LLM时代，百度数据中台的思考与实践

LLM时代，需要怎样的大数据中台？

打点数据该如何治理？

如何自研数据仓库？

数据开发有了新范式？

融合LLM的数据分析长什么样？

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活动时间：2024年1月13日，14:00-17:00

会议地点：北京市海淀区知春路23号量子银座大厦14层未来厅

会议详情

嘉宾介绍

严海林 百度 MEG移动生态数据研发部负责人

个人介绍：长期从事大数据研发和管理工作，主导完成了图灵等一系列数据平台的开发，现MEG移动生态数据研发部负责人，负责MEG数据中台、日志中台、性能中台等的研发管理工作。

演讲题目：百度大数据中台演进与思考

演讲提纲：介绍百度大数据中台的基本情况，会从两个维度进行介绍，一是发展的维度，介绍百度大数据中台的发展进程，二是现状的维度，介绍当前百度大数据中台的基本情况，也会介绍在大模型背景下，大数据中台发展的一些思考。

听众收益：

1、百度数据中台的发展历程

2、数据中台现状和思考

3、大模型背景下的数据中台

孔德煜 百度 MEG移动生态数据研发部 资深工程师

个人介绍：负责MEG日志中台的工作，结合MEG移动端发版特点、打点需求现状和历史问题，定义点位质量评估指标体系，治理存量打点质量；并制定打点需求全流程约束增量打点，收敛打点问题。

演讲题目：百度移动端打点数据治理实践

演讲提纲：MEG既有百度APP这样的航母级APP，也有百家号、好看视频等承担单一业务场景的APP。不同APP之间、相同APP承载的不同业务之间，面临不同的打点问题。报告主要介绍了如何结合数据BP机制，进行MEG移动端打点治理。

听众收益：

1、日志需求和历史问题分析

2、点位质量评估体系

3、机制+平台能力全流程保障治理点位

桂超贤  百度  MEG移动生态数据研发部 资深工程师

个人介绍：负责移动生态数据中心的数据仓库、计算引擎建设工作。在大数据计算、存储等技术领域有丰富的实践经验。

演讲题目：百度数据仓库建设与优化实践

演讲提纲：对百度数据仓库及计算引擎的发展历程进行介绍，分享百度在数仓、计算引擎建设及发展过程中的业务实践及技术探索经验。

听众收益：

1、百度数仓及引擎的发展历程

2、  计算引擎优化探索实践

董铭 百度 MEG移动生态数据研发部 高级经理

个人介绍：负责移动生态数据中心的数据业务和平台、引擎建设。对商业、用户数据业务，数据建模、基于图灵平台的新数据开发模式，大数据处理的计算、存储、查询引擎、平台都有丰富的经验。

演讲题目：百度新一代BI平台建设及数据开发新范式

演讲提纲：百度内部数据BI平台建设进展介绍，及基于平台能力提升带来的数据开发范式的变化。

听众收益:

1、百度新一代BI平台建设

2、数仓、引擎、平台综合提效数据分析

3、  数据开发新范式变革：

郑创 百度  MEG移动生态数据研发部 资深工程师

个人介绍：数据中台架构师，当前负责数据中台基建和智能能化等相关技术工作。擅长大规模数据实时处理、存储、查询、分析技术。推进了百度数据中台新基建革新落地、结合大模型推进数据中台智能化创新变革。

演讲题目：ChatBI：基于文心一言的生成式数据分析技术探索

演讲提纲：结合文新一言大模型重构AI原生数据中台、重点介绍新一代智能BI（生成式BI）技术探索落地进展。

听众收益：

1、文心一言大模型构建原生数据中台

2、生成式数据分析探索

3、大模型结合的路径和思考

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