对于企业来说，DeepSeek值得热情学习，但需理性落地，谨防被割韭菜!私有化部署DeepSeek 硬件设备需要升级，服务器需要更换更好的，很多自媒体博主说可以在笔记本上跑DeepSeek，那都是最低的版本，在企业场景里真正能跑的动吗?

IEEE高级会员Ayesha Iqbal表示，实验结果表明，人工智能工具能够影响决策任务，比如教师给学生的研究论文评分，或者企业评估员工、产品、软件以及其他知识成果时。如果不同的人工智能工具给出不同的评级，而人们又依赖这些评级，那么人们对同一个事物就可能给出不同的评价。这就引出了一个重要问题：我们是否想要偏向于人工智能的推荐呢？

人工智能数据治理框架提供了一种结构化的方法，以应对人工智能相关的考量，并确保人工智能系统的透明性、问责性和可解释性。该框架帮助员工和利益相关者中建立对人工智能技术的信任和信心，最终增强组织的有效性和创新能力。

有句老话说“磨刀不误砍柴工”，这句话对于DBA来说，也是十分有意义的。很多DBA都会把大多数的时间用在学习数据库的技术方面，而很少去关注其他方面的东西，比如操作系统、网络、存储、主机等，理由是数据库的知识已经学不过来了，哪还有精力去学这些东西。实际上，作为DBA应该了解一些数据库之外的知识，特别是中间件、存储、网络。

Databricks 收购了专门从事企业数据仓库迁移解决方案的初创公司 BladeBridge，从而扩大了其产品组合。此次收购旨在帮助企业从亚马逊Redshift、Snowflake和Teradata等20多个数据仓库轻松迁移到Databricks SQL。

随着大语言模型(LLM)技术的快速发展，其在BI领域的应用已成为必然趋势，推动着BI2.0向BI3.0快速演进。AI+BI的融合发展将助力企业以更低的成本和更高的效率获得更有价值的洞察，从而推动更加精准的业务决策。

随着 2024 年的结束，现在是时候展望并确定 2025 年影响主数据管理 (MDM) 和数据质量的关键趋势了。从人工智能的进步到业务用户的赋能，以下是十大趋势：

AI Agent已经在改变未来的工作和劳动力。本文介绍了开发人员和技术领导者需要了解的AI Agent知识。

近年来，以ChatGPT为代表的AI产品正在深刻改变数据分析领域的工作方式。这个春节又被DeepSeek刷屏，这些智能工具不仅能够自动化处理海量数据，还能通过机器学习算法发现数据中的潜在规律，为决策提供支持。

在当前高度不确定的市场环境下，大部分传统企业的生存都面临着严峻的考验，于是人员优化已成常态，信息部门正是首当其冲，由于信息技术的专业性，往往一个岗位的人员变动会留下诸多棘手的问题，如何妥善应对这些遗留难题，成为 CIO 展现领导力与管理能力的关键考验。

基于deepseek-r1去实现更加强大的分析推理，是完全可行的。其次是AIGC并不是万 能的，并不是部署了一套deepseek，就可以解决AIOPS的主要问题了，高质量的运维经验依然是实习那AIOPS的关键，在这方面还是需要投入巨大的资源才行。

AI应用门槛的降低将会是革命性的，这会让AI真正走入应用场景，越来越多的小工具、小场景上都能够用上大模型推理功能，这些场景都会被AI加持，从而大幅解放生产力，提高工作效率。

即使已经过去了 50 年，结构化查询语言(SQL)仍然是数据专家的“母语”。自 20 世纪 70 年代中期首次被命名为结构化查询语言以来，它的持久力令人印象深刻，它经历了网络时代和云技术的普及，并一直茁壮成长。从本质上讲，SQL 是一种不断发展的技术。

AI 在软件领域的重要性与日俱增，80% 的公司在其开发工作流中采用第三方 AI 工具，18% 的开发者已将 AI 功能融入其产品。根据新发布的 JetBrains 语言前景指数，TypeScript、Rust 和 Python 的人气正在上涨，其中 Python 在 AI 和 ML 领域占据主导地位，但另外还有许多语言薪资丰厚。

早在 2010 年，我就向很多大型企业介绍过大数据的 5V的五个 V ：数量、速度、多样性、真实性和价值。当时，随着企业努力应对数字信息的爆炸式增长，这一概念越来越受到关注。近 15 年后，这五个 V 仍然与人工智能高度相关。

AI 技术正以惊人的速度重塑着各行业的运作模式，成为推动企业创新发展和提升竞争力的关键力量。当下，不少企业已经意识到 AI 的重要性，却在认知、理解和应用上存在着诸多问题。只有解决这些问题，正确开展 AI 知识及应用培训，才能真正让 AI 为企业赋能。

对企业中肩负数字化转型重任的首席信息官(CIO)而言，春节后是选择跳槽开启新征程，还是留任原公司深耕，是一道需要深思熟虑的难题。这一决策牵一发而动全身，薪资福利、职业发展空间、工作环境氛围以及公司未来走向等诸多因素都需纳入考虑范围。

实际上，做Oracle DBA比较赚钱，除了Oracle够复杂够难用之外，还有另外一层逻辑。那就是在整个企业应用系统中，Oracle数据库所承担的角色相当重要。因为Oracle数据库的存在，应用开发变得很简单，成本也相对较低。通过Oracle DBA的工作可以让这些开发投入相对较小的系统跑得很好，因此数据库运维工作的价值相对比较大。

1月份的月度盘点正好赶上了乙巳年春节，相信新年新气象。本月，DB-Engines 发布了2024年年度数据库管理系统，Snowflake 拔得头筹;甲骨文公司发布了Exadata X11M，这是其面向人工智能、分析和OLTP工作负载的高性能设备系列中的最新产品;嬴图正式推出嬴图Cloud V2.1，此次发布专注于提供更好的用户体验;此外，我们也对2024年中国数据库市场的发展进行了盘点，并对未来进行了展望;梳理了部分厂商的2024年年度报告……

企业数字化转型建设是一个系统工程，需要业务部门与信息部门紧密配合，消除认知偏差，加强沟通协作，完善企业管理。只有这样，才可以有效解决部门间的协作困境，凝聚转型合力，才能有效推进数字化转型，否则，认知的偏差、对数字化理解的片面性将直接导致数字化投入越多，其价值终难体现。