

一、峰会简介 数据会说谎？如何正确的挖掘并使用数据？前沿的科学实验如何做？实验又是如何欺骗你的？数据中台如何发挥功效？用户增长有捷径吗？数据科学的最佳实践有哪些？ 本次峰会共包含了：机器学习与数据挖掘、AB实验、因果推断、数据中台与数字化转型、用户增长与运营、数据科学最佳实践等6大论坛。 机器学习与数据挖掘方向的核心目标是通过机器学习的建模方式解决人与物的匹配问题，以及通过对人行为数据的建模

一、峰会简介 现代数据栈（Modern Data Stack）是一种集合了多种技术和工具的软件基础设施，旨在更好地管理和处理数据，并为企业提供数据驱动的洞察和决策。包含以下几个组件：数据采集、数据处理、数据存储、数据查询和分析和数据可视化。 现代数据栈或数据栈是作为企业数据基础架构基础的云原生应用程序的集合。现代数据栈的概念已迅速普及，并已成为各种规模的组织从数据中提取价值的事实上的方式。与工

一、峰会简介 OLAP技术是当前大数据领域的热门方向，该领域在各个行业都有广泛的使用场景，对OLAP引擎的功能有丰富多样的需求。同时，在性能、稳定性和成本方面，也有诸多挑战。目前，OLAP技术没有形成统一的事实标准，开源OLAP技术近些年蓬勃发展，涌现出诸多优秀的项目。 随着大数据存储时代的到来，大家对于大容量、高性能和低成本的存储系统的需求愈发迫切。混合存储充分利用不同类型存储器件的特性组成

一、峰会简介 OLAP技术是当前大数据领域的热门方向，该领域在各个行业都有广泛的使用场景，对OLAP引擎的功能有丰富多样的需求。同时，在性能、稳定性和成本方面，也有诸多挑战。目前，OLAP技术没有形成统一的事实标准，开源OLAP技术近些年蓬勃发展，涌现出诸多优秀的项目。 随着大数据存储时代的到来，大家对于大容量、高性能和低成本的存储系统的需求愈发迫切。混合存储充分利用不同类型存储器件的特性组成

一、峰会简介 正如From、Join、排序等是SQL的基本算子，存储与计算是也是数据架构中数据生产与消费的基本算子，对于数据架构之下的技术栈层级，我们可将其定义为数据基础架构。 数据存储技术在适应大数据时代的规模需求基础之上，持续优化可用性、可靠性、存算分离、事务性等能力，演变出分布式文件系统、分布式对象存储、分布式块存储三大类型，数据库也通过存储格式等方面的改进助力数据处理的加速等应用需求。