​这些年数据库运维工具的领域各种概念层出不穷，每个用户好像都有自己的特殊情况，他们需要的运维工具的功能也千差万别，搞的有时候让我都感到有些弄不明白用户到底需要什么样的产品了。

如果你选择了分布式数据库，那么就务必要熟悉分布式数据库的一些开发规范，假设自身开发能力很弱甚至完全依靠第三方应用厂商，那么这个时候通常就会比较被动了。

5月15日，2024春季火山引擎 FORCE 原动力大会在北京正式举办。会上正式发布了字节跳动豆包大模型家族、火山方舟2.0、AI 应用及 AI 云基础设施等最新产品。

个人感觉无论如何从纸面上分析某个数据库，不去系统学习一下，还是了解得十分肤浅的。今天我就给大家分享一下DBA如何去入门学习某个自己以前不太了解的数据库。

值得注意的是企业数字化成熟度模型及评估从另一方面直接反映了企业了的运营管理能力，当前大部分的传统企业虽然一直在做数字化，但其实大都将数字化作为一种辅助的工具，从意识上、战略上、组织上、文化上等各方面上未将数字化进行体系化进行建设

在这篇文章中，我想从企业架构的角度分享一些关于数据驱动策略的思考。我希望它能帮助 IT 人员和业务人员从不同的角度看待这个主题，并为解决该领域当前的业务挑战提供清晰的思路。

实际上，数据库知识的学习是必须基于实践的，每次要解决某个问题的时候，我总是会再次认真地阅读某个数据库产品的文档，而随着这种事情做得越来越多，我能从国产数据库手册中吸取的营养就越丰富。

从信息化到数字化这么多年大部分传统企业均在探索中前行，不断踩坑，不断走弯路，严重影响着数字化的价值体现，同时也让企业领导对于数字化方面的投入越来越理智

之前做“信息化”的那几年存在的问题在“数字化”这个时代并没有消失，只是换了一些名词而已，今天老杨就来盘点一下企业数字化转型建设过程中的那些矛与盾。

正如 James Gray 所说：如果你有眼光，就一定要追求有远见的研究。尽可能花时间去做自己引以自豪的事情，尽量不做无意义的事情。

很多同学觉得自己在工作中进步很少，拿着数据，翻来覆去就是同比、环比，做了两三年也没进步。在这背后，有个很大问题是：缺少有业务含义的标签积累，导致只会零散地看数据，既无法推导有业务意义的结论，也积累不了业务分析经验。

你们上数字孪生项目的目的是什么?想要解决什么问题?目前的技术和数据储备是否已经足以支撑数字孪生项目了?如果这几个问题还无法很好地回答，那么是不是要慎重考虑一下数字孪生项目。

对于数据中台产品，各家公司都在做很多相似的事情，作为数据产品经理的你，当前在从事哪一产品领域的工作呢?

数据库面对复杂的底层环境，所以无法确保其基础理论的实现，这个可能会出乎一些朋友的意料。Michael Stonebraker老爷子要搞DBOS，其目的是为数据库提供一个完全以数据库的设计理念为基础的底层环境。

数据管理工作充满曲折和挑战，今天就来聊聊我当前面临的八大困境，分别是：大模型瓶颈、责权利不对等、组织架构缺陷、达摩克利斯之剑、扁平化悖论、数据不owner、完美的“坑”、冲动是魔鬼。同时也给出了我的一些思考，与大家共勉。

数据产品面试时，指标体系、指标口径是一个非常高频的问题，主要是因为数据指标是数据驱动分析的核心应用场景，而数据对不上、指标不一致是数据化运营过程绕不过的坎，这个问题很容易考察候选人是否真的有实践经验了。

为什么会出现KPI扭曲运维的问题呢?基于KPI的管理体系本身没有问题，有问题的其实是我们的运维体系。因为我们的运维工作还没有数字化，没有从系统运行中抽取出全面合理的系统运行状态相关的指标并加入到KPI体系中

CDO 必须将其角色从防御性数据战略转变为进攻性数据战略，接受变革推动者的角色，并负责为组织创造价值。这就是成功的秘诀。

近日，国家发展改革委办公厅、国家数据局综合司印发《数字经济2024年工作要点》，提出9方面落实举措;图数据库领域，ISO(国际标准化组织)与IEC(国际电工委员会)共同发布了图数据库查询语言标准 GQL，自1987年发布 SQL 版本问世以来，GQL成为了又一官方国际数据库查询语言标准;OceanBase 发布 4.3 版本，打造 PB 级实时分析数据库……

云根本的特点是资源池化、共享和复用。通过复用把 CPU 利用率提高，云同样实现了对人的复用，云上一个优秀 DBA 可以支持几十个企业，甚至更多