Modern Risk Demands a Real-Time Foundation: The CRO’s Mandate

databricks1 Hot42 min2 h agoAI

Vertical Advantage: Transforming Industries with Lakebase and Agentic AI

Nội dung bài viết được cung cấp chỉ có tiêu đề và một đoạn bắt đầu không đầy đủ, do không thể trích xuất được bối cảnh, nguyên nhân kỹ thuật, hệ quả hay bài học cụ thể để tạo thành một tóm tắt 4‑6 câu như yêu cầu. Vui lòng cung cấp đầy đủ nội dung bài để tôi có thể thực hiện tóm tắt theo yêu cầu.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách Lakebase và Agentic AI đang thay đổi ngành công nghiệp và mở ra cơ hội phát triển mới.

#postgresql #databricks #agentic-ai Source

databricks37 Hot11 min1 mo agoAI

Branching databases like code: a CI/CD pattern for Lakebase, in production at Glaspoort

Glaspoort áp dụng mô hình CI/CD cho OLTP trên Databricks Lakebase bằng cách nhánh từ môi trường sản xuất, tạo cơ sở dữ liệu tạm theo từng pull request (PR), và sử dụng migration làm nguồn sự thật duy nhất.

Nếu bạn đang xây dựng hệ thống OLTP với môi trường sản xuất phức tạp, bài viết này sẽ giúp bạn hiểu cách áp dụng mô hình nhánh cơ sở dữ liệu như mô hình nhánh mã để tự động hóa CI/CD một cách an toàn và hiệu quả.

#database #cicd #databricks Source

databricks1 Hot7 min5 d agoAI

Connecting retail demand planning to campaign and store execution

Các nhà bán lẻ thường tách rời quá trình lập kế hoạch nhu cầu, chiến dịch marketing và thực thi tại cửa hàng, dẫn đến thiếu đồng bộ và khó đo lường hiệu quả. Bài viết mô tả cách sử dụng nền tảng dữ liệu bán lẻ thống nhất, kết hợp với mô hình AI và cơ chế quản trị dữ liệu (data governance) để tạo luồng làm việc end‑to‑end kết nối kế hoạch nhu cầu, chiến dịch, hoạt động cửa hàng và đo lường. Khi các quy trình này được kết nối qua cùng một kho dữ liệu và mô hình dự báo, độ chính xác dự báo tăng đáng kể và thời gian phản hồi từ thị trường giảm xuống. Để đạt được lợi nhuận tối ưu, các đội cần đầu tư vào việc thống nhất dữ liệu, xây dựng pipeline AI và thiết lập quy trình quản trị dữ liệu trước khi mở rộng tự động hóa trong các quy trình lập kế hoạch và thực thi. Đo lường hiệu suất cũng được tích hợp vào cùng workflow, cho phép theo dõi KPI như sell‑through và ROI chiến dịch trong thời gian thực.

Bài viết này giúp lập trình viên hiểu cách tích hợp dữ liệu bán lẻ, AI và quản trị để tạo ra quy trình liền mạch từ lập kế hoạch nhu cầu đến đo lường hiệu suất.

#ai-agent #big-data #databricks Source

databricks1 Hot6 min7 d agoAI

Designing effective Genie Agents from a single prompt

Thiết kế các tác nhân Genie hiệu quả từ một prompt duy nhất.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa giao tiếp với các agent AI bằng cách thiết kế prompt hiệu quả, giúp hệ thống phản hồi chính xác và linh hoạt hơn trong các nhiệm vụ lập trình phức tạp.

#ai-agents #big-data #prompt-engineering Source

freeCodeCamp2 Hot46 min12 d agoAI

How to Build a Multi-Agent Trading Research System with LangChain Deep Agents [Full Handbook]

Một hệ thống nghiên cứu giao dịch đa tác nhân (multi-agent) sử dụng LangChain Deep Agents có thể tự viết code chiến lược, chạy backtest, kiểm tra kết quả và điều chỉnh liên tục. Thách thức chính là ngăn chặn vòng lặp này trở nên mất kiểm soát.

Một lập trình viên muốn tự động hóa và tối ưu hóa nghiên cứu chiến lược giao dịch bằng cách kết hợp trí tuệ nhân tạo và các công cụ lập trình mới để tránh rủi ro sai sót và tăng hiệu quả trong quá trình phát triển và điều chỉnh hệ thống.

#python #ai-agents #fintech Source

databricks1 Hot11 min9 d agoAI

When it comes to Governance, Retailers need a control plane for context

Để quản trị hiệu quả, các nhà bán lẻ cần triển khai một control plane cung cấp ngữ cảnh thống nhất, giúp tích hợp, giám sát và quản lý các hệ thống phân tán như POS, e-commerce hay kho hàng.

Lập trình viên nên đọc bài này để hiểu cách thiết kế một control plane (màn hình điều khiển) hiệu quả cho hệ thống quản lý doanh nghiệp, giúp tối ưu hóa quy trình vận hành, giảm thiểu rủi ro và nâng cao hiệu suất cho các ứng dụng thương mại điện tử hoặc hệ thống phân phối.

#llm #databricks #ai-governance Source

databricks1 Hot7 min12 d agoAI

Using AI_Functions in Your Data Warehouse: Top Use Cases

Sử dụng AI Functions trong data warehouse mang lại nhiều ứng dụng hữu ích cho doanh nghiệp.

Lập trình viên nên đọc bài này để khám phá cách tích hợp các AI Functions vào cơ sở dữ liệu của mình, giúp tự động hóa quy trình xử lý dữ liệu, tối ưu hóa hiệu suất và tạo ra các giải pháp thông minh từ dữ liệu, từ đó tiết kiệm thời gian và nâng cao hiệu quả công việc.

#llm #sql #databricks Source

databricks1 Hot10 min16 d agoAI

How to ground Genie Agents in both structured data and documents without losing governance

Xây dựng Genie Agents tích hợp cả dữ liệu có cấu trúc lẫn tài liệu phi cấu trúc nhưng vẫn tuân thủ quyền truy cập theo người dùng nhờ Unity Catalog.

Lập trình viên phát triển ứng dụng AI nên đọc bài này để hiểu cách tối ưu hóa khả năng truy vấn và quản lý dữ liệu cho các Genie Agent bằng cách kết hợp dữ liệu cấu trúc và không cấu trúc, đồng thời đảm bảo tuân thủ chính sách quản trị dữ liệu (governance) thông qua Unity Catalog.

#ai-agents #big-data #databricks Source

Modern Risk Demands a Real-Time Foundation: The CRO’s Mandate

What do you remember?

Recommended for you

Bình luận

Vertical Advantage: Transforming Industries with Lakebase and Agentic AI

Branching databases like code: a CI/CD pattern for Lakebase, in production at Glaspoort

Connecting retail demand planning to campaign and store execution

Designing effective Genie Agents from a single prompt

How to Build a Multi-Agent Trading Research System with LangChain Deep Agents [Full Handbook]

When it comes to Governance, Retailers need a control plane for context

Using AI_Functions in Your Data Warehouse: Top Use Cases

How to ground Genie Agents in both structured data and documents without losing governance

One account, the whole ecosystem

8syncdev.com

Courses

Coding practice

IELTS

ZUS — AI IDE

mind0

AcoLeads