京东零售数据资产能力升级与实践
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内容提要
该文章介绍了京东在数据处理和应用方面的技术和策略，包括加速引擎、物化策略和融合服务。京东还优化了数据存算成本，提升了数据应用的效率和体验。此外，京东在移动端交互、多端一体建设和低代码平台方面也有所工作。最后，文章提到了京东在数据智能和大模型应用方面的挑战和解决方案，以及数据智能应用的价值和评估体系。
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Q&A
京东在数据处理方面采取了哪些技术和策略？
京东采用了加速引擎、物化策略和融合服务等技术和策略来提升数据处理效率。
京东如何优化数据存算成本？
京东通过提升数据应用效率和体验，结合主动元数据的口径定义和动态决策，优化了数据存算成本。
京东在移动端交互方面有哪些建设？
京东在移动端交互方面进行了多端一体建设和低代码平台的开发，以提升用户体验。
京东面临哪些数据智能应用的挑战？
京东面临数据智能和大模型应用的挑战，包括数据查询效率和准确性等问题。
京东如何提升数据指标的开发与共享效率？
京东通过构建标准化的数据模型和指标中台，显著提升了数据指标的开发与共享效率。
京东的智能问答系统chatBI有什么优势？
chatBI结合AIGC技术，提升了数据分析的准确率，并解决了数据语言转换的难题。
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