主要观点：现代企业每天面临大量来自各方向的数据，将其转化为可行动的见解困难，到 2025 年全球数据量巨大但分析数据比例低，传统数据处理存在诸多问题，DeepSeek 作为整体生态系统可应对整个数据生命周期，在数据处理方面有独特优势和众多核心功能及用例，设置和优化 DeepSeek 管道需遵循最佳实践，其未来有多种发展方向和行业趋势。
关键信息：

• 2025 年全球数据将达 149 泽字节，仅 1%被分析。
• DeepSeek 能处理全数据生命周期，具上下文感知分析优势。
• 传统数据管道存在瓶颈，如数据清洗耗时等，而实时流和民主化 AI 趋势正在重塑分析领域。
• DeepSeek 架构基于安全、模块化和可扩展性，支持多种部署方式。
• 核心功能包括自动数据摄入预处理、先进分析、实时仪表盘可视化、治理安全等。
• 实际应用案例涵盖制造、金融、电商、医疗等领域。
• 设置 DeepSeek 管道需连接数据源并自动处理数据。
• 最佳实践包括性能调优、确保数据质量、MLOps 与协作等。
• 未来展望包括自动化任务、集成 NLP、利用量子计算等，且小型企业也将更多使用 AI 平台。
  重要细节：
• 传统数据工程师 80%时间用于数据清洗和标注。
• 模型在面对现实世界变化时易崩溃，部署 ML 模型困难。
• DeepSeek 可自动检测和解析数据，支持自定义管道和自动化特征工程。
• 实时仪表盘可定制，有警报和异常检测机制。
• 治理安全方面有角色访问控制和数据审计追踪。
• 在制造中可用于预测维护，金融中用于欺诈检测，电商中用于个性化推荐，医疗中用于健康管理。
• 性能调优可通过自动调整计算资源和选择合适的数据存储方式实现。
• 数据质量可通过自动化数据 profiling 和持续监测验证来保障。
• MLOps 促进团队协作，自动训练和测试模型。
• 未来发展包括利用 5G 网络、量子计算等提升效率，小型企业也将更多使用 AI 平台。