行业背景与市场趋势 - 全球托管IT服务市场预计增长12.6% 规模将突破6000亿美元 主要受数据安全、治理及AI就绪需求驱动 [2] - 企业多云环境下对专业化数据安全与合规服务的需求显著增长 [2] 公司战略举措 - 推出全新积分制全球合作伙伴计划 通过量化参与度而非仅依赖收入指标 构建可持续的合作伙伴盈利模式 [1][3] - 计划重点奖励合作伙伴在能力建设、售前参与及客户成功等关键领域的贡献 [4] - 计划包含技术资源支持、认证体系及销售赋能工具 帮助合作伙伴构建经常性收入流并提升客户留存率 [7] 合作伙伴收益 - 合作伙伴可通过开发活动、售前潜在客户挖掘及服务性经常收入获得积分并提升等级 [7] - 高级别合作伙伴可获得潜在客户共享、联合销售支持、专项业务投资资金及专属解决方案工程资源 [7] - 早期试点合作伙伴反馈显示 该计划通过清晰的路径设计和即时奖励机制有效激励了新合作伙伴的加入 [5][6] 公司业务基础 - 全球超过25,000家客户依赖其数据信心平台管理Microsoft、Google、Salesforce等协作环境的关键数据 [9] - 全球渠道合作伙伴网络涵盖约5,000家托管服务提供商、增值经销商和系统集成商 解决方案覆盖超100个云市场 [9] 相关战略投资 - 年内通过收购Ydentic、推出新一代Elements平台及新增数据安全优化功能等一系列举措持续强化渠道生态 [8]

核心财务表现 - 季度总收入首次突破1亿美元达102亿美元 同比增长31% 按固定汇率计算增长27% [1][5] - SaaS收入7730万美元 同比增长44% 按固定汇率计算增长40% [1][5] - 年度经常性收入ARR达3676亿美元 同比增长27% [1][5] - GAAP营业利润710万美元 去年同期为亏损210万美元 GAAP营业利润率7% 去年同期为-27% [5] - 非GAAP营业利润1880万美元 同比增长116% 非GAAP营业利润率184% 去年同期为112% [5] 盈利能力指标 - GAAP毛利润7550万美元 同比增长28% GAAP毛利率740% 去年同期757% [5] - 非GAAP毛利润7630万美元 同比增长28% 非GAAP毛利率748% 去年同期762% [5] - 现金及短期投资4301亿美元 较2024年底增加139亿美元 [5][22][24] - 经营活动现金流2080万美元 去年同期为2390万美元 [5] 客户留存指标 - 美元计总留存率88% 按汇率调整后为89% [5] - 美元计净留存率112% 显示现有客户支出增长12% [5] - 全球客户超25000家 渠道合作伙伴近5000家 [8] 业务进展与产品创新 - 扩展AvePoint Confidence平台 新增风险态势、优化与ROI及弹性命令中心 [5] - 推出高级用户生命周期和设备管理功能 增强托管服务提供商运营能力 [5] - 连续第二年入选Inc最佳工作场所榜单 [5] 业绩指引上调 - 三季度收入预期1046-1066亿美元 同比增长18-20% [11] - 三季度非GAAP营业利润预期1800-1900万美元 [11] - 全年收入预期4066-4106亿美元 同比增长23-24% [11] - 全年非GAAP营业利润预期6830-7080万美元 [11] - 全年ARR预期4128-4188亿美元 同比增长26-28% [11]

文章核心观点 全球数据和隐私智库CIPL宣布Stephen Almond将于9月加入，担任政策与咨询副总裁，其丰富经验将助力CIPL推进全球数据、隐私和数字政策议程 [1][4] 人物信息 - Stephen Almond有超15年创新政策、监管战略和公共影响领域经验，曾被评为英国AI政策重要人物和全球50位最具影响力人物 [2] - 他在ICO塑造英国数字监管议程，推动跨数据、竞争和在线安全合作 [2] - 此前担任公共部门领导职务及世界经济论坛研究员，领导监管创新全球项目 [3] - 拥有伦敦政治经济学院和牛津大学学位，擅长连接技术、政策和监管 [3] 公司信息 - CIPL是Hunton旗下全球数据和隐私政策智库，有85+成员公司，旨在推动数据负责任使用 [8] - Hunton Andrews Kurth有超120年历史，服务全球客户，在多行业和领域有优势 [9] 加入原因及影响 - 世界处于科技、商业和公共部门数字化转型拐点，CIPL工作重要，Almond经验适合推动其使命 [4] - Almond将推进CIPL在数据政策相关话题的思想领导力，领导公私部门咨询工作 [6] - Almond认为CIPL在塑造数字监管未来中作用关键，期待加入并引领创新同步治理 [7]

纪要涉及的公司和行业 - **公司**：Splunk（SPLK） - **行业**：金融服务、公共部门、制造业、网络安全 纪要提到的核心观点和论据 区域挑战 - **可见性不足**：多数组织难以在云、混合、IT、OT 等环境实现全面可见性，存在潜在威胁可利用的漏洞[9][10] - **数据孤岛**：约 52% 的日本组织将数据孤岛视为重大问题，团队沟通不畅、数据分散且难以访问[11] - **成熟度参差不齐**：不同行业、规模和国家的组织网络安全成熟度存在差距，且缺乏填补复杂漏洞的技能、预算和经验[12][13] - **成本控制压力**：预算受挑战，需在削减成本的同时为 AI 活动提供资金，形成成本与新技术应用的矛盾[15] - **影子 AI 问题**：大型组织各部门自行开展 AI 项目，导致 AI 治理成为关键需求[16][17] 报告关键发现 - **安全技术栈问题**：近 60% 的 SOC 领导者表示管理工具花费时间多于应对威胁，工具缺乏互操作性，增加分析师工作量和运营成本[21] - **警报过载**：近一半受访者称难以有效分类警报，信号保真度问题导致团队对系统失去信任，易错过威胁[22][23] - **数据管理差距**：超半数安全领导者认为数据孤岛、访问控制不一致和缺乏联合策略阻碍事件响应，增加违规风险[24] AI 应用 - **提高效率**：AI 可用于警报响应、优先级排序和分类，降低人员进入环境的门槛，提高组织效率[34] - **面临挑战**：AI 存在幻觉问题，需要操作人员和分析师判断信息准确性，且需专注于特定领域[35][36] - **未来趋势**：未来将更多利用自主代理，减少对人力资源的依赖，改变安全运营模式[37] 技能需求变化 - **当前现状**：目前多数组织主要关注警报分类，缺乏高级技能人才，如编写检测规则和利用威胁情报[46] - **未来趋势**：未来将更注重构建相关检测、安全设计和合规性，组织需规划未来技能战略[46][47][48] 威胁形势 - **普遍威胁**：各行业都面临网络安全挑战，包括金融诈骗、勒索软件攻击等[49][50][51] - **内部威胁**：日本、澳大利亚和新加坡等地区，内部威胁成为关注焦点，需加强控制和可见性[52] - **合规要求增加**：政府推动合规，组织需确保安全工具到位并接受审计[53][54] 行业特点 - **金融服务**：金融服务组织的网络安全团队表现更活跃，原因包括安全计划成熟、监管压力和业务与安全的紧密结合[66][67] - **公共部门**：公共部门受工具碎片化影响更大，对统一平台和共享流程的需求更迫切[68] - **制造业**：制造业面临攻击频率高、工具维护时间长、警报噪音大、可见性弱和 AI 应用滞后等问题[69][70] 解决方案和趋势 - **统一平台和协作**：统一平台和团队协作是推动 SOC 发展的关键，可解决传统 SOC 模式的碎片化问题[71][72] - **数据管理**：组织应加强数据保护和利用，通过共享数据提高事件检测和响应速度，建立数据中心卓越能力[63][64][80] 其他重要但是可能被忽略的内容 - 研究由 Splunk 与牛津经济研究院合作开展，对 9 个国家和 16 个行业的 2000 多名安全领导者进行了调查[19] - 78% 的组织表示共享数据可加快事件检测和响应速度[64] - 分析师为拼凑及时响应和活动，需在 5 - 6 个不同系统间切换[73]

纪要涉及的公司 NetApp（NTAP）是一家专注于智能数据基础设施的公司，在数据管理和存储领域拥有丰富经验，为企业提供AI解决方案 [1]。 纪要提到的核心观点和论据 1. **AI市场现状与趋势** - **处于关键转折点**：企业AI市场正从早期采用者向大规模市场采用过渡，目前多数组织在AI投资上难以实现ROI，约85%的AI项目无法投入生产 [8][9]。 - **企业更谨慎**：企业对AI投资持更谨慎态度，因为成本高且市场变化快，希望投资能有一定确定性回报 [13]。 - **应用场景**：聊天机器人和客户服务代理等用例能带来成本优化和客户满意度提升，但存在风险，如数据安全和社会接受度问题 [18][19]。 2. **NetApp的优势与机遇** - **数据管理能力**：NetApp在数据管理、安全性和治理方面具有优势，能够帮助企业将现有数据与AI结合，实现无缝过渡 [11][28]。 - **法规适应性**：即将生效的欧盟AI法案要求对AI数据生命周期进行控制和管理，NetApp的统一数据管理方式使其在合规方面具有优势 [36][38]。 - **产品组合**：NetApp持续发展其产品组合，如推出的分离式On top产品和AI数据引擎产品，可有效管理和扩展AI工作负载的数据存储和管理 [39][40]。 3. **数据存储挑战与解决方案** - **数据整合难题**：企业数据分散、形式多样，难以整合和管理，需要统一的数据管理方法来提取价值 [44][45][46]。 - **存储与云的平衡**：NetApp在云与本地部署方面保持中立，能够帮助企业实现两者的平衡，利用云服务的优势，同时解决成本、数据重力和监管等问题 [58][60][62]。 - **性能与差异化**：在训练环境中，NVIDIA设定了存储性能标准，NetApp通过一致的数据管理方法在市场中实现差异化 [67][68][70]。 4. **竞争格局与合作伙伴关系** - **新兴玩家挑战**：新兴供应商进入AI存储市场，但专注单一工作负载的公司难以长期生存，NetApp凭借现有客户基础和数据管理能力具有优势 [82][84][86]。 - **与传统厂商对比**：与Dell、HPE、Pure等公司相比，NetApp在数据管理、云服务集成和多工作负载处理方面具有差异化优势 [90][91]。 - **合作伙伴关系**：NetApp与NVIDIA、Intel、Domino Data Lab等建立了合作伙伴关系，通过技术集成和开放选择为客户提供优势 [93][94][96]。 5. **市场机会与增长预期** - **数据存储增长**：AI将带来数据存储需求的增长，NetApp有望通过扩展客户的数据存储和提供数据服务来抓住机会 [100]。 - **合成数据市场**：合成数据市场对NetApp来说主要是合作机会，可帮助客户实现最佳AI成果 [101]。 - **增长预期**：NetApp认为AI将增加其增长机会，但尚未确定具体规模，预计在本财年下半年看到AI对业务的积极影响 [106][108]。 其他重要但是可能被忽略的内容 1. **数据科学家与生产系统差异**：数据科学家在构建概念验证时会精心挑选和清理数据，但在生产规模系统中难以达到相同水平，这是导致项目失败的原因之一 [51]。 2. **全球元数据存储与命名空间**：NetApp正在添加全球元数据存储，并将全球命名空间元素纳入解决方案，但更注重数据的无缝访问和同步 [54][55][56]。 3. **AI工作负载的多阶段性**：AI是多个工作负载的组合，不同阶段对存储性能的要求不同，NetApp正在优化其产品组合以支持这些不同需求 [71][72]。 4. **市场标准化与差异化**：在训练环境中，NVIDIA设定了存储性能标准，市场在性能方面的差异化较小，NetApp通过一致的数据管理方法实现差异化 [67][68][70]。 5. **行业趋势与订阅模式**：行业中部分数据管道业务倾向于采用订阅模式，但NetApp尚未确定其AI服务的货币化方式 [105]。

文章核心观点 公司宣布对AvePoint Confidence Platform进行重大更新，推出两个新指挥中心并扩展人工智能治理能力，可帮助企业提高效率、降低成本并保持安全标准，形成综合生态系统，为企业数据运营提供前所未有的可见性和控制权 [1][5] 新功能介绍 优化与投资回报率指挥中心 - 92%的公司打算实施成本节约措施和战略资源分配，该指挥中心能提供数据资产中难以发现的成本节约机会的全面视图，检查集成许可证管理、信息生命周期管理和战略数据迁移等关键领域 [2] 弹性指挥中心 - 89%的企业采用多云战略，该指挥中心解决了跨复杂环境跟踪和管理数据弹性的挑战，为微软365服务提供全面监控和可操作的见解，是公司更广泛的多云治理愿景的起点，计划在2025年扩展到其他平台 [3] 增强的人工智能治理 - 到2028年，33%的企业软件应用将包含自主人工智能，公司扩展人工智能管理能力以应对新兴的自主人工智能领域，更新内容包括增强的Copilot代理治理、扩展的提示监控功能以及全面的见解和建议 [4] 公司介绍 - 公司是全球数据安全、治理和弹性领域的领导者，超25000家全球客户依靠AvePoint Confidence Platform来准备、保护和优化其关键数据，全球渠道合作伙伴计划包括约5000家托管服务提供商、增值经销商和系统集成商，解决方案在超100个云市场可用 [7][8] 活动信息 - 7月8日周二美国东部时间上午11点将举办AvePoint Innovates网络研讨会，可了解AvePoint Confidence Platform的最新功能 [6]

核心观点 - 数据治理成为AI时代SaaS平台的核心能力，Salesforce以80亿美元收购Informatica标志着行业从单点AI功能竞争转向数据基础设施能力的构建[1][2][8] - 收购旨在补强Salesforce的AI战略落地能力，解决Agentforce平台对可信数据调度的需求，推动公司从"前台软件"向"基础设施型平台"转型[7][8][10] - 行业趋势显示AI部署重点从模型精度转向数据治理，70%企业级大模型项目将依赖独立治理模块，治理预算占比超25%[14][15][16] 交易细节 - 交易金额达80亿美元，Informatica股价在24小时内上涨11%，Salesforce股价基本持平[2] - Informatica作为数据治理领域隐形冠军，具备ETL、MDM、数据目录等核心模块，客户续费率高且使用周期长达十余年[3][6] - 典型案例显示其解决方案使保险客户数据重复率降低38%，理赔效率提升60%[4] 战略动机 - Salesforce需解决Data Cloud数据杂乱问题，为Agentforce提供清晰血缘链路，确保AI推理的可解释性与合规性[10][11] - 过往收购Tableau(157亿美元)和Slack未达协同预期，此次转向架构修复，弥补数据"水源"缺失[9][10] - Informatica的合规接口(如中国数据出境API、GDPR审计日志)将增强Salesforce在政务、医疗等监管敏感市场的竞争力[11] 行业影响 - SAP、Workday、Oracle等主流SaaS厂商均在强化数据治理能力，形成行业集体转型[15] - 68%企业AI项目受阻于数据口径混乱、权限分级缺失等治理问题，非技术障碍成为主要瓶颈[16] - 英国银行案例显示Informatica系统将LLM模型审计周期从8周压缩至3天，验证治理工具对AI落地的加速作用[16] 产品整合 - Informatica将保留独立品牌运营，其元数据驱动治理能力与Salesforce现有Data Cloud、Tableau形成互补[6][13] - 公司已设立"AI平台治理中心"，专项推进Agentforce数据安全方案，体现组织架构向数据中台倾斜[8] - 整合挑战包括跨平台元数据映射与接口规范统一，需避免重蹈SAP收购BusinessObjects后整合迟缓的覆辙[11]

文章核心观点 - 数据安全领导者Varonis Systems连续第二年获2025年Gartner Peer Insights数据安全态势管理客户之选殊荣，客户评分高且推荐率达99% [1][2] 公司荣誉 - Varonis连续第二年获2025年Gartner Peer Insights数据安全态势管理客户之选殊荣 [1] 客户评价 - 截至2025年2月，公司在149条评论中获4.9/5分，五星评级多，99%客户表示会推荐 [2] - 客户对支持体验评分为4.9/5星，对产品功能评分为4.8/5星 [2] 公司业务 - 公司是数据安全领导者，云原生数据安全平台用AI自动化发现和分类关键数据、消除暴露并检测高级威胁 [4] - 全球数千组织信任公司保护其跨SaaS、IaaS和混合云环境的数据 [5] - 客户用公司平台实现数据安全态势管理、数据分类等多种安全成果自动化 [5][7] 公司宣传 - 可了解公司解决方案、观看30分钟演示、查看集成情况，访问官网了解解决方案组合 [6] - 可访问博客并在X、领英和YouTube参与讨论 [6] 联系方式 - 投资者关系联系人为Tim Perz，电话646 - 640 - 2112，邮箱investors@varonis.com [8] - 新闻媒体联系人为Rachel Hunt，电话877 - 292 - 8767分机1598，邮箱pr@varonis.com [8]

纪要涉及的行业或者公司 纪要主要围绕Snowflake公司展开，同时提及了一些竞争对手和合作伙伴，包括Databricks、Google、Salesforce、ServiceNow、SAP、Amazon、Microsoft、Gannett、Caterpillar、McDermott、OpenAI、Anthropic等，以及行业相关的技术和概念，如AI、机器学习、数据仓库、云存储等。 纪要提到的核心观点和论据 1. **数据与AI的重要性** - **核心观点**：数据和AI在企业界引发了极大兴趣和兴奋，数据从以往的事后考虑因素转变为对企业运营至关重要的因素，能够驱动业务转型，Snowflake因此迎来发展机遇 [1][4][5]。 - **论据**：以Google为例，其在搜索广告业务中重视数据反馈，通过结合广告商意图和用户反馈来推动产品发展；Snowflake的客户如迪士尼利用数据进行预测和决策 [2][3][4]。 2. **Snowflake的产品战略与布局** - **核心观点**：Snowflake致力于在端到端数据生命周期的各个关键环节发挥作用，包括数据的诞生、摄取、转换、清理、分析和预测分析等，并通过一系列产品和技术创新来实现这一目标 [5]。 - **论据** - 开发Unistore超过五年，将事务存储与分析功能相结合；收购Crunchy Data，获取世界级Postgres开发人员，增强在事务市场的竞争力；收购DataBolo，加速数据摄取到Snowflake和云存储的过程 [12][13][14]。 - 推出OpenFlow和Cortex Search等功能，解锁非结构化数据的价值，使数据处理和分析能够同时作用于结构化和非结构化数据 [6][7]。 - 持续投资于数据处理的早期阶段，如Snowpark和与DBT的合作，确保在早期计算方面处于领先地位 [15][16]。 - 强调AI就绪数据的重要性，通过语义视图和元数据管理，使数据更易于使用和组合，为AI应用提供支持 [17][18][19]。 3. **竞争优势与市场地位** - **核心观点**：Snowflake在市场上具有显著的竞争优势，通过专注于简单性和易用性，以及在核心技术和分析能力方面的领先地位，有望在长期竞争中获胜 [53][55]。 - **论据** - 第三方研究表明，Snowflake在总拥有成本和性能方面具有优势，通过简化复杂性和提供更好的用户体验，能够为客户创造更大价值 [54][59][60][61]。 - 在分析计算方面，Snowflake已经实现了十多年的无服务器架构，并且推出的Adaptive Warehouse代表了分析计算的重大变革 [33]。 - 在开放数据领域，Snowflake在Icebreak数据的基准测试中表现出色，能够为客户提供公平的竞争环境，减少数据锁定 [63]。 4. **AI驱动的生产力和创新** - **核心观点**：AI技术为Snowflake带来了更高的生产力和创新能力，通过组织架构的优化和AI工具的应用，能够加速产品开发和提升团队效率 [74]。 - **论据** - 产品和工程团队按产品类别进行组织，每个团队有明确的任务和目标，能够快速推进项目并在各自领域取得胜利 [74]。 - 工程师使用Cursor等AI工具提高了生产力，如Benoit使用AI辅助编程，生产力得到显著提升 [74][75]。 - 公司在AI研究方面取得了进展，团队构建了Arctic和Arctic Embed等模型，并在SQL生成等领域处于领先地位 [77][79]。 5. **市场机会与增长潜力** - **核心观点**：Snowflake认为市场存在巨大的增长机会，随着企业对数据和AI的需求不断增加，以及从本地到云的迁移趋势，公司有望实现更大的市场份额和业务增长 [32]。 - **论据** - 许多客户在短时间内通过使用Snowflake取得了显著成果，证明了公司能够帮助客户快速实现价值 [32]。 - 公司在分析领域的核心技术领先，能够为客户提供更好的解决方案，满足不同行业和规模企业的需求 [32][33]。 - 随着AI的发展，对数据治理和数据基础的需求增加，Snowflake作为数据平台能够为客户提供支持，帮助他们解锁数据价值，开拓新的业务机会 [106][107]。 6. **销售与市场策略** - **核心观点**：Snowflake的销售和市场团队通过多种策略来推动业务增长，包括提高销售团队的生产力、加强合作伙伴关系、投资专业化和关注客户需求等 [115][116][122]。 - **论据** - 招聘了大量销售和营销人员，并利用Snowflake Intelligence等工具提高他们的生产力，使新员工能够更快地熟悉客户情况并开展工作 [118][119]。 - 与Hyperscaler合作伙伴、全球系统集成商和其他合作伙伴建立了良好的合作关系，通过合作伙伴获得了一定的规模和市场覆盖 [122][123]。 - 投资于技术和行业专业化，帮助客户解锁AI和ML的价值，提供更有针对性的解决方案和业务成果 [128][129]。 - 以客户为中心，通过提供简单、连接和可信的价值主张，满足客户需求，赢得客户信任 [112][113][114]。 其他重要但是可能被忽略的内容 1. **公司组织架构调整**：产品和工程团队按产品类别进行组织，分为分析、数据处理、AI产品、应用和基础架构五个领域，以提高团队的专注度和执行力；将客户支持组织纳入市场推广部门，加强与客户的紧密联系和反馈循环 [29][136]。 2. **人才招聘与培养**：在研发和销售团队中注重招聘早期职业阶段的人员，以引入新的思维和活力；通过分析最有生产力的员工背景，建立招聘模型，提高招聘效率和质量 [48][217]。 3. **合作伙伴关系**：与众多合作伙伴建立了广泛的合作关系，包括Hyperscaler合作伙伴、全球系统集成商、数据云提供商等，通过合作实现资源共享和优势互补，共同推动业务发展 [122][123][124]。 4. **价格策略**：在Gen two和Adaptive计算方面，Snowflake采取了灵活的价格策略，既保证客户能够获得更好的价格性能，又能够控制何时以及向客户传递多少价值，以避免重蹈Teradata的覆辙 [62][68][72]。 5. **客户案例**：通过多个客户案例展示了Snowflake如何帮助客户解决实际问题，提高效率和创造价值，如帮助建筑承包商提高投标效率、帮助投资银行加速数据获取和分析等 [110][113]。 6. **行业趋势与竞争**：讨论了行业内的一些趋势和竞争情况，如SaaS公司进入数据层的现象，Snowflake认为这是由于AI对其业务模式构成威胁，因此积极与这些公司合作，同时强调自身作为通用数据平台的优势 [205][206][207]。

核心观点 - Striim在Snowflake Summit 2025上发布了两款由Snowflake Cortex AI驱动的治理AI代理Sherlock AI和Sentinel AI，旨在帮助组织检测、标记和保护传输中的敏感数据，最小化暴露风险并确保合规性 [1] - 这两款AI代理通过近乎实时的监控和分析，将治理流程嵌入操作工作流，帮助企业降低风险并保持对数据资产的控制 [2][5] - Sherlock AI专注于在数据共享或移动前识别敏感信息，而Sentinel AI则在数据移动过程中实时保护敏感数据 [3][4] 产品功能 - Sherlock AI通过定位数据集中的敏感信息，帮助组织在上游评估潜在风险并主动应用治理措施 [3] - Sentinel AI持续分析实时数据流，自动执行加密、掩码和合规性强制执行，超越静态规则控制 [4] - 两款AI代理共同工作，显著降低敏感数据泄露风险，同时减少组织和监管机构的成本和时间 [3][4] 技术优势 - 两款AI代理由Snowflake Cortex AI驱动，能够加速创新同时确保敏感数据安全 [5] - Sherlock AI支持跨本地、云端、第三方数据库和SaaS环境的数据管道敏感信息识别 [3] - Sentinel AI利用Cortex AI检测管道事件中的敏感数据，即使数据被错误放置或标记 [4] 行业影响 - 公司解决了企业在多样化数据环境中控制敏感信息同时保持合规性和操作效率的关键挑战 [1] - 通过将AI洞察嵌入数据管道，公司使数据治理成为主动且可信的能力 [5] - 产品支持企业级合规标准，包括GDPR、CCPA和HIPAA，无需增加复杂性 [4] 未来发展 - 公司计划在2025年下半年推出更多AI代理，以检测和管理企业数据用于实时用例 [6] 公司背景 - 公司通过完全托管的SaaS平台为AI提供实时智能，统一跨云、应用和数据库的数据 [7] - 平台针对现代云数据仓库优化，通过高级分析和ML框架将关系和非结构化数据即时转化为AI就绪的洞察 [7] - 公司在实时数据集成、流分析和数据库复制方面拥有专业知识，每天处理超过1000亿个事件，实现亚秒级延迟 [7]