在人工智能（AI）技术飞速发展的今天，数据已经成为驱动AI创新的核心燃料。无论是机器学习模型的训练，还是智能应用的落地，都离不开高质量、大规模的数据支持。然而，随着数据规模的爆炸式增长和数据类型的日益复杂，如何高效地管理、存储和分析数据，成为了AI技术发展的关键挑战。传统的数据管理方式已经难以满足AI时代的需求，尤其是在数据采集、存储、处理和分析的全链路中，亟需一种全新的技术架构来应对这些挑战。

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