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负责腾讯游戏的数据治理规划与架构，梳理并完善数据资产体系，保障数据安全合规，落地数据管理标准和相应平台。数据领域工作近20年，参与多个领域的大数据平台及数据治理的咨询与交付工作，擅长数据资产体系、数据治理标准及业务分析场景的规划与设计。
AI驱动的数据新基建
演讲介绍：
腾讯游戏在数据领域深耕多年，如今借助大模型技术，构建了高效的数据资产体系和智能应用架构。通过湖仓一体架构、重塑的资产体系、自助化分析能力等创新手段，实现了数据交付效率的大幅提升和资产复用率的显著增长。并结合具体的应用场景介绍模型、资产、应用三个方面的工程化融合方案，以及可持续运营体系的搭建策略。
演讲大纲：
一、腾讯游戏数据发展背景
1.1 腾讯游戏在数据工程发展
1.2 如何提高数据使用效率
1.3 新技术带来的数据资产变革
二、基于AI的资产体系建设
2.1 构建“人和AI”都能理解的资产
2.2 基于逻辑的资产模型
2.3 湖仓架构实时化改造
三、AI应用场景的探索
3.1 精细化运营的数据需求
3.2 应用工程技术架构
3.3 可量化的持续运营
听众收益：
1. 掌握前沿技术：了解大模型在数据服务中的应用，了解腾讯游戏的应用实践，为自身业务提供技术借鉴。
2. 优化数据资产：学习构建高效数据资产体系的方法，提升数据复用率，增强数据驱动业务的能力。
3. 提升运营效率：借鉴腾讯游戏的数据资产运营经验，掌握智能数据服务提高资产运营效率的策略。
落地挑战和方案重点：
1.数据资产建设与管理的复杂性：需要将业务需求、行业知识、数据结构等多方面因素进行整合，沉淀出高质量的领域模型和资产知识图谱。同时，资产的治理、优化和持续运营也面临诸多挑战，如如何确保资产的准确性、唯一性、复用性，如何根据业务变化及时调整资产结构等。
2.大模型等新技术的适配与稳定性：对于大模型的生成幻觉、知识库的匹配、湖仓架构等技术方向，如何保证架构的稳定性、可扩展性和高性能，以满足业务实时性和灵活性的需求。
