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媒体观点丨Databricks与袋鼠云,两个故事、一个方向

以下文章来源于数据猿,作者月满西楼。 “中国的Data+AI平台,不仅仅是复制Databricks那么简单。 过去两年,关于AI的叙事有一个明显的转折点。 一开始,所有人都在看参数量、模型榜单和Demo效果——谁的模型更大、更“聪明”,就能多占据几天话题中心。很快,行业发现:真正决定AI能走多远的,除了模型有多好,还包括“业务到底敢不敢、能不能用起来”。 从“大模型卷参数”,到“智能体上岗”,AI产业进入了第二阶段。这个阶段的主角,不再只是模型公司,还包括那些能够把数据、算力、模型、应用串成闭环的平台型玩家。 在全球市场上,Databricks是这类玩家的典型代表,这也是支撑其上千亿美元估值的基础。 在中国,也有一家走上类似路径的公司——袋鼠云。这家公司最早以“数据中台”起家,如今正把自己重构成一个“多模态数据智能中台+AI应用开发平台”的提供者。 如果我们把Databricks看作“美国式Data+AI平台”的代表,那么袋鼠云显然正在探索一种“中国式的同类物”。 现在,问题就变成: ·为什么Databricks能被视为AI时代的“数据基础设施标杆”? ·袋鼠云又凭什么被拿来和Data...

指标管理 + OSM 策略体系:让每一分投入都算得清

在很多企业里,你可能见过这样的画面: 年初目标层层分解,写进 OKR 和专项方案里,到了年中却很难说清到底执行到哪一步; 市场、运营、销售各自做了不少动作——投广告、搞活动、发优惠券、做培训——但复盘时只能看到一堆 GMV、UV、CTR,很难回答“到底哪一招真正起作用”; 一线团队凭经验作战,总部凭感觉指挥,数据报表越做越多,却没能沉淀出一套稳定、可复盘的决策方法。 表面上看,这是“缺数据”还是“数据不好用”的问题;往下追一层,会发现更本质的症结是——企业在目标、策略和结果之间,缺了一条清晰、可追踪、可归因的“数据链”。 指标管理与 OSM 策略体系(Objective–Strategy–Measure)的结合,正在把这条链补出来:它不只是在帮你“看数”,而是在试图为企业装上一套“策略导航”——目标怎么定、策略怎么拆、过程怎么追、结果如何归因,以及,下一步该怎么调。 一、从“有很多 KPI”,到“真正有一条策略链路” 在不少组织里,目标和指标并不缺。年度营收、利润、增速、复购率、转化率,各种 KPI 都写得清清楚楚,经营分析会上也能拿出一摞报表。但如果追问三件事,答案往往并不那么清晰...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。