人工智能的增长是资本主义体系以异常方式适应衰退的结果，转向以往的经济副产品，试图振兴经济增长。曾经被视为外部因素的商业化数据现在已经成为世界上所有大公司商业战略的核心，不仅包括谷歌、亚马逊、阿里巴巴和Faceboook等大型技术平台，还包括许多银行和超市。
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弹性能力和可扩展性 独立扩展存储和计算，支持企业在一个平台上联动分析所有数据资产，消除数据孤岛。 根据业务峰谷的变化，支持资源实时分配。
互联网平台通常对跨端营销有很大的需求，但交付方往往不愿意向需求方共享自己的数据，导致需求方只能进行跨端盲目投资，这不仅增加了成本，而且降低了转化率。
(3)支持高效协作的数据协作平台。在数据需求、数据定义、数据生成、数据变更等过程中，我们发现每个环节都需要多个角色的开发和测试人员的参与。同时，我们不断发现在这个过程中有新的参与者和控制对象。为了将其纳入统一的控制过程，解决行业内业务技术高效协调的难点，我们建立了一套支持流程快速变化和启动的工具平台。
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据报道，公司建立了以数据平台和培训平台为核心的底层人工智能技术平台——深瞳大脑，涵盖数据采集、数据预处理、数据标记、模型培训、模型优化等模块。公司利用深瞳孔大脑清理数十亿培训数据，基于大规模数据培训大模型，开发了基于弱监督的大模型培训算法，节省了大量数据标记资源，提高了少样本场景的准确性。
到目前为止，大数据平台架构已经形成了一个完整的原型。本文从业务规划的维度拆除了大数据平台架构的核心业务部分。每个部分都可以作为一个领域进行深入的培养和研究。作为一名数据产品经理，你还需要找出当前工作属于整个平台架构的哪一部分，你是否擅长和感兴趣？
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