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随着大数据、人工智能、物联网等技术的融合发展，数据智能在提高数据发现与可视化的效率、优化决策流程、提升业务智能化水平等方面展现出巨大潜力。为此，第九届DAMS中国数据智能管理峰会特别精选以下数据智能相关热门议题，将于11月29日在上海与大家一起探讨海量数据的智能化管理与应用。

DAMS中国数据智能管理峰会

时间：2024年11月29日

地点：上海龙之梦大酒店 (上海市长宁区延安西路1116号)

指导单位：上海市软件行业协会、上海市计算机行业协会

主办单位：dbaplus社群

数据智能主题抢先剧透

大模型时代的数据管理

复旦大学教授/博导

上海市数据科学重点实验室主任 肖仰华

平安人寿数据智能之数据中台实践

平安人寿 架构与数据管理团队副总经理 朱晟

议题要点及收获：

1. 数据智能技术如何在保险行业落地
2. 解构平安人寿数据中台的建设升级
3. 数据治理、数据开发、数据服务、数据应用如何进行数据智能实践

大模型时代的数据挑战与机遇

中国航信 副总经理 李劲松

小米AI数据管理平台落地实践

小米 计算平台产品经理 何婵

议题要点及收获：

1. AI数据管理的发展趋势和业界方案
2. 小米AI数据管理平台设计方法论：非表格数据资产统一管理、统一治理、统一开发和训练等
3. 平台落地实践及业务收益

AI赋能数据资产管理革新——在数据标准等多领域的探索实践

广发银行 信息科技部数据管理处负责人 张文博

议题要点及收获：

1. AI在金融级数据资产管理中的作用
2. 基于多项AI技术，广发银行在数据标准、数据安全、数据质量领域取得的突破
3. AI在数据资产运营中的效果

让AI写SQL——大模型时代的数据体系

腾讯游戏 数据技术负责人 刘岩

议题要点及收获：

1. 腾讯游戏如何基于大语言模型（LLM）解决数据工程面临的挑战
2. AI时代如何建设数据体系，涵盖数据基建、数据资产、数据治理
3. AI工程平台剖析：AI+湖仓一体的系统架构、基于人机协同的应用架构、基于multi-agent的功能架构等

LLM在B站大数据架构中的应用落地

哔哩哔哩 大数据架构师 郭跃鹏

议题要点及收获：

1. 大数据知识库的构建实例
2. 如何结合B站大数据开发自己特有的Agent
3. 大数据作业诊断自动化实践

大模型时代，云原生“数据底座”的创新和实践

百度智能云 数据库&大数据总架构师 朱洁

议题要点及收获：

1. 工业界在云原生数据库、云原生数据仓库、数据湖的创新
2. 工业界在多云异构数据库、与大模型结合的智能运维平台的创新
3. 打造数据底座的核心思路和最佳实践

大会议程

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