2023 年 6 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 能够快速、⾼效地 提供体验良好的数 据展现⼿段，通过 分析数据资产的质 量，助⼒企业做出 更加准确的业务策 略。 前端业务⼈员 数据管理⼈员 企业管理者 IT 建设⼈员 提供多种数据使⽤ 模式，提供更为丰 富、安全的数据管 理⼿段，有助于企 业内部进⾏更为⼴ 泛的数据整合与分 析，并由此创造数 据价值。 能够合理评估、规 范 和 洞 察 企 业 信 息，洞悉企业发展 趋 势 ， 在 有 效 管 理 IT 投资和降本 投资和降本 增效的同时，挖掘 和发挥数据资产的 价值，辅助企业制 定发展决策。 能够规范数据处理 的过程、保证数据 质量、提升 IT 系 统建设效率、快速 ⽀撑业务部⻔的运 营发展需要，有效 激发 IT 建设的创 新、体现 IT 信息 的价值。 数据可视化对不同⼈员的价值 数据可视化⼯具更加强调⼈性化，功能趋于“傻⽠”式，强调易⽤、稳定、开放，协作和⾃助，关注信息数 据的整合与展示，能够通过⾃

Moonshot
AI
开放平台（公测中
https://platform.moonshot.cn/），发布时间
2023年11⽉2⽇
• 欢迎关注公众号，了解更多动态 公司亮点 1.
团队拥有世界级的⼈才密度：
a. 创始⼈杨植麟是中国35岁以下NLP领域引⽤最⾼的研究者，Transformer-XL
和
XLNet
两篇重要 论⽂的第⼀作者；两位联合创始⼈周昕宇和吴育昕都有
10000+ hn
Schulman亲⾃邀请加盟。
iv. 基础设施⽅⾯。团队核⼼成员曾带领数⼗⼈从零开发世界领先的深度学习框架，也具备数千 卡集群全⾃动化硬件运维告警、数百亿特征检索、⼤规模（数⼗PB数据、百万台机器）分 布式系统数量级性能优化的经验。
c. ⽬前团队⼈数超过
80
⼈，每个⽉都有在全球某个领域有显著影响⼒的⼈加⼊。
2.
团队聚焦底层技术创新，技术Vision强
a. 忆） 和中⽂能⼒上
Kimi
智能助⼿依然领先。
b. 聚焦底层技术创新，不⾛技术捷径。最早提出“Lossless
Long
Context
可以解决
90%
以上的 模型定制问题”，坚持对数据的⽆损压缩，实现模型能⼒的提升，不⾛技术捷径（通过滑动窗 ⼝、降采样、⼩模型等技术实现上下⽂窗⼝延⻓，都是“技术捷径”）
c. 通过这篇⽂章，您可以了解更多技术⽅⾯信息：专访⽉之暗⾯杨植麟：l

论，但它已经实实在在将 LLM 拉进了编程应用领域。 六、 LangChain 的出现，实现了 LLM 之间的链式交互，使多 个 LLM 模型串联工作，发挥各自的优势，并且可以将 LLM 模型与外部数据源进行连接，产生更强大的语言理解 和生成效果。这开启了 LLM 集成应用的新方向，并诞生了 一个新的细分领域“LLMOps”。 七、 “提示词工程”，这是 LLM 直接催生出来的新“学科”， AI 的 LLMOps、Milvus 的向量 数据库、CodeGeeX 与 Comate 的 AI 编程、对 LLM Prompt 的研究、OneFlow 的深度学习框架。 值得一提的还有华为的盘古大模型，其中盘古气象大模型是 首个精度超过传统数值预报方法的 AI 模型，速度相比传统 数值预报提速 10000 倍以上，能够提供全球气象秒级预 报。盘古大模型的研究成果在国际顶级学术期刊《自然》正 Yi-34B 在 Hugging Face 英文测试榜单中位 列第一，在 C-Eval 中文能力排行榜中超越所有开源模型。 十一、 这一小节，通过一些数据来简要概述 2023 年的 LLM、 GenAI。根据金融数据和软件公司 PitchBook 的数据，从 截至 3 月 29 日追踪的 9 笔交易来看，生成式 AI 公司 的投前估值中位数已经飙升至 9000 万美元，高于 2022 年的 4250

我们对大模型发展趋势的十大预判 13政企、创业者必读 14 DeepSeek出现之前的十大预判 之一 传统AGI发展步伐在放慢 需要寻找新方向  Scaling Law边际效应递减  人类训练数据接近枯竭  合成数据无法创造新知识  推理能力难以泛化，成本高昂 全面超越人类的人工智能在逻辑上不成立政企、创业者必读 15 DeepSeek出现之前的十大预判 之二 慢思考成为新的发展模式  大  大模型进入「轻量化」时代，上车上终端，蒸馏小模型  先做得更大，然后探索能做多小政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 之五 知识的质量和密度决定大模型能力  高质量数据、合成数据使模型知识密度的快速增长  大模型能以更少的参数量达到更高的性能  360联合北大研发：5%参数量逼近Deepseek-R1满血性能 18政企、创业者必读 DeepSeek出现之前的十大预判 从预训练Scaling Law转变为强化学习Scaling Law 大数据+大参数+大算力的 预训练Scaling Law的边际效应递减 • 人类构造的训练数据已达上限 • 万亿参数规模之后，继续增大参数规 模难以带来质的提升 • 训练算力成本和工程化难度大幅上升 强化学习Scaling Law • 利用合成数据解决数据用尽问题 • 利用self-play强化学习，在不增大参 数规模前提下，大幅提升复杂推理能力

能够执行任何智力任务，具备自我意识和 自适应学习能力。AGI 的研发目标是创造出可以广泛地模拟人类认知能力的智 能系统。 1.3 大模型 大模型通常指的是大规模的人工智能模型，这类模型通过训练大量的数据来获 得广泛的知识和能力。这些模型通常具有庞大的参数数量，能够处理复杂的任 务，如自然语言理解、图像识别、语音识别等。 闭源大模型包括 OpenAI 的 GPT 系列和 Google 的 BERT。这些模型因其 70B，Phi-3-mini 有 3.8B 参数等。 T（万亿，Trillion）：在英文里是 Trillion 的缩写，表示万亿。在 AI 大模型 中，”T” 常用来表示模型在训练中处理的 Token 数量。Token 是指模型处理的 基本单元，可以是一个单词、子词，或者字符等。 在大规模预训练语言模型的训练中，通常会提到模型是在多少个 Token 上 进行学习的，以表明模型的训练规模和数据量。例如：LLaMA3 语言模型使用 1 ChatGPT ChatGPT 是一个由 OpenAI 开发的大型语言模型，它基于 GPT（Generative Pre-trained Transformer）架构。这种模型通过分析大量的文本数据来学习语 言结构和信息，使其能够生成连贯的文本、回答问题、撰写文章、进行对话等。 6 Figure 3: AI 问答工具 ChatGPT 经过特别训练，可以理解和生成人类语言，从而在多种应用场景中提

2022 年 12 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 能够快速、⾼效地 提供体验良好的数 据展现⼿段，通过 分析数据资产的质 量，助⼒企业做出 更加准确的业务策 略。 前端业务⼈员 数据管理⼈员 企业管理者 IT 建设⼈员 提供多种数据使⽤ 模式，提供更为丰 富、安全的数据管 理⼿段，有助于企 业内部进⾏更为⼴ 泛的数据整合与分 析，并由此创造数 据价值。 能够合理评估、规 范 和 洞 察 企 业 信 息，洞悉企业发展 趋 势 ， 在 有 效 管 理 IT 投资和降本 投资和降本 增效的同时，挖掘 和发挥数据资产的 价值，辅助企业制 定发展决策。 能够规范数据处理 的过程、保证数据 质量、提升 IT 系 统建设效率、快速 ⽀撑业务部⻔的运 营发展需要，有效 激发 IT 建设的创 新、体现 IT 信息 的价值。 数据可视化对不同⼈员的价值 数据可视化⼯具更加强调⼈性化，功能趋于“傻⽠”式，强调易⽤、稳定、开放，协作和⾃助，关注信息数 据的整合与展示，能够通过⾃

2022 年 6 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 能够快速、⾼效地 提供体验良好的数 据展现⼿段，通过 分析数据资产的质 量，助⼒企业做出 更加准确的业务策 略。 前端业务⼈员 数据管理⼈员 企业管理者 IT 建设⼈员 提供多种数据使⽤ 模式，提供更为丰 富、安全的数据管 理⼿段，有助于企 业内部进⾏更为⼴ 泛的数据整合与分 析，并由此创造数 据价值。 能够合理评估、规 范 和 洞 察 企 业 信 息，洞悉企业发展 趋 势 ， 在 有 效 管 理 IT 投资和降本 投资和降本 增效的同时，挖掘 和发挥数据资产的 价值，辅助企业制 定发展决策。 能够规范数据处理 的过程、保证数据 质量、提升 IT 系 统建设效率、快速 ⽀撑业务部⻔的运 营发展需要，有效 激发 IT 建设的创 新、体现 IT 信息 的价值。 数据可视化对不同⼈员的价值 数据可视化⼯具更加强调⼈性化，功能趋于“傻⽠”式，强调易⽤、稳定、开放，协作和⾃助，关注信息数 据的整合与展示，能够通过⾃

2023 年 04 ⽉ ⼈⼈可⽤的开源数据可视化分析⼯具 数据可视化对企业的价值 DataEase 开源项⽬介绍 DataEase 模板市场 DataEase 企业版介绍 1 2 3 4 可视化 原始数据 数据价值 数据孤岛 管理混乱 缺失分析 全业务场景 ⽤户⾏为管理 数据驾驶舱 数据→信息→价值 可以为企业运营 带来直接收益 数据可视化对企业的价值 能够快速、⾼效地 能够快速、⾼效地 提供体验良好的数 据展现⼿段，通过 分析数据资产的质 量，助⼒企业做出 更加准确的业务策 略。 前端业务⼈员 数据管理⼈员 企业管理者 IT 建设⼈员 提供多种数据使⽤ 模式，提供更为丰 富、安全的数据管 理⼿段，有助于企 业内部进⾏更为⼴ 泛的数据整合与分 析，并由此创造数 据价值。 能够合理评估、规 范 和 洞 察 企 业 信 息，洞悉企业发展 趋 势 ， 在 有 效 管 理 IT 投资和降本 投资和降本 增效的同时，挖掘 和发挥数据资产的 价值，辅助企业制 定发展决策。 能够规范数据处理 的过程、保证数据 质量、提升 IT 系 统建设效率、快速 ⽀撑业务部⻔的运 营发展需要，有效 激发 IT 建设的创 新、体现 IT 信息 的价值。 数据可视化对不同⼈员的价值 数据可视化⼯具更加强调⼈性化，功能趋于“傻⽠”式，强调易⽤、稳定、开放，协作和⾃助，关注信息数 据的整合与展示，能够通过⾃

可以帮助用户快速分析业务数据并洞察其趋势，为企业的业 务改进与优化提供支持。 人 人 可 用 的 开源数据可视化分析工具 DataEase 的使命 他们都在用 DataEase 累计安装下载约 10 万次，50+ 技术支持群，广受各行各业用户的喜爱 DataEase 功能架构 数据源 DataEase 支持近 20 种常见的数据源，更多数据源支持持续增加中… 核心概念 数据集 通过 通过对表的数据进行关联与处理，用户可自由组合形成自有数据集合，供后续进行业务分析与图表制作使用 核心概念 数据大屏 支持图层管理与大屏尺寸设置 灵活在大型显示器上实时展示各种数据指标和信息，以帮助用户监测业务状况、分析趋势和做出实时决策 大屏制作 大屏展示 核心概念 仪表板 支持元素自动挤压占位，方便用户快速编辑，同时支持设置移动端布局 通常偏向于静态或定期更新，适用于日常分析与制作各项业务数据报告等 各项业务数据报告等 PC 端 移动端 核心概念 连接数据 数据准备 可视化分析 数据源 1 数据源 2 数据源 3 数据源 4 组合及处理数据 数据集 1 数据集 2 数据集 3 数据集 4 仪表板创建与管理 数据大屏创建与管理 数据图表制作 数据实时分析 数据大屏展示 收藏导出分享 DataEase 工作流程 DataEase 支持丰富的数据源连接，能够有

供了丰富的经验，例如在1993年成 立的RedHat公司以及在2008年开 源的谷歌Chromium浏览器内核架 构，本报告后文将有进一步介绍。 2010年之后互联网经济进入蓬勃发 展期，云计算、大数据计算、AI等 新兴技术的发展越来越多地开始基 于开源技术，开源对于企业打磨产 品、构建生态的战略意义也开始突 显 一种开放、非私有的软件开发 和运营方式的探索 • 但以美国市场为代表，80-90年代期间 提供付费订阅版本 提供专业配套服务 引流产生广告收入 直接 商业化 渠道化 为互补产品宣传、导流 提升企业市场声量 产业级影响 促进协同产品出现和创新 构建开源产业基金会 e.g. Linux发行版 e.g. Google浏览器 e.g. 开源数据库托管 产 业 协 同 软件开源核心运营 e.g. Kubernetes 11 ©2022.2 iResearch Inc 开源是软件市场“后进者”扩大市场影响力的重要手段 从市场竞争战略的视角上看，软件开源通常是软件市场的“后进者”扩大市场影响力、追赶头部企业的重要手段。观察PC 操作系统、移动操作系统、DBMS（核心数据库）三大类典型基础软件产品的开源/闭源情况，整体来看后出现的软件产品 更有可能是开源的，这一情况在DBMS情况尤为显著。通过开源，新的产品能够能更快地打入市场，开放的源代码也更容 易获得顾客的信任和