当前来说，数字化转型仍然是很多传统企业的重点需求，在基于数字化的蓝图构建的一些数据赋能的user case之后，就需要解决数据资产的问题，包括数据的可得性，数据的质量，数据复用性等。所以，出现了一些数据治理与数据要素管理相关的数据产品岗位。

在公司能够利用数据目录的优势之前，他们必须首先经历一个概念验证 (POC) 过程。数据目录 POC 可以帮助组织了解数据目录可以提供的价值，并引导他们走上成功之路。

评估当前数据资产是否符合组织的需求至关重要。数据通常被视为公司的信用标识，反映了公司的可信度。“公司是否值得信赖？”这个问题可以转化为公司生成的信息是否足够准确、一致且可及时访问。

关于数字化的价值一直是世纪难题，究其原因还是企业数字化转型是一项长期工程，且成功率不高，且在过程中总是问题百出，既有技术的问题，又有运营管理的问题，那么如何系统的诊断这些问题、发现问题、纠正问题呢?

我发现绝大多数国产数据库厂商都在用类似开源生态的方式发展第三方服务能力，培养自己的拥趸和技术爱好者。这种低成本的方式其实收效甚微，最终很难成功。因为只有利益之所在，才会吸引人进入

往期文章讲过数据治理可以说是数据产品的生命线，如果数据不准给业务带来错误的决策引导，可能会带来难以预计的业务损失。

本文详细阐述了如何在微服务架构中利用服务间的亲和性来提升服务性能和增强请求的稳定性。文章引入了亲和性调度算法（RASA 算法），该算法专为优化容器部署以提高服务间亲和性而设计。

这些数据平台的成功取决于明确的数据战略，即如何处理、组织和管理数据，以及如何利用数据推动创新和解决业务问题。以下是数据平台建设策略应考虑的重要五个方面。

企业正在积极利用数据来优化流程，从而提高效率，直接影响其利润。此外，数据是明智决策的重要工具，可以洞察客户偏好、市场趋势和运营绩效。通过揭示隐藏的模式、预测趋势和个性化体验，数据使企业能够领先竞争对手一步，从而扩大其创造价值的能力。

老杨在企业之前做信息化，现在做所谓的数字化，工作内容还是那些：软件、硬件、网络安全，并没有随着信息化变成数字化工作内容有多大的改变

谈到数据库的使用，和吃面有点类似。不同的用户，可能有不同的偏好，技术能力与技术侧重点也不相同;不同的应用场景对数据库也有适配性，有些场景连Oracle这样强大的数据库也不一定适合。

一直以来企业的数字化转型建设总是在争议与质疑声中进行，企业引进了各种系统应用的效果到底如何，是否真正达到了立项时所说的降本增效，领导提出了此类问题，而大部分的企业CIO此时却只能抓耳挠腮一时间不知如何应对。

在6月12日举行的数据与人工智能峰会(Data + AI Summit)上，Databricks 宣布将开源 Unity Catalog，继上周有关 Apache Iceberg 的新闻之后，此举标志着 Databricks 的重要转变，因为客户对开放式Lakehouse平台的需求日益增长，Databricks 正努力保持发展势头。

当前大部分的传统企业都在说自己在做数字化转型，但其实都是在做数字化建设。这两个词看似简单，仅有两字之差，但实际成果却是有着本质的区别。

无论您代表哪个团队，都有一个共同的问题：数据处理。数据处理模式和工具正在不断变化和发展。在本文中，我将介绍Lambda和Kappa数据处理架构作为数据处理架构决策的基础。

如果你是开放数据的支持者，那么上周有关 Apache Iceberg 的新闻定会让你感到高兴。客户需要一种开放的存储格式，而 Snowflake 和 Databricks 正在大力提供这种格式。

目前大部份行业分析还聚焦在Open AI，Langchain这些和Generative AI直接相关的企业和产品上。实际上，企业软件市场的感知和行动已经非常迅速。在此项技术进入公众视野18个月后，我们来盘点一下领先的企业软件应用是如何利用Gen AI技术的。

按照“数据素养”中的路线图，汽车行业可以为信任、创新和道德诚信定义的未来铺平道路，使所有利益相关者受益，并创造一个更可持续、更公平的数据生态系统。

经济好的时候TP+CDC+AP，经济不好的时候，反正如果要保一个，我就保TP。总不能停止交易吧？那么就在TP上想办法怎么叠加AP。

日前，DuckDB发布1.0版本，承诺采用新的数据模型并提高稳定性，增强向后兼容性，从而成为一个成熟的数据库版本。