（翻译）AI 驱动的元数据修正与协调
Metadata harmonization (standardizing labels, identifiers, and formats so datasets can work together) is still largely manual. This post shows how AI-powered metadata correction works in practice, covering two approaches, human-in-the-loop validation and autonomous agent-driven workflows, plus gover
Grab 正在利用 AI 代理实现分析工作流的自动化，从而减少分析师处理常规工作的占比，并缩短解答业务问题所需的时间。
Netflix描述了如何重新设计驱动Service Topology（实时服务依赖地图）的流处理管道以满足生产规模需求。该系统采用三阶段架构，将中间解析过程与丰富和持久化过程实现了分离，将回压传播回Kafka而不是丢弃记录，并在高流量内部传输时使用服务器发送事件（server-sent event）来取代gRPC。
Wiz 的安全研究人员近期对六家热门新云（neocloud）提供的 S3 兼容对象存储服务进行了研究，发现与 Amazon S3 相比，这些服务存在明显的安全能力缺口。S3 已经成为事实上的对象存储标准，但大多数兼容服务并没有 AWS 所提供的多项安全防护能力。
从数据格式到完整引擎：2026 数据库系统演进趋势与 TDSQL 实践 | 腾讯云数据库 DBTalk
AI时代，数据分析能力如何升级？陈老师指出，旧路线已失效，新路径在于贴近业务练分析思维、用标准化指令指挥AI取数，并借助AI学习复杂理论。本文从指标体系、分析思路到数据处理，给出适应AI趋势的成长指南。
（翻译）ZS 如何借助 Amazon SageMaker 实现安全临时分析的民主化
Learn how ZS built a security-hardened Amazon SageMaker platform that balances developer agility with healthcare-grade governance, serving 1,000+ daily active users across 200+ SageMaker domains.
（翻译）为 Amazon Quick 实现用户级自定义权限的自动化
Amazon Quick custom permissions let you enforce least-privilege access by toggling features per user. This post walks through four patterns to automate custom permissions across the user lifecycle: a RegisterUser API parameter, account and role defaults, event-driven Amazon EventBridge and AWS Lambd
数字生态不是建出来的，而是长出来的。岚图汽车大数据专家雷亮东提出的“三步走”战略——数字资产积累、全价值链数据贯通、构建数字生态，为数字化产品经理提供了可复用的节奏感。本文结合数字孪生项目实战，拆解每一步的关键动作与常见陷阱，告诉你为什么数据能力建设跳不了级。
9月10日，在2026 Inclusion·外滩大会现场，成都市武侯区政府与蚂蚁集团就“AI+医疗健康”领域达成整体合作，共同推进医疗健康数智基础设施建设与AI应用创新。在此次合作框架下，成都市武侯区发展和改革局（区数据局）、成都市武侯区悦湖科技中心与OceanBase、蚂蚁健康、蚂蚁数科共同签署框架协议，将围绕医疗健康数据基础设施、行业大模型、AI应用创新、算力运营等展开全方位合作。
AI正在把数据基础设施推向一个新的增长周期。 9月10日，在2026 Inclusion·外滩大会《数智进化：让多模态数据成为AI核心燃料》见解论坛上，IDC中国企业软件市场研究经理王楠分享了关于AI数据基础设施的最新研究。报告预测，2025年至2030年，中国AI数据基础设施市场将以37.7%的复合增速增长，2030年市场规模达到738亿美元；到2035年，市场规模有望进一步达到1548亿美元（约1亿人民币），较2025年增长超过10倍。
（翻译）使用 MMF、Databricks Genie 和 Amazon Quick 实现补货自动化
Foundation models made catalog-wide demand forecasting easy; the hard part is now acting on the forecast. This post builds a closed detect-decide-act loop on Databricks and Amazon Quick that reconciles demand surges against live supplier availability and places replenishment orders unattended, escal
