主要观点总结
文章讨论了现代数据技术的不同数据范式，从大数据和大模型的角度阐述了数据技术的演进。首先介绍了沈炼的背景和其在蚂蚁集团的工作，接着详细解释了现代数据技术的特征、挑战以及应用视角。接着，文章描述了现代数据技术的三大范式：关系型数据库、NoSQL以及LLM + VectorDB，并分析了它们的优势和局限性。最后，文章通过具体的例子和技术实践，展示了现代数据技术如何为应用程序提供更大的自由度，推动了信息化、大数据和生成式AI时代的发展。
关键观点总结
关键观点1: 现代数据技术的演进
文章介绍了现代数据技术的不同数据范式，包括关系型数据库、NoSQL以及LLM + VectorDB，并分析了它们的特点和优势。
关键观点2: 大数据和大模型对现代数据技术的影响
文章强调了大数据和大模型在现代数据技术中的重要性，以及它们如何推动数据技术的演进。
关键观点3: 现代数据技术的挑战和解决方案
文章指出了现代数据技术面临的挑战，如数据的规模性、高速性、多样性和价值低等，并提供了相应的解决方案，如使用NoSQL和LLM + VectorDB。
关键观点4: 现代数据技术的实践和应用
文章通过具体的例子和技术实践，展示了现代数据技术如何在实际中发挥作用，如滴滴ChatBI技术、谷歌科学家的工作以及火山引擎基于大模型ChatBI的演进。
关键观点5: 现代数据技术对应用程序的推动
文章强调了现代数据技术如何为应用程序提供更大的自由度，推动了信息化、大数据和生成式AI时代的发展。
文章预览
作者介绍： 沈炼，蚂蚁数据部数据库内核负责人。 2014年入职蚂蚁，承担蚂蚁集团的数据库架构职责，先后负责了核心链路上OceanBase，OceanBase高可用体系建设、NoSQL数据库产品建设。 沈炼对互联网金融、数据库内核、数据库高可用体系等领域有着深厚的理解。 沈炼秉承“止于至善”的理念，深耕互联网金融和数据库两个专业方向，保持着十年如一日的热情与专注。 本文简介 ：在大数据和大模型的加持下，现代数据技术释放了巨大的技术红利，通过多种数据范式解除了数据的桎梏，使得应用程序达到了“心无桎梏，身无藩篱”的自在境界，那么现代应用有哪些数据范式呢？这正是本文尝试回答的问题。 背景 韦伯总结了现代社会的四个本质特征，其中很重要的一点，现代社会是一个祛魅社会，其本质就是科学性。科学性在于可证伪性，不可证伪的
………………………………
