企业在出海，在数字化技术遍布的时代里此时怎能少了相关数字化系统，于是我们看到很多软件企业也在纷纷布局海外市场，作为一个出海企业的IT老兵，老杨在此提醒：企业管理软件出海有机遇，也有可能让你抑郁!

现在，比以往任何时候都更需要数据驱动的决策。高质量和及时的见解不仅仅是奢侈品，而且是明智的决策和行动的必需品。为了满足这一迫切需求，数据管理者需要加速提供卓越的分析。这需要在不影响质量的情况下最大限度地缩短数据产品的上市时间。我们需要坚实的技术基础来依靠它来大规模实现这一目标。

OceanBase在其“关键业务负载”的一体化战略上再迈一步。4月20日在第二届OceanBase开发者大会上，OceanBase发布4.3版本，推出全新列式存储引擎，打造PB级实时分析数据库，可实现秒级实时分析，进一步加强TP/AP一体化。

为了用好数据库，充分挖掘数据库的性能，企业需要构建数据库使用规范，并落实规范，关注SQL的健壮性。专家强调，功夫在平时，上工治未病。很多企业平时工作不到位，关键时候就容易掉链子。

当然用户画像有其他很多用处，比如支持新品开发，支持推荐系统，支持自动营销系统，支持投放系统等等，作分析只是它一小块作用。所以想做好分析，还是要多学习分析方法，操练分析逻辑哦。

企业做数字化转型建设总会要问一个为什么?其实原因也很好回答，从业务侧的角度来说无非就是降本与增效，从管理侧的角度来说无非就是提升与规范，为什么看似简单简单的目标大部分企业却很难达成?

那就是AIOps是未来的方向，如果你们想在这个领域做些尝试，那么不要好高骛远，就从简单的数据处理与分析做起，无论是分析日志还是分析监控数据，通过对历史数据的分析，从简单的分类与异常检测搞起

以上是一个甲方企业的IT老兵对软件行业当前需改变与提升的一点个人建议，希望中国的软件公司脚踏实地，不要瞎折腾，少玩一点概念，远离互联网的浮躁，多一些工匠精神，多一些能力输出，共同推进企业的数字化转型建设。

事实上，数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖还是有区别的，不仅在技术架构上，更是体现在业务的支撑模式上。

有不少老铁问“如何学习数据库”，我的建议是阅读数据库官方文档。然而对于初学者来说，数据库文档显得冗长、晦涩，让人望而却步。因此，掌握一套高效学习数据库文档的方法至关重要。本文将介绍一些有效的学习策略，帮助读者更加高效地学习数据库文档，快速掌握数据库技术的核心知识。

企业数据库工作可以分为数据库选型、架构设计、建设实施、生产运维（连续性保障）、团队培养等五个主要方面。我将准备一个系列，尝试着说清楚这五个方面，本文是系列第一篇，从业务、数据库特性和可运维性等角度聊聊数据库选型那些事。

GitHub也在去年把MySQL升级到了8.0。他们分享了详细的升级过程，以及遇到的一些问题，我们就来总结一下大致步骤。

数据架构是数据系统的蓝图，它服务于产品的业务需求，并描述数据如何收集、存储、转换和分发。它由需要实施和遵循的数据模型、治理策略、规则和标准组成，以构建强大且安全的数据系统。

关于AIOPS的最后一公里问题一直是从业人员一直想解决的问题，传统的运维方式依赖于专家与大量的人力工作，而智能化运维的目的是让这一切都变得简单。

一款好用的数据库产品一定是在用户真实场景中打磨出来的。目前，普遍认为国产数据库正在从“能用”到“好用”阶段发展，做到好用是接下来取得成功的关键。什么是好用的数据库，不同的人可能有不同的答案。南大通用认为，一款好用的数据库，应该是一款值得用户信赖的数据库。

Oracle AWR报告是分析数据库问题的十分有效的报告，我以前也写过不少AWR报告导读方面的文章。Oracle 12C以后，AWR报告的内容有了较大的不同，增加了很多内容。

在这一部分中，我们将讨论数据质量和治理。内容包括：数据质量、如何实施数据质量、数据治理、如何实施数据治理

数据正以其独特的新质生产力属性，驱动着企业的创新转型与高质量发展。在这样的背景下，企业数据库承载和管理新质生产力中的生产要素的过程中，数据库的连续性管理(Business Continuity Management)的重要性尤为凸显。

CDP是企业精细化运营必备的能力，不管是自研还是外采，作为数据产品经理都需要具备CDP产品从0到1规划到落地的能力，那么当你作为产品经理独立负责一个CDP产品时，该如何着手呢？

这是数据工程概念系列 10 部分中的第 4 部分。在这一部分中，我们将讨论数据管道。内容包括：数据管道、数据管道的类型、如何实现数据管道、如何防止数据管道破损、Apache Kafka