深入分析了大数据话题声量下降的原因，揭示了数据驱动增长神话破灭的教训，并强调了大数据在企业发展中的实际价值和作用。

企业在生产经营过程中形成或合法获取、持有的数据，是企业发展的重要资源。加强企业数据资源开发利用，是推进全国一体化数据市场建设、实现数据资源配置效率最优化和效益最大化的重要举措，是更好发挥市场机制作用、创造更加公平更有活力市场环境的必然要求。为充分释放企业数据资源价值，构建以数据为关键要素的数字经济，现提出如下意见。

Illumex Technologies Inc.是一家为结构化企业数据提供生成式语义织物平台的公司，它利用 GenAI 的强大功能，使数据处于准备就绪状态，以支持LLMs。这家成立两年的初创公司宣布，它已经完成了 1300 万美元的种子轮融资，以推动其帮助组织克服数据挑战的目标。

通过这 5 个必须跟踪的 KPI 和度量标准，领先竞争对手。了解应跟踪哪些，以及它们如何影响您的盈利。

数据指标体系建设的方法可以总结为三个步骤，即明确业务目标，理清用户生命周期以及行为路径以及指标分层治理，在这三个步骤当中又涉及到 OSM(Object,Strategy,Measure),AARRR(Acquisition,Activation,Retention,Revenue,Referral),UJM(User, Journey, Map), MECE (Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive) 四个模型，这四个模型是指导我们构建完整而清晰的指标体系的方法论。

携程酒店排序推荐广告工程（以下简称酒店推荐工程）在数据层面引入抽象化的统一数据协议UnifiedPB，解决了过去各场景各自维护，建立各自的数据流，网状开放式数据表，烟囱式迭代的问题，实现了全场景数据的标准化、规范化、统一化。

本文将分享滴滴在大数据成本治理方面的实践。

本文首先介绍了人工智能的两种主要类型及其工作原理，然后探讨了人工智能是否应具有法律主体资格的问题。

大模型落地到当前这个阶段，核心关注点还是领域大模型，而领域大模型落地的前提在于两点：需求端，对当前应用的降本增效以及新应用的探索；供给端，训练技术已经有较高的成熟度。

在数据分析方法里，业务问题诊断，是典型的“一看就会，一做就错”。

本文从搜索机理出发，探讨影响搜索产出的关键要素，并沉淀出一套监控体系，经实战运营能较好的解决业务方的问题。在此抛砖引玉，希望对感兴趣的同学有所启发。

我们可以看到，从PC互联网到移动互联网，再从IOT 到AIGC，我们已经走向了一个全新的智能时代。

我们在工作中经常遇到的一个词，那就是“产品NPS调研”。当部分项目缺少专业的用研人员时，设计师、产品经理则经常会接受上级的要求，投身于NPS调研工作。

近日，Hugging Face作为开源AI社区的代表，总结了社区最欢迎的前15个公司和机构，Stability AI、Meta AI、Runway占据排名前三。

本次分享将介绍标签及标签体系的概念和应用，包括对业务对象的特征抽象和服务上层业务场景，以及标签体系的信息架构和分类设计思路。