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湖仓一体化与DeepSeek-AI大模型融合应用规划设计方案.ppt

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湖仓一体化与DeepSeek-AI大模型融合应用规划设计方案.ppt

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湖仓一体化与DeepSeek-AI大模型融合应用规划设计方案

建设背景及需求分析

第一章

Contents

1、湖仓一体化技术背景

2、DEEPSEEK+AI大模型融合价值

3、项目核心目标

DEEPSEEK-AI大模型融合应用架构设计

第二章

1、湖仓一体化架构

2、企业湖仓一体化DeepSeek+AI大模型数字化平台

3、企业湖仓一体化DeepSeek+AI大模型数字化平台架构图

SWOT分析

4、企业湖仓一体化DeepSeek+AI大模型数字化平台架构图

5、湖仓一体化AI大模型平台

6、DeepSeek大模型集成方案

7、AI能力融合技术路径

8、数据采集与清洗策略

9、模型训练数据准备

10、持续学习与优化机制

DEEPSEEK-AI大模型融合应用实施策略

第三章

1、大模型选型（开源vs自研）

2、分布式计算框架设计

3、模型微调与蒸馏方案

DEEPSEEK-AI大模型融合应用业务场景落地

第五章

Contents

1、智能风控应用设计

2、精准营销解决方案

3、供应链优化实践路径

DEEPSEEK-AI大模型融合应用实施保障机制

第六章

1、分阶段实施路线图

2、关键技术风险应对

3、效果评估指标体系

DEEPSEEK-AI大模型融合应用数据治理与安全体

系

第四章

1、数据资产全景图构建

2、数据标准与血缘管理

3、隐私保护与合规策略

4、多源数据融合策略

5、全生命周期数据加密

6、合规性管理框架

DEEPSEEK-AI大模型融合应用价值评估与持续迭

代

第七章

1、ROI关键指标分析

2、模型迭代优化机制

3、全业务推广计划

建设背景及需求分析

湖仓一体化技术背景

传统数据仓库与数据湖各自存在局限性，湖仓一体化通过统一

存储架构实现结构化与非结构化数据的高效管理，支持批处理

和实时分析混合负载。

数据存储架构演进

湖仓一体化采用分层存储策略（热/温/冷数据分层），结合压

缩与列式存储技术，在保证查询性能的同时降低存储成本。

企业内部分散的数据系统导致协作效率低下，湖仓一体化通过

元数据统一管理、标准化接口，实现跨部门数据无缝流动与共

享。

支持Delta Lake、Iceberg等开放表格式，兼容Spark、Flink等

计算引擎，避免厂商锁定风险。

通过流批一体架构，支持从实时数据摄取到分钟级分析的全链

路低延迟处理，满足业务敏捷决策需求。

开放生态兼容性

打破数据孤岛实时分析能力增强

成本与性能平衡

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