AI技术下沉，如何落在数据管理与运维保障的核心场景？

在已然到来的数据智能时代，各技术领域的新一波挑战和创变成为了技术圈的新课题：在AI技术的发展和引入下，如何提升海量数据处理的高效性与实时性？如何解决数据识别、估值与变现难题，做好 数据资产管理？如何保障数据库在 高并发、强一致性下的安全可控？如何推进运维自动化与智能化以适应复杂多变的系统环境？
为了和大家一起探索AI相关技术在大数据、数据资产管理、数据库、运维等领域的最佳落地方式，挖掘由此激发的软件发展和技术进步， 第九届DAMS中国数据智能管理峰会将于2024年11月29日在上海举办 ，携手一众产学研界技术领跑单位，带来新思路、重实践、可落地的全日干货盛宴。
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



主题设置及演讲嘉宾先睹为快 01 数据智能&数据资产管理
海量数据高效提纯，智能化管理与应用
适听人群： 数据开发、数据架构、大数据平台研发/运维、数据智能、数据管理、数据资产管理、数据中台建设等从业人员

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

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

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

流批一体在快手的探索实践 快手 数据平台部实时数据架构师 蔡睿诚

议题要点及收获：

1. 快手实时数仓演进历程及痛难点
2. 流批一体的应用场景落地
3. 流批一体性能优化、资源成本优化建议

更多待揭晓议题： AI+湖仓一体、数据资产管理体系、大数据AI平台、 金融级DataOps、云原生数据底座等实践案例
02 数  据  库
AI驱动下的数据库技术多元并进与选择
适听人群： DBA、数据库开发/运维、向量数据库、国产数据库、超融合数据库、数据架构等从业人员

AI赋能数据库性能异常诊断 华东师范大学 数据科学与工程学院教授/博导 蔡鹏

议题要点及收获：

1. 如何构建有效的性能异常数据集
2. 如何利用机器学习技术提高异常根因识别的精度
3. 如何提高异常诊断结果的可解释性和操作性

基于大模型的数据库运维智能化实践 中国银联 信息总中心数据库专家 梁克会

议题要点及收获：

1. 大规模数据库运维的难点和解法
2. 大模型在中国银联超大规模数据库运维中的应用场景和成效
3. 数据库智能化运维发展趋势

数智化时代打造超融合数据库 《收获，不止SQL优化》作者 前中国电信集团 数据库专家 梁敬彬

议题要点及收获：

1. 超融合数据库的技术原理和实际应用
2. 超融合数据库如何成为现代数据处理不可或缺的解决方案
3. 超融合数据库的强大潜力和关键作用

更多待揭晓议题： 向量数据库、国产数据库、多云异构数据库、云原生数据仓库等选型、应用、架构设计实践案例

03 智  能  运  维
借力大模型与大数据，运维智能化再升级
适听人群： 应用运维、业务运维、智能运维、算法、SRE、大数据平台研发/运维、云原生研发/运维等从业人员

AI驱动下的可观测平台架构升级实践

议题要点及收获：

1. 主流的监控告警、可观测性工具选型
2. 监控和日志数据持续膨胀的治理方法
3. AIOps依赖的可观测性数据集质量保障体系

云原生时代全面质量保障体系的探索与实践

议题要点及收获：

1. 云原生时代质量管理的困难与挑战
2. 云原生时代质量保障的管理职责
3. 全面质量管理的核心能力建设：持续测试管理、持续安全管理、混沌工程

更多待揭晓议题： AIOps、 运维大模型、LLM-based Agent、云原生运维、稳定性建设等理论研究与实践案例

关于DAMS中国数据智能管理峰会

中国数据智能管理峰会DAMS（Data & AI Management Summit），连续九年站在数据时代前沿 ，汇聚阿里、腾讯、京东、百度、蚂蚁、三大运营商、银行证券、国家电网等数百位来自互联网及传统行业的技术代表，分享数据智能领域最新理念、趋势、管理方法和最佳实践。
近年来，针对企业数字化转型提速及核心技术自主可控的时代挑战，大会聚焦大数据、数据治理、数据资产管理、信创数据库、智能运维、金融科技等领域，助力企业充分挖掘并发挥数据价值，提升运维效率，攻克数智化难题，打造发展新引擎。

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