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Pure Storage談AI數據挑戰超越硬件層面
Pure Storage AI基礎設施副總裁Par Botes強調，成功應對AI工作負載不僅需要足夠的計算和存儲資源，更關鍵的是確保AI訓練數據的質量。企業需要捕獲、組織、準備和對齊數據，因為數據往往不完整或不適合AI要解決的問題。他建議企業思考數據工程流程，利用數據湖倉對數據進行清理和準備，并建立持續的數據管理discipline。
Astronomer 發布新平臺，數據可靠性成為 AI 發展最大障礙
Astronomer 公司推出了 Astro Observe，標志著其從單一產品公司向競爭激烈的數據操作平臺市場的擴展。隨著企業在實現 AI 計劃和維護可靠的數據管道方面面臨挑戰，該平臺旨在通過將編排和可觀察性功能結合在一個解決方案中，幫助組織更有效地監控和排查數據工作流。
SAP 宣布與 Databricks 合作，用商業數據云助力 AI 發展
SAP SE今天推出了商業數據云（Business Data Cloud），這是一種新的數據解決方案，旨在統一組織內所有SAP數據和第三方數據，為洞察和人工智能應用提供基礎。SAP還推出了一系列即用型Joule代理，這些人工智能代理可以在財務、銷售等多個行業中進行決策和操作，幾乎無需人工干預。對于當前即用型人工智能代理無法處理的用例，SAP還推出了新的代理構建器，客戶可以使用最相關的數據和業務上下文定制自己的人工智能代理，以處理引導工作流。
生成式 AI 時代的數據：我們需要更多知識工程師
在生成式 AI 時代,數據的重要性日益凸顯。隨著 AI 項目從概念驗證走向生產,組織需要更加關注用于訓練和推理的數據質量。專家們強調了解數據背景的重要性,以確保 AI 模型使用正確的數據。這突出了知識工程師的重要性 - 他們能夠理解數據的上下文,并引導我們找到正確的數據。知識工程在 AI 時代將發揮關鍵作用。
數據分析工具公司 Dbt Labs 如何將開源工具打造成十億美元級企業
Dbt Labs 從一個小型咨詢公司的副業項目,發展成為年經常性收入超過1億美元的快速增長企業。該公司的數據管理工具 Dbt Cloud 和開源工具 Dbt Core 現已被 5 萬多個團隊使用,幫助企業簡化和格式化數據,從中獲取新的洞察。人工智能的興起為公司帶來新的增長機遇。
Prophecy 獲得 4700 萬美元融資，利用生成式 AI 實現數據管道開發自動化
預言科技公司獲得4700萬美元B輪融資，旨在利用生成式AI革新企業數據訪問和處理方式。該公司開發了首個Databricks協作工具，通過AI簡化數據準備流程。預言科技的解決方案可自動創建數據管道，幫助企業加速AI項目落地，解決數據工程師短缺問題。公司收入增長迅速，客戶包括德州游騎兵棒球隊等。
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