主要观点总结
本文介绍了数据编织作为一种新型数据管理架构的探讨，包括背景知识简介、知语数据编织、场景实践案例、总结与展望等部分。文章指出数据编织是分布式数据逻辑集成的关键，旨在解决传统数据管理方式面临的问题，如数据规模急剧扩大、数据处理速度缓慢、数据高度分散等。同时，介绍了知语数据编织智能体的设计和功能特点，以及在实际场景中的应用案例。最后，对数据编织的未来发展进行了展望。
关键观点总结
关键观点1: 数据编织背景
介绍数据编织产生的背景，包括历史回顾、技术趋势、数据管理面临的问题以及传统数据集成方式的缺陷。
关键观点2: 知语数据编织智能体
详细解释知语数据编织智能体的设计理念、架构和功能特点，包括数据编织引擎、大模型和知识管理的网络化，以及如何解决单体模型、主从模式部署和联邦式网络部署模式的问题。
关键观点3: 场景实践案例
介绍知语数据编织在实际场景中的应用案例，包括连接10个不同技术构建的数据仓库、实时查询计算等需求的数据编织技术应用。
关键观点4: 总结与展望
总结数据编织在当今数据不断增长的情况下如何通过物理和逻辑整合的方式将数据整合并统一管理，以及展望数据编织未来的发展，包括成熟度模型和有问有答系列的内容。
文章预览
导读 数据编织是分布式数据逻辑集成的关键，本次分享将对这种新型数据管理架构展开探讨，包括为什么我们需要数据编织，以及知语数据编织产品的相关研究和实践。 主要内容包括以下几大部分： 1. 背景知识简介 2. 知语数据编织 3. 场景实践案例 4. 总结与展望 分享嘉宾｜ 胡庆勇 北京知语清元科技有限公司 创始人 编辑整理｜ 杨倩 内容校对｜李瑶 出品社区｜ DataFun 01 背景知识简介 1. 历史回顾 为什么需要数据编织？回顾过去几十年，数据管理和知识管理是两条平行线，独立发展。现在到了认知人工智能时代，我们知道，数据原本就是分布式的，未来也将是分布式的。过去的数据管理方式和未来的数据管理方式如何与知识管理无缝衔接是当前需要思考的重要问题，数据编织正是在这样的背景下诞生的。 2. 技术趋势 美国的数据
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