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近日，国际知名市场研究机构沙利文发布了《2024年中国数据管理解决方案市场报告》。报告指出，腾讯云大数据凭借卓越的客户价值表现，在全球厂商中排名第一，并在技术引领维度位列国内厂商第二，充分展现了其在大数据管理领域的综合实力和行业领导地位。 客户价值全球第一，腾讯云领跑数据管理市场 腾讯云在客户价值维

如果你是经验丰富的大数据与人工智能从业者、研究人员和企业高管，那么这次和 600+数智同行深度交流的机会，不可错过！ 10月25-26日，由专注于服务数据智能开发者的垂直社区 DataFun 主办，并由上海市数据科学重点实验室指导的DA 数智大会即将落地深圳机场凯悦酒店，会议旨在探讨数据与人工智能在

**导读：**云计算和大数据作为现代企业基础设施的核心部分，对于提高效率和降低成本至关重要。腾讯云大数据团队始终致力于通过技术创新，提供高性价比的产品解决方案，以满足企业的需求。围绕性价比提升，腾讯云大数据首先推出了 Meson 高性能计算加速解决方案，目前可为 EMR 和 DLC 两款数据湖产品带

ITIL 4自2019年发布以来，对IT服务管理产生了巨大影响，其中作为ITIL4的关键内容，其指导原则体现了ITIL和服务管理的核心，支持所有类型和所有级别的成功实践和有效决策。今天我们就来对这些指导原则进行解释和分析。 什么是指导原则 最常见、最简单的使用方式，在作业里的脚本执行、文件分发步骤中

在刚刚结束的腾讯全球数字生态大会上，金融、能源、娱乐等众多行业领军企业纷纷分享了他们如何利用腾讯云大数据推动业务创新和降本增效的成功实践。这些案例不仅彰显了腾讯云大数据产品在市场中的广泛认可度，也展示了其在助力企业实现数字化转型、释放数据价值方面的卓越能力。腾讯云大数据正在通过提供高效、灵活的解决方

“今年腾讯金融云在大数据产品方面的增长超过了100%，”腾讯云副总裁胡利明在2024年腾讯全球数字生态大会上，接受群访中说道。 大数据产品在金融行业的应用如此之快，这是令人没想到的，以往当我们谈金融机构融合创新，谈关系型数据库的切换是最多的，比如说Oracle、DB2切换成腾讯云TDSQL。为何眼下

过去一年多，RAG（检索增强生成，retrieval augmented generation）正成为大数据与 AI 融合的“新宠”。想象一下，当你用 AI 助手快速总结论文或分析数据时，背后可能已经是 RAG 技术在默默发力。 显而易见，随着生成式 AI 如 ChatGPT 的兴起，“大数据 +A

8月22日，国际数据公司（IDC）近日发布了《中国大数据平台市场份额，2023：数智融合时代的真正到来》（Doc# CHC5159812，2024年8月）。报告显示，2023年腾讯云的中国大数据平台公有云市场份额为14.4%，相比2022年的6.1%大幅增长136%，是主要厂商市场份额唯一增长的公司

在全球经济数字化转型的大背景下，金融行业的各个领域正在积极拥抱数字技术的变革。保险行业作为金融服务体系的重要组成部分，面临着前所未有的挑战与机遇。监管政策的不断深化、消费者需求的多样化以及科技的迅速发展，推动了保险公司加快数字化转型的步伐。数字化转型不仅关乎提升运营效率、降低成本，更是决定企业未来竞

9月5日，腾讯云在腾讯全球数字生态大会上披露AI、国际化、融合创新等多个业务模块的最新动态。其中，腾讯云大数据业务在海外市场发展势头强劲，三年营收规模增长超400%，已成功助力游戏、社交、电商、制造、金融等众多行业客户，在海外构建高效、安全、稳定的大数据基础设施。 据介绍，腾讯云EMR、DLC、ES

9月4日，腾讯云与云鼎科技签署战略合作协议。9月5日，在全球数字生态大会上，双方联合发布覆盖能源行业典型业务场景的“能源行业一体化大数据解决方案”，助力能源企业构建高效、统一的一站式数据治理体系。 ▲腾讯云与云鼎科技签署战略合作协议 云鼎科技副总经理、运营总监周建朋表示，联合方案基于腾讯的大数据数据

2024年8月5日，Forrester 最新发布了《中国公有云平台厂商评测，Q3 2024 》报告，其中腾讯云凭借其卓越的性能和创新能力，位列 Strong Performers（强劲表现者/卓越表现者）象限。 Forrester Wave™ 主题报告是全球范围内最具影响力和市场认可度的分析师报告之

引言 大数据分析和数据探索在现代决策制定中扮演着至关重要的角色，通过深入的数据分析和挖掘，可以从海量的数据中揭示出潜在的趋势、模式和关联，帮助企业更直观地理解数据背后的故事，从而做出更加明智的决策，提升业务运营的效率和效果。近期，腾讯云WeData 全新推出 Notebook 探索能力，为企业从大数

腾讯云数据湖计算 DLC 提供敏捷高效的 Serverless 数据湖分析与计算服务，作为分布式计算平台，其查询性能受到多项内外部因素影响，例如：引擎 CU 规模、同时提交排队的任务数量、SQL 编写形式、Spark引擎参数设置等。因此，在任务实际使用过程中，用户往往会面临大量的Spark性能调优问