根据给定的文件内容，我们可以提炼出以下关于数据智能技术峰会中敏捷高效的数据处理的知识点：
1. 数据处理流程：
- ETL（Extract, Transform, Load）：数据处理的一种传统模式，涉及从多个数据源提取数据，然后进行数据清洗、聚合、派生等转换操作，并最终加载到特定的数据存储中。
- ELT（Extract, Load, Transform）：与ETL相反，先将数据加载到存储，然后利用存储计算能力进行数据变换。
2. 元数据系统（MetaDataSystem）：
- 元数据定义：元数据是用来描述数据的数据，它实现了数据处理过程中的敏捷性和系统复用。
- 元数据规范（metamodel）：包含了数据源、分区定义、数据集、模式、数据处理过程、算子、多维模型、实体关系模型等。
- 元数据驱动：利用元数据来优化数据处理，实现统一标准和高效的服务。
3. 数据变换（DataTransform）：
- 没有所谓的“银弹”：数据处理的核心是基础的机器学习，尤其是特征工程，虽然技术上不深奥，但在人力投入和维护工作上非常耗时。
- 使用的ETL工具：TalendDataIntegration、PDI（Kettle）、OracleDataIntegration、DataX等，强调语义抽象、元数据驱动、执行引擎、数据质量监测、流程监测和数据安全与审计。
4. TalkingData解决方案：
- 语义抽象：采用多种工具（如BPMN、JSON、DAG等）来实现数据处理流程的可视化和抽象。
- 编译器OperatorLibraries：包括逻辑计划（DAG）、配置文件、算子库和各种语言实现的通用特性（日志、审计、计量、安全）。
5. 索引服务（IndexService）：
- 索引服务是数据查找和定位的关键，实现精准的排重统计、集合运算和索引维护。
- 索引类型：例如B+树、跳表、倒排等，用于数据的检索、运算和维护。
- 实例：定义偏移量为UserId，时间粒度为天，创建索引以追踪用户玩游戏的行为，例如统计玩特定游戏或多个游戏的用户数。
6. 多维计算模型和实体关系模型（ER模型）：
- 多维模型和ER模型是数据库设计中的两种主要数据模型，用于支持不同的数据存储和查询需求。
7. 数据处理的存储和检索技术：
- 实现对象：包括JSON、MySql、SQLite、Derby等，用于数据的存储和检索。
- 索引和通知机制：ES（Elasticsearch）用于提供高效的索引和查询服务，MQ（消息队列）用于通知机制。
8. 数据处理框架和工具：
- Spark、Flink、Strom、***、Scikit-Learn等是数据处理和分析中常用的框架和工具，它们提供了强大的执行引擎来支持复杂的计算任务。
9. 运行时文件和部署服务：
- 不同的数据处理任务可能会生成多种类型的运行时文件（如Jar包、R脚本、Python脚本等），并且有不同的部署服务，如执行计划、通知和消息队列服务。
10. 实现敏捷性的语义抽象：
- 通过合理定义数据源、目的地、数据结构、依赖和过程来实现数据处理过程的敏捷性。
通过上述知识点的提炼，我们可以看到在数据智能技术峰会中所强调的是如何通过敏捷高效的数据处理技术来实现数据的充分利用，涉及从数据处理流程的优化到利用高级的元数据系统，再到具体的索引服务和数据变换技术，以及不同数据处理工具和框架的应用。这些技术共同构成了现代数据处理的基础，对于任何需要从数据中获得洞察以指导决策和行动的组织来说，都是非常关键的。
