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-深耕10余年国际和国内公有云数据平台、数据库和机器学习领域；
-曾参与Microsoft Azure和Power BI落地中国、HPE Vertica中国区业务、国产数据库、数据平台等工作；
-广泛服务于互联网、金融、工业制造、公共事业、科研等行业头部客户。
重塑数据根基：Data+AI 多模态数据湖实战路径
演讲介绍
在数据量呈指数级膨胀与 AI 技术迭代加速的双重浪潮下，传统数据处理模式正遭遇价值挖掘的效能瓶颈。作为数据价值链条的核心枢纽，数据准备与挖掘环节亟待从「人力密集型」向「Data+AI 深度融合驱动」实现范式革新。构建兼具高效性、智能化与扩展性的大规模数据处理体系，已然成为企业数字化转型的决胜关键。
本次演讲将紧扣 Data+AI 前沿趋势，深度解析如何依托多模态数据湖等创新能力，搭建面向未来的新一代数据基础设施，并结合多行业实战案例，呈现技术落地的全景蓝图。
演讲大纲
1. 行业痛点：AI时代，非结构化数据带来数据存储、计算和治理困境，如数据孤岛、质量参差、多模态融合难
2. Data+AI的范式变化：Data+AI的飞轮效应，数据滋养AI 到 AI反哺数据治理
3. 多模态数据管道的工程实践：多模态数据管道的架构设计原理、关键组件实现以及性能优化技巧
4. 新场景探索与展望：多模态数据湖在数据预训练、后训练、数据挖掘等场景中的应用实践
听众收益：
1. 掌握Data+AI驱动的大规模数据系统设计原则，理解从传统ETL到智能管道的升级路径。
2. 获得多模态数据处理等场景的落地经验。
3. 了解数据挖掘与AI结合的未来趋势，明确技术规划方向。
