百度智能云大数据平台技术讲解及落地实战

Posted 2021-12-17 过往记忆

在今天数字经济的浪潮中，产业充分认识到要做好数字化、智能化，第一件要做的事情即是健全的企业大数据能力。

在数据量指数增长、数据类型繁杂多样、数据应用场景多变、数据分析实时性要求高的多重挑战下，开发者如何利用技术驱动企业高效、快速地构建大数据能力体系？

『百度开发者沙龙』第二期邀请到了百度智能云大数据的4位资深工程师、产品经理，为大家带来百度智能云智能大数据平台相关技术讲解，同时分享落地实战经验，探讨大数据技术与应用。

直播介绍

（一）直播简介

全方位覆盖从数据基础设施到智能挖掘平台/智能可视化BI背后的技术与实践，介绍如何建设新型数据基础设施，详尽解读全功能 AI 开发平台、可视化 BI 等产品背后的技术，探索数据价值挖掘的最新方案。

（二）直播大纲

（三）报名方式：

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精彩议题

《百度数据仓库Palo技术特性解读》

鲁志敬 | 百度智能云高级产品经理

百度数据仓库 Palo 是基于开源 Apache Doris 构建的企业级 MPP 云数据仓库，可有效地支持在线实时数据分析。

本次分享将介绍百度数据仓库的发展历程，探寻极速易用背后的技术原理，帮助大家更加快速构建数据分析平台。

《智能化可视化BI与大屏揭秘》

张军 | 百度智能云资深研发工程师

Sugar BI 是百度自助 BI 报表分析和制作可视化数据大屏的工具，直连 mysql、本地 excel 等各类数据源，通过丰富的图表和拖拽式编辑即可生成可视化页面，并以炫酷大屏呈现，让数据信息更直观。

本次分享将介绍BI分析背后的技术架构与流程，及可视化图表的智能推荐策略，帮助大家深入理解智能化可视化BI的技术与实践。

《数据湖架构下的大规模处理技术实践》

李莅 | 百度智能云大数据平台技术架构师

在数据量指数增长、数据类型繁杂多样、数据应用场景多变、数据分析实时性要求越来越高的多重挑战下，单一的数据仓库或者数据湖解决方案满足不了用户对数据挖掘和使用的需求，湖仓一体架构成为云原生时代数据架构演变的必然趋势。

本次分享将介绍云原生大数据架构、一体化数据平台、数据湖分析技术与实践，帮助开发者解大规模数据湖分析技术及趋势。

《企业数据资产构建与应用实践》

崔宝宏 | 百度智能云大数据资深产品经理

在构建数据基础设施后，开发者应该如何帮助企业实现数据资产价值最大化？

本次分享将基于企业真实场景，通过百度智能大数据平台BMR托管大数据平台、EasyDAP数据湖治理开发平台、百度数据仓库Palo、Sugar BI一步步完成企业数据资产构建和应用。

直播礼品

礼品一：转发本文，送百度定制马克杯

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礼品三：进直播专属交流群，赢定制“度熊”

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