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Denodo凭借MCP服务器的支持，开启了智能代理AI的时代
企业人工智能领域正进入一个新阶段——这个阶段的特征不再是单纯的聊天机器人或单一功能的操作，而是那些能够进行规划、推理并采取行动的智能系统。这种从生成式人工智能向智能代理型人工智能的转变，标志着企业在运用人工智能方面取得了重大进步。
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成功实现人工智能转型：通过对话式方式让企业能够便捷地使用人工智能技术
这是我的关于人工智能变革的系列文章的最后一篇。第三篇文章探讨了人工智能团队所扮演的角色；第二篇文章则讨论了数据团队的重要性；而第一篇文章则着重阐述了信任这一关键要素。
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公共领域的生成式人工智能：人工智能革命将由数据治理来引领
在全球范围内，公共部门机构面临着在提升服务效率、让服务更以民众需求为中心的同时，还要确保不会损害公众的信任度、安全性和合规性的挑战。生成式人工智能有望加速这一变革进程。
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凭借运营敏捷性与韧性应对各类突发扰动
近年来，从关税与全球贸易中断、不确定的经济环境，以及中东冲突等地缘政治紧张局势，一系列全球性危机扰乱了全球各个行业的正常运转，包括医疗保健、科技、零售和制造业等领域。这些危机迫使各企业加快数字化转型进程，以提高供应链的韧性。不过，这种转型需要相当长的时间才能见到成效。
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从「数据孤岛」到「智能网络」：数据编织重构企业数据架构
当一家汽车制造商的车间传感器数据无法与供应链系统实时联动，当零售企业的线上订单数据与线下库存系统形成信息断层，当金融机构的风控模型因数据更新延迟错失预警时机——这些遍布各行业的「数据孤岛」困境，正在成为企业数字化转型的最大梗阻。
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数据虚拟化与数据科学
如果我们观察典型的数据科学生命周期，会发现其中许多阶段与“数据”相关的内容远远多于与“科学”相关的内容。在数据科学家能够开始进行数据科学相关工作之前，他们通常需要先完成一些准备工作：
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元数据，被忽视的IT“小角色”
最近在整理档案时，我发现了一篇1976年发表的关于数据字典/目录系统的文章，作者是L. Delport。如今我们已不再使用“数据字典/目录系统”这一术语，而是用“数据目录”或简称“元数据系统”。但在当时，这正是用来指代存储、描述和管理元数据的系统的流行术语。
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企业数字化转型浪潮中，数据虚拟化的“逆袭之路”
当赛力斯制造总部每日超 60 个 BI 请求涌向 IT 部门，关键数据获取延迟直接拖累物流与生产决策时； 当麦肯锡研究证实全球 TOP100 银行每年因数据碎片化损失高达 470 亿美元，传统集成方式陷入高成本困境时 —— 这些横跨制造、金融行业的数字化切肤之痛，正在被
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在全球范围内，公共部门机构面临着在提升服务效率、让服务更以民众需求为中心的同时，还要确保不会损害公众的信任度、安全性和合规性的挑战。生成式人工智能有望加速这一变革进程。
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当一家汽车制造商的车间传感器数据无法与供应链系统实时联动，当零售企业的线上订单数据与线下库存系统形成信息断层，当金融机构的风控模型因数据更新延迟错失预警时机——这些遍布各行业的「数据孤岛」困境，正在成为企业数字化转型的最大梗阻。
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最近在整理档案时，我发现了一篇1976年发表的关于数据字典/目录系统的文章，作者是L. Delport。如今我们已不再使用“数据字典/目录系统”这一术语，而是用“数据目录”或简称“元数据系统”。但在当时，这正是用来指代存储、描述和管理元数据的系统的流行术语。
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近年来，从关税与全球贸易中断、不确定的经济环境，以及中东冲突等地缘政治紧张局势，一系列全球性危机扰乱了全球各个行业的正常运转，包括医疗保健、科技、零售和制造业等领域。这些危机迫使各企业加快数字化转型进程，以提高供应链的韧性。不过，这种转型需要相当长的时间才能见到成效。
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近年来，从关税与全球贸易中断、不确定的经济环境，以及中东冲突等地缘政治紧张局势，一系列全球性危机扰乱了全球各个行业的正常运转，包括医疗保健、科技、零售和制造业等领域。这些危机迫使各企业加快数字化转型进程，以提高供应链的韧性。不过，这种转型需要相当长的时间才能见到成效。
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