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AI资讯日本Cybersecurity Cloud株式会社于9日宣布，其子公司DataSign株式会社独立开发的AI治理平台“AI MONBAN”正式投入使用。该平台旨在实现企业内部AI使用的可视化、控制与审计。 “AI MONBAN”作为符合Model Context Protocol（MCP）标准的网关，部署于企业内部系统与各类AI模型之间，能够全面监控和管理企业内所有与AI相关的数据流。该平台无需更
AI 工作流Flexor 是一个 SQL 优先、数据源无关的文本数据准备与结构化平台，帮助数据团队将客服记录、通话文本、用户反馈等非结构化文本快速转化为高质量表格数据，用于训练、微调、RAG 检索增强等多种场景。
AI资讯我们的智能分析架构 在Anthropic，我们通过构建智能数据架构来最大限度地减少三类常见错误： 实体歧义：通过数据基础和权威数据源，缩小可能实体的范围，确保只有一个受控答案。 数据陈旧：维护和验证流程保证数据随业务变化保持新鲜和准确。 检索失败：技能确保智能体能够可靠地找到并正确使用答案。 以下内容将详细介绍我们如何构建每一层。 数据基础 确保分析智能体准确性的关键是坚实的数据基础，包括数据模型
AI教程教你用 DeepSeek API 接入 Power BI，在 Power Query 中调用模型，对客户反馈做情感分析与分类，并兼顾刷新、成本、安全与治理。
AI商业Scale AI 为 AI 实验室、政府机构及大型企业提供高质量数据、评估与模型优化服务，帮助构建可靠、可落地的人工智能系统。
AI商业PVML 是面向 CIO 和 IT 团队的虚拟数据库平台，在不迁移、不复制数据的前提下，在现有基础设施之上创建无限虚拟数据库，实现基础设施层安全控制、确定性 AI 防护、资源成本管控与统一可观测性，让企业安全落地生成式 AI 与数据共享、数据变现场景。
AI教程99% 的团队谈「AI+BI」，想的都是在仪表盘里塞个聊天机器人，却忽略了真正关键的环节：数据在进到 Tableau 或 Looker Studio 之前，能不能被 AI 处理成更干净、更有洞察力的字段。本文用实战视角拆解 DeepSeek 如何通过 API、Python、BigQuery、Apps Script 等方式，嵌入你的 BI 流程，既提升洞察质量，又守住安全与治理底线。
AI教程DeepSeek 并不是 Tableau 或 Looker Studio/Data Studio 的替代品，而是一个放在仪表盘“前后左右”的 AI 推理与语言层：在数据入仓前做清洗与结构化，在建模阶段辅助写 SQL 和计算字段，在看板旁生成解读与总结，在复盘后产出行动建议。本文用具体架构、案例和风险清单，拆解如何通过 API、Python/ETL、BigQuery、Apps Script、Tableau WDC 等方式，把 DeepSeek 安全地接入你的 BI 工作流。