AI Infra:数据类 just-in-time app 如何在企业落地

一、整体概览按实施顺序,大致分为 6 个阶段,每个阶段都可以独立成小项目:明确目标和场景:先收敛到 3–5 个高价值分析场景搭建数据接入与预处理能力:统一数据入口与格式建立数据转换与特征工程能力:沉淀可复用的数据处理逻辑实现查询/分析引擎:SQL 生成、分析模板与可视化加入工作流编排与自动化:让分析从「手动点击」变成「自动跑」加上权限、安全和监控:把工具推向企业级生产环境下面分步展开,每一步讲清楚:要做什么、怎么做、产出是什么。二、Step 1:明确目标与场景(别一上来就堆功能)目标:避免做成“大而全却没人用的 BI”,先从几个关键问题入手,也就是约束在“日报”类。建议做法:和核心业务方...

一、总体思路:国内把“数据与出口”做干净,境外把“本地合规”做扎实一句话概括中国企业“国内训练、全球部署”的整体策略:在中国境内把“数据合规、技术出口风险”处理干净,在境外把“本地数据保护与对美制裁/出口管制风险”处理干净,两端通过清晰的法律实体链路 + 数据/技术边界隔离...

很多人都有类似体验:同一个大模型,用中文问问题,好像更容易“说到点子上”;用英文问,同样的问题,却显得有点“没说完”。尤其在一些开放式问题上,比如:职业建议产品判断宏观趋势抽象概念解释中文回答常被评价为:“这句话挺有洞察”“一句话点醒我了”而英文回答更容易被吐槽:“解释得不...