全球数字化带来的海量数据，给企业的数据存储和分析带来了越来越不可忽视的挑战。随着各行各业纷纷借力云计算技术，许多困难已逐渐得以克服，但如何从中挖掘出更实用、即时和可访问的商业智能隐藏的巨大潜力，仍需要我们不懈地上下求索。为此，第八届DAMS中国数据智能管理峰会特别精选以下大数据领域热门议题，将于3月31日在上海与大家一起进行深度探讨。
DAMS中国数据智能管理峰会
时间：2023年3月31日
地点：上海龙之梦大酒店（上海市长宁区延安西路1116号）
指导单位：上海市软件行业协会、上海市计算机行业协会、中国信息通信研究院云大所
主办单位：dbaplus社群
大数据主题看点
演讲嘉宾及议题
保险数据呈现大规模、多样性的极速增长，看数用数也愈加要求高时效和高精准，但大多数企业数据应用方式仍较为传统，用户找数取数难，数据化运营少。本次分享将具体介绍以下内容：
时序数据分析和挖掘是工业大数据处理的重要环节，现有时间序列数据库主要支持数据快速读写和简单聚集查询，通用时序分析工具主要关注预测和异常检测等单一分析功能，领域时间序列分析工具支持更丰富的分析手段，但不具有数据库能力。本次分享将介绍团队在工业时间序列管理和分析系统方面的实践探索，具体包括以下内容：
介绍基于K8S平台进行离线计算集群与在线应用集群的资源混部的技术方案，具体包括以下内容：
介绍网易严选在数据治理的方法论和落地实践，通过对整个生命周期的数据、任务、服务组件的治理 ，保障数据稳定、高质量地进行生产，并推进整体资源优化，以及大数据平台的演进，具体包括以下内容：
平安集团建设数据中台的目的，一方面是整合内外数据能力，形成合力更全面立体高效地赋能全业务；另一方面是建设合规高效的数据管理及运营体系，加强对数据资产的管控和治理，保证数据使用的合规安全。本次分享内容具体如下：
湖仓一体技术可以为业务带来原先Hadoop数仓所无法提供的能力，包括流批一体架构、行级更新、schema evolution、更为丰富的查询优化等。腾讯自2020年开始投入该领域，为业务带来新的能力。本议题将分享以下内容：
一、介绍数据治理体系顶层设计：
二、分享翼支付数据治理实践：
云原生时代下，提供可快速交付、可弹性伸缩的多维分析服务，同时满足高可用、高性能的诉求已经成为业界共同发展的方向。本次分享将主要介绍京东零售多维分析服务在云原生建设过程中的经验、思考与展望，具体包括以下内容：
主要介绍一种新型的数据纺织架构，帮助企业摆脱传统数据管理及消费模式的束缚，释放更多生产力，分享具体包括以下内容：
主要介绍金融级实时消息服务架构的演进过程，分享具体包括以下内容：
湖仓一体是近年非常火的趋势，如何保持湖的灵活性，同时提供仓的高效分析效率，是一个亟待解决的问题。本次分享主要介绍bilibili在OLAP平台上遇到的挑战，以及湖仓一体的架构设计，具体包括以下内容：
介绍微众银行在数据管理和应用方面的思考和沉淀，通过对数据资产从数据的生成、加工、管理、应用等全链路的治理，更好、更高效地对业务赋能、对成本把控，节省数据管理人力投入，更高要求地对数据进行价值挖掘和应用，具体包括以下内容：
快狗数据仓库经过多年建设迭代，积累了丰富的落地经验，本次分享将会和大家一起交流快狗数据仓库的技术建设和未来演进方向，具体包括以下内容：
*更多大数据主题演讲嘉宾及干货议题在路上，持续更新……
峰会议程
报名地址：https://www.bagevent.com/event/8100960?bag_track=SH
