基本信息

来源摘要/节选

公开展示已截断至最多 800 个字符；请访问原始来源查看完整上下文。

演讲者： 晨曦 | Dataworks 高级技术专家 导读： 数字化转型浪潮中，企业正面临三大关键挑战：出海全球化需要开源架构实现多云部署；降本增效要求数据湖技术减少拷贝、提升引擎性能；融合 AI 驱动内部提效及业务创新。 面对上述挑战，阿里云 DataWorks 推出开源湖仓智能平台，通过多模态数据统一治理、AI全链路血缘追踪和一体化开发能力，实现从数据入湖到模型推理的端到端提效。借助湖仓迁移中心自动化上云方案与ChatBI智能交互等创新功能，显著降低企业迁移成本与AI使用门槛，助力全球业务"一次开发、多地部署"，加速数字化转型与全球化落地。 本次分享包括三个方面： 企业在 Data+Al 领域面对的挑战 Dataworks 的架构设计与实践 即刻上云方案介绍 企业在 Data+AI 领域面对的挑战 1. 企业业务在发生深刻变革 企业出海：构建统一、松耦合的多云架构 从制造业、电商、短视频到 web3，均呈现出规模化出海态势。这一趋势对企业技术架构提出明确要求：“一套架构、全球部署”，以避免对单一云厂商的深度依赖，而开源技术凭借其松耦合特性和跨云兼容性，成为支撑这一战略的理想选择，有效降低了架构迁移与运维的复杂性。 提效降本：从 T+1 到实时，构建统一数据湖 与此同时，降本增效已成为企业核心诉求。企业通过数据湖技术消除冗余数据拷贝、提升引擎执行效率以节约计算资源（如 CPU 利用率优化）及人力维护成本，进而缩短任务处理周期。在此背景下，DataWorks 结合 Serverless Spark 通过智能化调度与高性能计算能力，助力企业实现降本增效。 拥抱 AI：AI 驱动开发提效与产品创新 尤为关键的是，AI 已经成为生产力工具和创新引擎，企业拥抱AI技术已经成为必选项。…

来源说明

当前只保存了公开页面节选，不代表原文全文。请以原始来源为准。

本页只呈现已做哈希绑定的来源证据，不包含基于旧正文或缺失原文的扩展推断。