2025年数据和人工智能峰会（data+ai summit2025）演讲PPT合集（共487套打包）

更新时间：2025-06-30 报告数量：487份

2025年数据和人工智能峰会（data+ai summit2025）演讲PPT合集

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- 2025年数据和人工智能峰会（data+ai summit2025）演讲PPT合集
  - 高速公路和六边形：使用 H3 处理大型地理空间数据集.pdf
  - 颠覆性力量：法学硕士与数据工程新时代.pdf
  - 降低风险同时改善服务和运营.pdf
  - 驯服法学硕士狂野西部：通过 Mosaic AI Gateway 实现统一治理.pdf
  - 高吞吐量机器学习：掌握企业级高效模型服务.pdf
  - 雪佛龙如何推动云数据现代化.pdf
  - 零信任全价值：利用 Databricks Clean Rooms 将分析货币化.pdf
  - 重新设计 Kaizen 的未来云数据湖.pdf
  - 释放流媒体力量：世嘉如何利用 Lakeflow 声明式流水线取胜.pdf
  - 通过网络安全简化增量共享.pdf
  - 高级 RAG 概述 — 解冻冻结的 RAG 管道.pdf
  - 面向零售和 CPG 公司的无代码 ML 预测平台.pdf
  - 降低投资决策风险：QCG 利用 Databricks 打造更智能的交易评估流程.pdf
  - 释放 iFood 的数据治理潜力：利用系统表和血统进行动态标签传播.pdf
  - 通过 Crisp 的协作商务平台利用 DeltaSharing 最大限度地挖掘 Genie 中的零售数据洞察.pdf
  - 高级 JSON Schema 处理和事件解复用.pdf
  - 零售与消费品行业论坛：人工智能如何改变品牌与消费者的沟通方式赞助方：埃森哲和 AWS.pdf
  - 释放自动化数据治理的力量：轻松分类、标记和保护您的数据.pdf
  - 通过安全性提高效率：摩根士丹利如何采用全面管理的 Lakehouse.pdf
  - 释放企业潜力：宝洁大规模部署 Unity Catalog 的关键见解.pdf
  - 重新构想 Atlassian 的数据治理和访问.pdf
  - 通过模型路由AI代理优化成本和用户价值.pdf
  - 跨区域部署 AI 模型确保弹性和合规性.pdf
  - 赞助方：SigmaFlowco 旗下的 Flogistix以及数据在负责任能源生产中的作用.pdf
  - 赞助方：dbt LabsRiot 数据工程升级：我们如何推出 dbt 并改变开发者体验.pdf
  - 赞助商：埃森哲和埃维诺利用 Databricks 重塑政府服务：人工智能驱动的医疗和交通创新.pdf
  - 赞助商：Onehouse 默认开放设计快速：One Lakehouse 可从 BI 扩展到 AI.pdf
  - 阿迪达斯利用 Databricks 的 Agentic Workflow 推动下一波人工智能应用.pdf
  - 释放 AI 价值：在 Databricks 中基于 SAP 数据构建 AI 代理.pdf
  - 释放您的内容：用于定位、个性化和品牌安全的人工智能元数据.pdf
  - 通过人工智能驱动的决策实现你的使命.pdf
  - 通过云数据现代化彻底改变通用金融的数据洞察和买家体验.pdf
  - 迁移到 Unity Catalog 管理表的最佳实践.pdf
  - 达能如何利用 Delta Sharing 增强全球数据共享.pdf
  - 赞助方：蒙特卡洛起飞许可：美国航空如何建立数据信任.pdf
  - 赞助方：蒙特卡洛完成的幻觉：为什么人工智能的真正工作始于生产.pdf
  - 赞助方：安永数据与人工智能领域的女性.pdf
  - 赞助方：Sigma 利用 Databricks 和 Sigma 从本地迁移到统一商业智能.pdf
  - 赞助方：LTIMindtree 利用 Databricks 和 AI 最大化 SAP 数据价值的 4 种策略.pdf
  - 赞助方：Lovelytics从 SAP 孤岛到供应链超级大国：人工智能如何重塑规划.pdf
  - 赞助方：Genpact推动 GE Vernova 的变革：深入了解全球最大规模的 Databricks 迁移项目之一.pdf
  - 赞助方：Galileo Technologies Inc.通过可观察性驱动的评估驯服恶意人工智能代理.pdf
  - 释放零售媒体网络的力量：数据如何改变零售促销格局.pdf
  - 赞助方：Coalesce 化乱为治：如何在数据与分析领域取得成功.pdf
  - 通过有针对性的概念验证来转变数据管道管理.pdf
  - 赞助方：AVEVA CONNECT 和 Databricks IT-OT 融合实现大规模工业智能.pdf
  - 赞助商：微软利用 Azure Databricks 发挥微软生态系统的强大力量.pdf
  - 赞助方：Acceldata Agentic Data Management：Databricks 上企业 AI 的可信数据.pdf
  - 赞助商：Salesforce从数据到行动：统一且值得信赖的方法.pdf
  - 超越AI准确性：通过Mosaic AI框架构建值得信赖且负责任的AI应用程序.pdf
  - 赞助商：Salesforce通过 Databricks Agents 和 Zero Copy 提升 Agentforce 体验.pdf
  - 赞助方：德勤在 Databricks 中大规模分析环境与农业地理空间数据.pdf
  - 赞助商：OneTrust通过 Unity Catalog 和 OneTrust 中的策略编排来强制执行客户同意和 AI 就绪数据.pdf
  - 赞助商：Promethium在 Databricks 上为 AI 规模提供自助数据.pdf
  - 赞助方：Oxylabs 网页抓取与人工智能：低调却关键的合作关系.pdf
  - 赞助商：Lovelytics 预测并降低资产风险：利用 GenAI 解锁地理空间分析.pdf
  - 赞助商：MathCo 利用 MathCo 的 Databricks 原生平台 NucliOS 赋能情境化智能.pdf
  - 赞助方：InfosysAI驱动增长：加速释放Agentic AI潜力提升客户体验和运营效率.pdf
  - 赞助商：Immuta Agentic Impact 确保数据安全.pdf
  - 赞助商：FireboltIceberg 上的 10ms 查询：使用 Firebolt 增强您的 Lakehouse 互动体验.pdf
  - 赞助方：Dataiku 敏捷与治理的碰撞：摩根士丹利如何在受监管的世界中扩展机器学习.pdf
  - 赞助商：Anomalo 协调物联网、保单和保险公司数据以提供更优惠的客户折扣.pdf
  - 赞助方：Airbyte 数据移动如何赋能 GenAI.pdf
  - 让法学硕士 (LLM) 写题目：复合 AI 管道中的 DSPy 简介.pdf
  - 赞助商：SAP SAP 和 Databricks 开启数据和人工智能的新时代.pdf
  - 赞助商：Qlik 将数据转化为业务影响：如何在 Databricks 上构建支持 AI 的可信数据产品.pdf
  - 赞助商：Neo4j 让你的数据为人工智能做好准备：知识图谱和 GraphRAG 助力 GenAI 成功.pdf
  - 赞助商：Infosys 超越炒作：在企业范围内扩展和民主化 Agentic AI以实现业务成果.pdf
  - 赞助商：DataHub 超越 Lakehouse：通过情境智能增强 Databricks.pdf
  - 解锁数据智能：Unity Catalog 初学者指南.pdf
  - 降低人工智能安全风险的最佳实践.pdf
  - 释放 Iceberg 的力量：我们在 Databricks 上打造统一 Lakehouse 的旅程.pdf
  - 连接大数据和人工智能：为 PySpark 提供 Lance 格式实现多模式人工智能数据管道.pdf
  - 赞助者：天文学家面向未来的扩展数据团队.pdf
  - 赞助方：德勤利用 Databricks 和德勤推进网络安全领域的人工智能：数据管理与分析.pdf
  - 赞助方：Moveworks利用 Moveworks 平台解锁全栈 AI 转型.pdf
  - 赞助方：Hightouch 利用人工智能赚取 6600 万美元：XP 如何利用 Databricks 和 Hightouch 彻底改变客户获取方式.pdf
  - 赞助方：Dagster Labs 人工智能时代正在彻底改变数据工程.pdf
  - 赞助方：Actian 超越 Lakehouse：利用统一元数据智能解锁企业范围的 AI 就绪数据.pdf
  - 赞助商：SAPSAP Business Data Cloud：利用 SAP 数据产品为 ERP 和业务线提供 AI 动力.pdf
  - 赞助商：Prophecy 准备好迎接 GenAI 了吗？调查显示受管控的自助服务是数据团队的新策略.pdf
  - 赞助商：Meta使用 Llama 4 增强您的应用：开发人员必备的工具和技术.pdf
  - 赞助商：Impetus 通过 Impetus 自动迁移到 Databricks 增强 AI.pdf
  - 赞助商：Fivetran 可扩展数据提取：使用 Fivetran Connector SDK 和 Databricks 构建自定义管道.pdf
  - 评估和改进 Agentic 系统的性能.pdf
  - 衡量重要事项：以质量为中心的生产 AI 代理监控.pdf
  - 通过 Grace-Blackwell 架构上支持 GPU 的查询引擎追踪行的路径.pdf
  - 赞助方：德勤通过创新的企业数据战略加速生物制药的突破.pdf
  - 赞助方：Infosys Agentic AI治理：塑造负责任的未来.pdf
  - 赞助方：AtlanAI 时代的领域驱动数据治理：与通用汽车和 Atlan 的对话.pdf
  - 赞助商：RowZero 现代数据堆栈中的电子表格：安全性、治理、人工智能和自助分析.pdf
  - 赞助商：Insight EnterprisesUnity Catalog Agent Assistant.pdf
  - 赞助商：definity 如何节省 50% 的 Spark 成本.pdf
  - 赞助商：Domo品牌背后：Sol de Janeiro 如何利用 Databricks + DOMO 助力亚马逊运营.pdf
  - 赞助商：IBM如何利用非结构化数据构建更准确、更值得信赖的人工智能代理.pdf
  - 让我们提升：零售和消费品数据共享与协作的开源模型.pdf
  - 赞助商：Impetus Technologies面向未来的大规模数据：Shutterfly 如何实现 GenAI 驱动的个性化.pdf
  - 评估驱动的开发工作流程：最佳实践和实际场景.pdf
  - 赞助商：AtlanFox 和 Atlan 如何合作将元数据打造为一个通用的信任、上下文和治理系统.pdf
  - 解锁 Databricks 市场：数据消费者和提供者的实用指南.pdf
  - 西北互助人寿保险公司 (Northwestern Mutual) 构建值得信赖的人工智能：护栏技术与策略.pdf
  - 营销AI代理：利用Mosaic AI创建多用途代理营销助理.pdf
  - 赞助商：Capital One Software Capital One 如何使用标记化来保护数据.pdf
  - 英国环境、食品和农村事务部 (DEFRA) 利用 Databricks 开启跨组织协作保护环境.pdf
  - 解锁奶牛养殖业的未来：Lely 利用数据市场.pdf
  - 美国航空利用数据智能飞向新高度.pdf
  - 网络安全革命：SCB 迈向自我管理 SIEM 的历程.pdf
  - 营销数据智能突破：用于贝叶斯MMM和消费者测试的Agentic系统.pdf
  - 统一数据传输：使用 Databricks 作为企业服务层.pdf
  - 解锁您的用例：深入了解结构化流的新 TransformWithState API.pdf
  - 经验教训：在 Netflix 构建可扩展的游戏分析平台.pdf
  - 联邦数据分析平台.pdf
  - 端到端可互操作数据平台：博世如何利用Databricks供应链整合.pdf
  - 能源与公用事业行业论坛赞助方：德勤和 AWS.pdf
  - 科技行业论坛：数据与人工智能的先锋力量赞助商：Aimpoint Digital 和 AWS.pdf
  - 统一高级分析：集成 Power BI 和 Databricks Genie 以获得实时洞察.pdf
  - 省下数百万美元：Pinterest Spark Jobs 的成本效益之路.pdf
  - 网络安全数据智能论坛：SAP、Anvilogic、Capital One 和 Wiz 的见解.pdf
  - 电信行业论坛：智能电信：效率、收入增长、影响赞助方：Tredence.pdf
  - 管理受管云.pdf
  - 用于物联网设备监控和报告的实时分析管道.pdf
  - 生成式人工智能商家匹配.pdf
  - 纳斯达克从碎片化客户数据到 AI 洞察的历程.pdf
  - 科技行业专场：构建开放可移植的协作生态系统.pdf
  - 由以下机构赞助：AWS 通过 AWS Marketplace 购买.pdf
  - 游戏行业论坛：游戏高管视角下的数据和人工智能的影响赞助方：Sigma 和 AWS.pdf
  - 科技行业会议：优化成本和控制实现数据和人工智能的民主化.pdf
  - 湖流效应.pdf
  - 激发吉利德的创新：云、数据、人工智能和代理的融合.pdf
  - 欢迎 Lakehouse从 DWH 转型为并购数据共享.pdf
  - 电信公司重塑：数据和人工智能助力客户体验转型的真实旅程.pdf
  - 沃尔玛规模的自助分类和空间分析.pdf
  - 流式处理与治理的结合：使用 Confluent Tableflow 和 Unity Catalog 构建 AI 就绪表.pdf
  - 构建知识代理以自动化文档工作流程.pdf
  - 桥接 BI 工具：深入探究 Power BI 从业人员的 AI BI 仪表板.pdf
  - 生产中的多代理：如何协调有效的代理.pdf
  - 桥接本体与 Lakehouse：Palantir AIP + Databricks 助力安全自主 AI.pdf
  - 最新动态和未来展望：构建具有影响力的 AI BI 仪表盘.pdf
  - 有指标了吗？构建指标库——通过 UC 指标视图开发指标之旅.pdf
  - 海军联邦的企业数据生态系统如何利用 Unity Catalog 实现数据 + AI 治理.pdf
  - 杀死比尔？复仇是一道菜GenAI 优化后才能完美呈现.pdf
  - 无需更改 Python UDF 中的代码即可进行箭头优化.pdf
  - 梅赛德斯-奔驰的跨云数据网格与 Delta Sharing 和 UniForm.pdf
  - 更好地协同工作：在流数据流中更改数据馈送.pdf
  - 揭秘 Data Lakehouse 数据建模 101.pdf
  - 智能车辆安全数据：重建车辆环境以实现隐私保护机器学习.pdf
  - 构建您的数据和人工智能文化.pdf
  - 数据共享如何改变医疗保健：真实世界的洞察.pdf
  - 扩展数据工程管道：为机器学习准备信用卡交易数据.pdf
  - 无服务器成为新的“轻松按钮”：惠普公司如何利用无服务器增强其数据管道.pdf
  - 更智能地扩展：深入了解 Databricks 如何优化模型服务.pdf
  - 数据战略进展：成功企业的成功之道.pdf
  - 掌握数据安全性和合规性：CoorsTek 与 Databricks Unity Catalog 的合作历程.pdf
  - 赞助商：Immuta保护人员数据：壳牌如何赋能人力资源创造更美好的未来.pdf
  - 赞助商：AlationBetter Together：美国航空公司使用 Databricks 和 Alation 的企业目录.pdf
  - 解锁访问：使用 Databricks 简化大规模身份管理.pdf
  - 规模化金融运营：Databricks 成本效益增长的最佳实践.pdf
  - 荷兰合作银行利用合规的 Lakehouse 实现信用分析转型.pdf
  - 美国联合航空如何将 SWIM 数据转化为实时运营洞察和更快的决策.pdf
  - 统一 GTM 分析：Databricks 向原生分析和 AIBI 仪表板的战略转变.pdf
  - 突破极限：AI BI 的无限可能.pdf
  - 百事可乐商业智能 (BI) 能力的革新：从传统 BI 到下一代分析引擎.pdf
  - 用于流数据的 Spark 4.0 和 Delta 4.0.pdf
  - 游戏领域一站式机器翻译解决方案从实时UGC内容到游戏内文本.pdf
  - 沃尔玛云到云数据共享：通过增量共享直接访问全渠道销售数据.pdf
  - 构建负责任且有弹性的人工智能：Databricks 人工智能治理框架.pdf
  - 日本大型银行迈向现代、GenAI 驱动、受管控的数据平台之路.pdf
  - 无服务器技术如何助力全国构建经济高效且世界一流的 BI.pdf
  - 提高效率：Pilot 如何利用向量存储、数据质量和 GenAI 实现商业价值.pdf
  - 数据+AI的统一治理与企业共享.pdf
  - 数据网格上的 Delta Lake.pdf
  - 拥抱 Unity Catalog并通过 Genie Room 赋能创新.pdf
  - 提升游戏分析水平：Supercell 如何借助 Snowplow 和 Databricks 提升玩家体验.pdf
  - 掸去蛛网——将拥有 26 年历史的 Heritage 平台迁移到 Databricks [Teradata].pdf
  - 扩展生成式人工智能：基础模型的批量推理策略.pdf
  - 打造卓越商业：利用 Databricks SQL 打造下一代应用程序.pdf
  - 扩展 AI BI Genie：策划和管理生产空间的最佳实践.pdf
  - 打破僵局：Databricks 中的 AccuWeather 数据套件指南.pdf
  - 无需BS即可实现BI的AI.pdf
  - 扩展 BI 中的信任：Bolt 如何跨 Databricks、dbt 和 Looker 管理数千个指标.pdf
  - 打破孤岛：使用 SAP Business Data Cloud 和 Delta Sharing 无缝访问 Databricks 中的 SAP 数据.pdf
  - 成功之路：使用 Databricks 和 DSPy 的可扩展路由代理.pdf
  - 打破孤岛：通过 Iceberg 和 Unity Catalog 实现 Databricks-Snowflake 互操作性.pdf
  - 提高赌注：利用 ML AI 增强玩家体验.pdf
  - 成本管理基础：前 100 天检查清单.pdf
  - 彻底改变银行数据、分析和人工智能：利用 Databricks 构建企业数据中心.pdf
  - 扩展 Lakehouse：利用 Unity Catalog 开放 API 实现强大的可互操作计算.pdf
  - 我们如何以 Databricks 为基石实现两家企业的转型.pdf
  - 德州游骑兵队如何利用统一数据平台推动世界级棒球分析.pdf
  - 开放、可扩展且安全的数据平台如何为 Quick Commerce Swiggy 的 AI 提供支持.pdf
  - 打破障碍：使用 Python 构建自定义 Spark 4.0 数据连接器.pdf
  - 惠普如何利用 Delta Sharing 优化 3D 打印供应链.pdf
  - 将旧版 SAS 代码迁移到 Databricks Lakehouse：我们在此过程中学到了什么.pdf
  - 开放表格式的未来：Delta Lake、Iceberg 等.pdf
  - 我们如何利用 AI BI Genie 将 200 多名商业用户转变为分析师.pdf
  - 引发笑声：测试和评估喜剧法学硕士的成功率.pdf
  - 实用的人工智能解决方案：从客户关怀到卓越的供应链.pdf
  - 工程 Genie：利用数据和人工智能优化暖通空调设计和运营洞察.pdf
  - 成为 Databricks 数据工程师专家的实用路线图.pdf
  - 广告技术如何在 Databricks 上运行.pdf
  - 媒体与广告行业论坛赞助方：Sigma 和 AWS.pdf
  - 寻找人工智能时代的意义.pdf
  - 彻底改变交易对手信用风险 (SACCR) – 摩根士丹利如何利用 Databricks 进行扩展.pdf
  - 将 GenAI 推理从原型扩展到生产：速度与成本的现实经验.pdf
  - 实体解析助您获得最佳数据结果.pdf
  - 康宁如何利用 Unity Catalog 增强 FinOps 成熟度并优化成本.pdf
  - 如何从 Snowflake 迁移到 Databricks SQL.pdf
  - 实时市场洞察——使用 Databricks 应用和 Dash 为 Optiver 的实时交易仪表盘提供支持.pdf
  - 如何使用 Databricks SQL 获取实时 SAP 洞察.pdf
  - 如何构建开放的 Lakehouse：互操作性的最佳实践.pdf
  - 大规模加密：构建高性能实时区块链数据平台、.pdf
  - 将数据传递到需要的地方：扩展用于企业报告的 AI BI 仪表板.pdf
  - 大规模管理 Databricks.pdf
  - 实时竞赛：低延迟流式 ETL 与下一代 Databricks OLTP-DB 的结合.pdf
  - 大规模部署 Databricks Asset Bundles (DAB).pdf
  - 声明式管道：Apache Spark 生态系统的下一步.pdf
  - 培养数据+人工智能未来的梦想家：84.51˚ 如何提升技能以加速采用.pdf
  - 如何管理 CDP 中的十亿条敏感记录.pdf
  - 在我们自己的湖边小屋游泳：Databricks 如何使用 Databricks.pdf
  - 增强医疗保健洞察力：采用 Databricks 的统一 Lakehouse 方法.pdf
  - 如何从 Oracle 迁移到 Databricks SQL.pdf
  - 告别脆弱的管道：Kafka 和 Iceberg 的声明式方法.pdf
  - 增强您的企业 BI：迁移到 AI BI 的实践者指南.pdf
  - 在 Databricks 上构建面向用户的 AI 系统的最佳实践.pdf
  - 即将发布的 Apache Spark 4.1：统一分析的下一章.pdf
  - 有人给我们安放了炸弹：在电子邮件反垃圾邮件环境中识别最终用户的列表轰炸.pdf
  - 新的竞争优势：利用数据+人工智能构建弹性供应链.pdf
  - 揭秘增量共享：选项、用例及其工作原理.pdf
  - 提升 SQL 效率：Notebook 和 SQL 编辑器的强大功能.pdf
  - 扩展数据治理：Unity Catalog 如何赋能 Picpay 的数据治理战略.pdf
  - 扩大销售卓越：Databricks 如何利用自己的技术培训 GTM 团队.pdf
  - 打破孤岛：Cigna 与 Delta Sharing 携手实现无缝数据共享.pdf
  - 成功秘诀：利用 DAB 加快部署并改善患者治疗效果.pdf
  - 德勤与 Databricks 携手解锁保险业的 Agentic AI.pdf
  - 开放数据湖时代的主模式翻译.pdf
  - 尼康扩展需求预测：利用 Databricks 自动化相机配件销售计划.pdf
  - 实践学习：基于 Lakeflow 的 AI 数据工程：面向现代数据专业人员的技术（重复）.pdf
  - 安进公司利用 Databricks 实现多模态数据治理转型.pdf
  - 如何从 Teradata 迁移到 Databricks SQL.pdf
  - 大规模增量冰山表复制.pdf
  - 基于 SQL 的 ETL：仅使用 SQL 的 Databricks 开发选项.pdf
  - 基于预测优化的 Unity 目录管理表数据智能.pdf
  - 多语句事务：如何提高数据一致性和性能.pdf
  - 在 Databricks 上构建可靠的 Agentic AI.pdf
  - 增强销售智能：通过结构化流处理数十亿个事件.pdf
  - 在数据智能时代重塑政府.pdf
  - 史基浦集团向 Unity Catalog 转型.pdf
  - 在 Databricks 中实施 GreenOps：受监管环境实用指南.pdf
  - 在 Databricks 上构建负责任的 AI 代理.pdf
  - 医疗健康与生命科学行业论坛赞助方：埃森哲.pdf
  - 变革生物制药制造业：礼来公司利用 Databricks 实现数据驱动之旅.pdf
  - 向左移动——建立你的 GenAI 生态系统为业务分析师服务.pdf
  - 半导体 AI 的成功：Marvell 的数据 + AI 治理.pdf
  - 大规模传统机器学习：利用 Databricks Mosaic AI 实现经典技术.pdf
  - 医疗保健和生命科学：AI 代理入门.pdf
  - 加速数据转型：治理、敏捷性和创新的最佳实践.pdf
  - 加速资本市场增长：数据驱动的成功战略.pdf
  - 地理赋能洞察：空间数据集成与可视化的艺术.pdf
  - 加速 Databricks 和 DSPy 上的端到端多代理.pdf
  - 别再猜测该把钱花在哪儿：Databricks 上高影响力投资的数据驱动决策.pdf
  - 向高盛传奇的Lakehouse学习数据治理.pdf
  - 利用数据推动大规模个性化：T-Mobile 和 Deep Sync 如何帮助品牌与消费者建立联系.pdf
  - 利用首个与真实世界分布相符的合成人物角色数据集改进 AI 训练.pdf
  - 利用收益智能投资回报率 (ROI) 驱动 Databricks 平台.pdf
  - 医疗保健互操作性：使用 Databricks 和 Redox 的端到端流式 FHIR 管道.pdf
  - 利用实时数据和人工智能实现零售创新.pdf
  - 利用人工智能增强作战人员的能力.pdf
  - 利用 Unity Catalog 提供的数据智能大规模监控质量和合规性.pdf
  - 制造与运输行业论坛赞助方：德勤和 AWS.pdf
  - 利用 Spark Structured Streaming 构建实时运动模型洞察.pdf
  - 利用 Lakeflow Connect 统一客户数据打造全新汽车体验.pdf
  - 利用 GenAI 生成合成数据改进大数据中的 Spark 测试和性能.pdf
  - 利用数据和人工智能改造政府：新加坡政府科技公司与 Databricks 的合作历程.pdf
  - 利用 GenAI 保障收入.pdf
  - 利用 Databricks、Delta Sharing 和 Dun & Bradstreet 扩展现代 MDM.pdf
  - 利用人工智能在心理健康危机中增强人与人之间的联系.pdf
  - 利用 Databricks 批量推理变革产权保险.pdf
  - 利用 Databricks 和 Delta Sharing 促进睡眠科学研究.pdf
  - 利用 Databricks Notebooks 提升数据科学和 AI 生产力.pdf
  - 声明式管道 — 向我们提问.pdf
  - 利用 GenIT 改造 HP 的打印 ELT 报告：由 Databricks AI 提供支持的实时洞察工具.pdf
  - 利用 Addepar 平台上的另类投资数据：私人市场基准测试.pdf
  - 凭借坚实的数据基础实现人工智能的成功.pdf
  - 创建真实对话的代理架构：使用 GenAI 在医疗保健领域教授同理心.pdf
  - 在 Kubernetes 上部署 Unity Catalog OSS：简化基础设施管理.pdf
  - 利用 Databricks 构建医疗保健预测中的高级 LLM 时间序列模型.pdf
  - 在 Databricks 上原生构建 AI 驱动的应用程序.pdf
  - 冰山地理类型：大规模转变地理空间数据管理.pdf
  - 公共部门行业论坛赞助方：德勤和 AWS.pdf
  - 具有卷权限的非结构化数据细粒度访问控制.pdf
  - 利用 Databricks Asset Bundles：在 Stack Overflow 上大规模转型管道管理.pdf
  - 可衡量的信任：Lakehouse 的数据质量标准.pdf
  - 使用洁净室进行以隐私为中心的数据协作.pdf
  - 使用多模态基础模型 API 从 Databricks 中的图像数据中获取洞察.pdf
  - 减少 Databricks 中的事务冲突——Asana 的基本原理和应用.pdf
  - 充分利用 Delta Lake.pdf
  - 使用目录构建治理良好且高效的数据生态系统.pdf
  - 使用 Lakeflow 作业进行编排.pdf
  - 使用 SQL 进行烹饪：从食材到见解只需极少准备.pdf
  - 使用 Lakeflow 声明式管道掌握变更数据捕获.pdf
  - 医疗保健领域的现实影响：VUMC 的企业数据平台如何支持患者护理和前沿研究.pdf
  - 使用 PySpark 4.0 创建自定义 PySpark 流读取器.pdf
  - 加速分析：将 BI 和合作伙伴工具集成到 Databricks SQL.pdf
  - 使用 Databricks 赋能商业用户 — 将 AI BI Genie 与 Microsoft Teams 集成.pdf
  - 利用现代化数据基础设施打造个性化体验并提升参与度.pdf
  - 利用人工智能实现工程自动化——元数据驱动框架中的法学硕士.pdf
  - 利用 Lakehouse Federation 统一您的数据和治理.pdf
  - 利用 FactSet 结构化和非结构化数据以及增量共享实现财务智能转型.pdf
  - 利用 Databricks Unity Catalog 增强 Unipol 的数据治理.pdf
  - 创建 LLM 评委来衡量特定领域的代理质量.pdf
  - 关键基础设施现代化：核能和公用事业运营中的人工智能和数据驱动解决方案.pdf
  - 使用新的 Python 数据源 API 简化数据导入和导出.pdf
  - 借助 AVEVA 和 Agnico Eagle 解锁工业智能.pdf
  - 使用 SLM 和微型代理构建高精度 AI 系统.pdf
  - 使用 DBSQL 提升用户体验和效率.pdf
  - 使用 Databricks 扩展区块链机器学习：从图分析到图机器学习.pdf
  - 使用 Databricks SQL 获取地理空间洞察：技术与应用.pdf
  - 使用 Databricks Agent Framework 和 MCP 构建工具调用代理.pdf
  - 使用无服务器 GPU 计算简化 GenAI 训练和微调.pdf
  - 你的意思是我可以跟数据对话？重新构想毕马威如何利用AI BI Genie进行数据互动.pdf
  - 使用 Lakeflow 声明式管道、无服务器 OLTP 和 Databricks 应用构建实时交易仪表板.pdf
  - 优化 Databricks 中的智能电表 IIoT 数据实现大规模交互式电力负荷分析.pdf
  - 使用 Delta-rs 和 Delta-Kernel-rs 提供 CDC 提要.pdf
  - 从最大到最佳：我们如何利用 Unity Catalog 改造 Databricks 最大的工作区.pdf
  - 使用 Databricks 社区版探索数据和人工智能.pdf
  - 从元数据到代理：利用 Coactive AI + Databricks 构建内容理解的未来.pdf
  - 使用 Databricks 上的 Compound AI 自动生成分类法.pdf
  - 全方位创新：使用 Databricks 应用构建数据和 AI 产品.pdf
  - 使用 Databricks Apps 简化 AI 应用程序开发.pdf
  - 使用半合成数据构建医疗保健领域的人工智能模型.pdf
  - 人工智能驱动的利润：更智能的订单和库存管理.pdf
  - 使用 Apache Iceberg 和 Mosaic Streaming 实现数据管理和模型训练的统一解决方案.pdf
  - 使用 DSPy 学习编程而不是编写提示.pdf
  - 全面将数据仓库迁移至 Databricks SQL.pdf
  - 了解美德基金会如何通过优化全球医疗保健服务来拯救生命.pdf
  - 优化分析基础设施：从 Snowflake 迁移到 Databricks 的经验教训.pdf
  - 使用 Databricks 衡量数据产品的用户采用率和 KPI.pdf
  - 使用基于角色的访问控制解决独占数据访问问题.pdf
  - 为 Agentic AI 做好数据基础准备.pdf
  - 从第一原则出发进行人工智能评估：你无法管理无法衡量的东西.pdf
  - 使用 Databricks 作为 SIEM 来保护 Databricks.pdf
  - 万事达卡在隐私保护方面不断发展数据洞察.pdf
  - 使用 Lakeflow Connect 旗下的 Zerobus 消除流式传输架构中的跃点.pdf
  - 健康数据交付：Lakeflow 声明式管道如何为 HealthVerity 市场提供支持.pdf
  - 使用 Databricks DQX 提升数据质量标准.pdf
  - 从几天到几秒钟——将大型地理空间数据集的查询时间减少 99%.pdf
  - 使用 Databricks 应用进行高级治理和身份验证.pdf
  - 使用 Spark Streaming 和 Delta Lake 将身份图谱提取扩展到每秒 100 万个事件.pdf
  - 从 Datavault 到 Delta Lake：使用 Lakeflow Connect 简化数据同步.pdf
  - Unity Catalog Lakeguard：为您的企业提供安全高效的计算.pdf
  - 使用 Azure Data Lake Storage 进行全面的数据管理和治理.pdf
  - 使用 Databricks Lakeflow 声明式管道、Protobuf 和 BSR 统一人工数据提取和实时更新.pdf
  - 传统 MDM 已死下一代数据产品如何赢得企业青睐.pdf
  - Rust 和 Lakehouse 格式 — 向我们提问.pdf
  - 使用 Lakeflow 声明式管道、Azure 事件中心和架构注册表进行元数据驱动的流式提取.pdf
  - 交易电子表格加速：TradeStation 的自助服务革命.pdf
  - 付款人数字化转型：数据+人工智能的影响.pdf
  - 使用 DASF 2.0 管理数据和 AI 安全风险 — 以及客户案例.pdf
  - 为什么您应该迁移到 Lakeflow 声明式管道无服务器.pdf
  - 使用 Delta Lake 的动态插入覆盖选择性地覆盖数据.pdf
  - 从命令式到声明式范式：使用 Hatch 和 DAB 重建 CI CD 基础设施.pdf
  - 三大解锁：AI 与 Databricks 的互操作性.pdf
  - 使用 Databricks 扩展实时欺诈检测：DraftKings 的经验教训.pdf
  - 低排放石油和天然气：实现清洁与可靠的平衡.pdf
  - 从不知所措到充满力量：SAP 如何利用 Databricks 实现数据和 AI 民主化并解决问题.pdf
  - ViewShift：使用 Spark 和 SQL 视图实现动态策略执行.pdf
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  - 企业金融犯罪检测：FATF、Basel III 和 BSA 合规性的湖仓一体框架.pdf
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  - Daft 和 Unity Catalog：多模式AI 原生 Lakehouse.pdf
  - Databricks Lakeflow：您所在行业的数据 + AI 创新基础.pdf
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  - AI 代理的实际应用：利用 Databricks 和非结构化数据按需构建非结构化数据.pdf
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  - Apache Spark™ 结构化流中简化状态跟踪的介绍.pdf
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  - Blue Origin 如何利用 Databricks 和 AWS GovCloud 加速创新.pdf
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  - AI辅助BI：你需要知道的一切.pdf
  - AI 与 SQL 相遇：大规模利用 GenAI 丰富您的数据.pdf
  - Agent Bricks：构建结构化和非结构化信息的多代理系统.pdf

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资源包简介：

1、Forward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The information set forth herein does not purport to be complete or contain all relevant information.State。

2、Databricks AI Summit June 20252025Disruptive Forces:LLMs and the New Age of Data EngineeringAI-PoweredData Platforms 2025 West Monroe Partners|Reproduction and/or distribution without West Monroe Par。

3、Reduce Risk While You Improve Services and OperationsPublic Sector SessionJune 12,2025Forward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The information set 。

4、Taming the LLM Wild WestUnified AI Governance and Observability with Mosaic AI GatewayArchika DograJune 2025Forward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes onl。

5、High-Throughput MLMastering Efficient Model+Feature Serving at Enterprise ScaleMingyang Ge,Yucheng QianJune 10,2025I have a classification model.I want to achieve 15K QPS.How?Fraud Detection Example3。

6、Forward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The information set forth herein does not purport to be complete or contain all relevant information.State。

7、No-Trust,All Value:Monetizing Analytics with Databricks Clean RoomsEddie Edgeworth6/11/2025The Collaboration Paradox$3.1 TRILLIONAnnual value lost to siloed/disconnected data(IDC Study)Why sharing da。

8、Redesigning Kaizens Cloud Data Lake for the FutureNikolaos Michail,Triantafyllos Tsakmakis June 10,2025About Us3AgendaIntroductionData in Kaizen GamingData Platform ChallengesArchitectureCloud Adopti。

9、Felix BakerHead of Data ServicesSEGA EuropeCraig PorteousAssociate Head of EngineeringAdvancing AnalyticsUnlocking Streaming Power:How SEGA Wins with Delta Live TablesForwardForward-looking Statement。

10、Simplified Delta Sharing with Network SecurityKrishna PuttaswamySamrat RayThis information is provided to outline Databricks general product direction and is for informational purposes only.Customers。

11、Advanced RAG OverviewThawing Your Frozen RAG PipelineJames Lin Jason LiForward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The information set forth herein do。

12、A No-Code ML Forecasting Platform for Retail and CPG CompaniesMoez Ali June 12,2025Zebra Workcloud Modeling StudioForward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purpos。

13、DisclaimerThis presentation is for informational purposes only and should not be construed as legal,tax,accounting,business,finance,investment or other advice or as an offer to sell or a solicitation。

14、Forward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The information set forth herein does not purport to be complete or contain all relevant information.State。

15、&Discover how the Crisp retail data platform can help drive powerful insights for supply chain,BI/Analytics and data science teams.Data+AI SummitWe are the worlds leading retail data platform tha。

16、InstructionsWhen using this template,create your new slides at the very top of the slide order.Explore the example slides below to find useful layouts and graphics to pull into your design.Remember s。

17、How AI Will Transform How Brands Connect with Consumers Retail&Consumer Goods ForumData and AI Summit 2025June 2025Thank you to our sponsorsRob Saker VP,Consumer Industries GTM LeaderDatabricksIn。

18、Automated Data GovernanceUnleash the Power of Automated Data Governance:Classify,Tag and Protect Your Data EffortlesslyKristen Wilder&Zeashan Pappa6/10/2025Forward-looking StatementThis presentat。

19、Enhancing Efficiency with Security:How Morgan Stanley is adopting a fully-managed lakehouseBoris Dank Samrat RayForward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes。

20、Unlocking Enterprise PotentialKey Insights from P&Gs Deployment of Unity Catalog at ScaleKinga MorawskaEngineering ManagerJune,11th 2025The Evolutionary Path From Fragmentation to Seamless Integr。

21、Reimagining Data Governance and Access at AtlassianAn inside look at Atlassians access controls and policy architecture on our new data platformGerald NakhleSenior EngineerAgendaSocrates vClassic-Pre。

22、Optimize Cost and User Value Through Model Routing AI AgentAditya GautamForward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The information set forth herein d。

23、Cross-Region AI Model Deployment for Resiliency and ComplianceTony Farias&Greg WoodJune 10th,2025Forward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The i。

24、Forward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The information set forth herein does not purport to be complete or contain all relevant information.State。

25、RIOT GAMESLeveling UpData Engineeringat Riot GamesHow We Rolled Out dbt and Transformedthe Developer Experience for DataRIOT GAMESRIOT GAMESRiot Games was founded in 2006 with a mission to be the mos。

26、1Reinventing State Services with Databricks:AI-Driven Innovations in Health and Transportation2Chief,Registry and Immunization Rate Assessment SectionImmunization BranchCalifornia Department of Publi。

27、InstructionsWhen using this template,create your new slides at the very top of the slide order.Explore the example slides below to find useful layouts and graphics to pull into your design.Remember s。

28、Forward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The information set forth herein does not purport to be complete or contain all relevant information.State。

29、2025 Databricks Inc.All rights reservedUnlocking AI Value:Build AI Agents on SAP Data in DatabricksDAIS 2025Qi Su,Lead Solutions Architect,Databricks1Forward-looking StatementThis presentation has be。

30、Unleash Your Content Unleash Your Content AI-powered metadata for targeting,personalization,and brand safetyJ une 2025J une 2025Will Gaviria RojasWill Gaviria RojasField CTO and Co-Founder Coactive A。

31、Achieve Your Mission with AI-Driven DecisionsPublic Sector SessionJune 12,2025Andrew Hahn,Solutions ArchitectSession Speaker:Every organization wants to be aorganizationData+AI2025 Databricks Inc.All。

32、Forward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The information set forth herein does not purport to be complete or contain all relevant information.State。

33、Forward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The information set forth herein does not purport to be complete or contain all relevant information.State。

34、XXHow DanoneEnhanced Data Sharingwith Delta SharingYohan BaseltoGerg PsztorXIntroductionLead Data EngineerGlobal Data&AI PlatformDanoneResident Solutions ArchitectDatabricksYohan BaseltoGerg Pszt。

35、Cleared for Takeoff:Cleared for Takeoff:How American Airlines How American Airlines Builds Data TrustBuilds Data TrustAndrew MachenSr Manager,Data Governance&Privacy2What is Americans Why?What is。

36、 2025 Monte Carlo Data,Inc.The Illusion of DoneWhy the Real Work for AI Starts in ProductionShane Murray&Bryce Heltzel,Monte Carlo 2025 Monte Carlo Data,Inc.Shane MurrayMonte CarloBryce HeltzelMo。

37、THANK YOU TO OUR SPONSOR THANK YOU TO OUR SPONSOR Unveiling the Gender Gap:Women in AI&Data6 June 20253ACCESS AND ADOPTION OF AIDISPARITIES IN AI DEVELOPMENTWOMENS EMPLOYMENTWomen are adopting AI。

38、Forward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The information set forth herein does not purport to be complete or contain all relevant information.State。

39、4 Strategies to Maximize SAP Data Value with Databricks and AIForward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The information set forth herein does not pu。

40、From SAP Silos to Supply Chain Superpower:How AI Is Reinventing PlanningData+AI Summit 20251Introduction2Alex WissHead of Lovelytics LabsOur Team&WorkLovelytics is a Databricks-focused Data and A。

41、Powering change at GE VernovaInside One of the Worlds Largest Databricks MigrationsSantosh Kudva|Executive Data&Analytics,GE VernovaNeehit Mittal|Global Tech Advisory&Data AI Leader,GenpactYo。

42、2025|12025|2Confidential|2025 Galileo Technologies,Inc.The AI Reliability PlaybookAtin SanyalCo-founder and CTOGalileoRogue Agents2025|3The ironyof Gen AI progressConfidenceLLM capabilitiesTime2025|4。

43、SpeakersCEO,Commerce Media ExpertHead of Solutions Engineering,East&EMEAGlobal Head of Industry Solutions,Retail,CPG&Travel/HospitalityMichelle DooleyJohn LopusBryan Smith2Advertising at its 。

44、Bringing Order to Chaos:How to Succeed in a Data&Analytics World CoalesceBooth 319Speaker 3Michael TantrumSales Engineering Director at CoalesceThe data persons raison dtre“Our jobs exist to get 。

45、ForwardForward-looking Statementlooking StatementThis presentation has been prepared for informational purposes only.The information set forth herein does not purport to be complete or contain all re。

46、CONNECT+Databricks IT-OT Convergence for Industrial Intelligence at Scale John Baier,Glenn Moffett,Dallas SwiftJune 2025Forward-looking StatementThis presentation has been prepared for informational 。

47、Leverage the power of the Microsoft ecosystem with Azure DatabricksAnavi NaharMicrosoftJune 10th2025What is Azure Databricks?3Bringing the benefits of Azure and Databricks togetherThe best kind of ma。

48、Agentic Data Management:Trusted Data for Enterprise AI on DatabricksJoe MurphyJune 2025AgendaWhy Data Pipelines Arent EnoughThe reliability gap in modern AI deliveryWhat Is Agentic Data Management?Fa。

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