主要观点总结
本文介绍了多个数据领域的文章资料领取方式，并总结了各篇文章的主旨内容。
关键观点总结
关键观点1: DataFunSummit公众号领取资料的方式
用户需要点击标签并关注DataFunSummit公众号，然后私信回复『AIforData』来获取领取方式。
关键观点2: 小红书图数据库在分布式并行查询上的探索
分享关于小红书开发REDgraph图数据库的信息，旨在优化分布式并行查询，提高超大规模社交网络的查询效率。
关键观点3: 快手关于海量模型数据处理的实践
探讨快手在海量模型数据处理方面的实践，包括实时大模型、推荐业务的复杂性以及数据存储和处理的挑战。
关键观点4: 哔哩哔哩基于Iceberg的智能数据组织优化实践
分享哔哩哔哩基于Iceberg进行数仓查询性能优化的实践，包括智能优化、用户查询历史分析和数据存储策略的配置。
关键观点5: 京东零售数据可视化平台产品实践与思考
介绍京东零售数据可视化平台的实践，包括EasyBI报表、低代码平台和JDV大屏工具，旨在提高数据分析效率和业务决策能力。
关键观点6: 虎牙平台数据驱动业务实践
探讨虎牙数据科学家黄琨关于数据驱动业务的实践，包括因果推断、AB测试和实验平台建设。
关键观点7: 腾讯PCG搜广推机器学习框架GPU性能优化实践
腾讯PCG分享了GPU在搜广推机器学习框架中性能优化的实践，涉及训练框架刚需、高效实现策略及未来技术展望。
关键观点8:
介绍火山引擎DataLeap提供的计算治理自动化解决方案，针对字节跳动数据平台的挑战，实现资源优化和成本节约。
关键观点9:
探讨火花思维在数据分析体系建设中遇到的挑战、选择火山引擎作为主要分析平台的原因以及未来的运营策略和对未来的展望。
文章预览
领取方式如下： 点击下方标签，关注 DataFunSummit公众号 关注上方公众号，私信回复 『AIforData』 获取领取方式 资料目录及介绍： 小红书图数据库在分布式并行查询上的探索： 分享小红书开发REDgraph图数据库，优化分布式并行查询，提升超大规模社交网络查询效率。适用于社交推荐、风控等场景，显著降低查询延迟。 快手关于海量模型数据处理的实践： 分享快手分享海量模型数据处理实践，涉及实时大模型、推荐业务复杂性，以及数据存储和处理挑战。探讨了模型演进、数据处理和存储解决方案。 哔哩哔哩基于 Iceberg 的智能数据组织优化实践： 分享哔哩哔哩针对数仓查询性能挑战，基于Iceberg进行智能优化，自动分析用户查询历史，配置数据存储和查询优化策略，显著提升查询效率。 京东零售数据可视化平台产品实践与思考： 京东零售数据可视
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