报告聚焦于智能数据处理与分析领域，涵盖了小红书、快手、哔哩哔哩等多家企业的实践案例，从图数据库、海量模型数据处理、数据组织优化等多个方面展开，展示了不同企业在数据处理与分析方面的探索与成果。

1. 小红书图数据库：小红书自研REDgraph图数据库，用于社交网络关系存储与查询。针对原架构在三跳及以上查询时延的问题，通过优化执行引擎，采用分布式并行查询方案，提升查询效率。在性能测试中，三跳及以上查询性能显著提升，为社交实时推荐、社区风控等业务提供支持。

2. 快手海量模型数据处理：快手的模型场景为实时大模型，数据处理既大又要实时。在处理过程中，面临实效性、大数据量、复杂特征计算等挑战。快手采用无状态hashjoin、GPU和CPU协同计算等技术，优化数据处理流程。同时，针对存储需求，采用全内存架构、NVM Table等方案，满足超低延迟和超大存储的要求。

3. 哔哩哔哩智能数据组织优化：哔哩哔哩基于Iceberg进行数据存储，为提升查询性能，开展多维排序、索引和预计算等优化，但用户使用门槛较高。为此，采用智能优化技术，通过自动分析用户历史查询数据，为数据存储和查询配置优化手段。实践成果显著，优化了30多张表，减少了读取数据量，未来将继续提高推荐准确率，支持更多查询场景。

4. 京东零售数据可视化平台：京东零售数据可视化平台包含智能BI平台、数据大屏平台等多种产品，具备多数据源接入、高性能查询等能力。通过这些产品，为电商分析、门店管理等业务赋能。平台建设秉持“数据分析工具+分析能力培养+数据基础设施”理念，未来将从产品、技术、服务层面持续优化。

5. 虎牙平台数据驱动业务实践：虎牙作为内容供给平台，面临因果推断和实验评估等挑战。通过建设实验平台，推广实验文化，提升实验效率。在拉活等场景中，结合RTA技术和Uplift Model，优化业务指标。同时，探索因果推断的效益评估方法，以解决主播侧难以开展AB实验等问题。

6. 腾讯PCG搜广推机器学习框架GPU性能优化：腾讯PCG因算力集群问题，改用GPU进行推荐模型训练。在训练框架设计中，优化数据结构，采用多级流水线并发，提升硬件资源利用率。对下载、预处理、计算等阶段进行优化，采用多种优化手段，提高训练效率。未来将在不同GPU上训练模型，探索与GPT结合，支持更大规模模型训练。

7. 火山引擎计算治理自动化：火山引擎DataLeap在计算治理中，针对手动调参的问题，提供实时规则引擎、实时监控与自适应调整等自动化解决方案。通过实践，优化了队列资源配置，提高了资源利用率，降低了成本。自动化方案虽有优势，但也存在局限性，未来将朝着多产品元数据闭环等方向发展。

8. 火花思维数据分析体系建设：火花思维早期自研系统存在局限，选择火山引擎进行系统重塑。在选型过程中，火山引擎的智能归因分析、动态分流等功能具有优势。在运营过程中，根据业务痛点确定解决方案，提高内容生产效率，助力业务提升。未来期望BI系统能直接产出业务洞见，构建智能问答体系。

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