作为DBA如何面对未来的变局呢？实际上就像开车一样，只有三种选择，坚持往前走，转弯（兼容并蓄）、掉头。

让我们来探讨一下在构建多云数据库时需要牢记的10个关键注意事项，以及如何减少可能出现的一些常见问题。

数据制度为数据管理提供了高层次的愿景和方向。它们阐明了如何以合乎道德和合法的方式收集、存储、访问、分析和删除数据。

简单总结下数据在电商行业的一些应用场景，抛砖引玉，希望大家可以多总结和沉淀自己的一些案例，灵活应对面试，并真正落地成可以驱动业务、洞察分析的数据产品。

2月26日，私募股权公司KKR 宣布与博通公司签署最终协议，收购其终端用户计算部门(“EUC 部门”)，交易价值约为 40 亿美元。交易完成后，EUC部门将成为一家独立的公司，可以获得更多的发展资金，并将战略重点专注于通过创新的数字工作空间解决方案为全球客户和合作伙伴赋能。

把大模型原理向老板解释清楚是搞大模型人员的职责，但我们又不太可能让老板去读论文，那就只有一种方法：类比。我一直没找到好的类比，这一次找到了一个，用这个类比，可以让老板在一分钟内理解大模型的与众不同之处。

从上面的文字，很多朋友可能已经意识到了，通识大模型直接用于运维支撑，其性能是不足的，必须通过本地知识库的嵌入才能获得比较好的效果。这是因为在专业技术领域，通识大模型往往缺乏足够的专业领域知识，因此对于很多问题，它们只能照猫画虎去瞎猜，性能肯定是不足的。

当前企业都在做数字化转型建设，但由于管理场景不同、员工能力不同，其数字化建设的成果也各不相同，有利用数字化实现降本增效的企业，也不乏重回归纸质办公的公司，

当我们谈论数据仓库问题时，常见的反应之一是“那么你会推荐什么”，所以在这里我将把它们整合到一个新的架构中，我将其称为“基于AI的数据架构”。

需求有两种，第一种是客观实际存在的需求，第二种是老板的想法，两种需求很多时候是一致的，也有很多时候不一样，但老板的想法往往是必须要实现的。另外，“对上管理”的工作往往也是最难的。

做数字化转型，其实80%的传统企业都是在摸索，而研究表明，90%的企业做数字化转型都以失败而告终，都在传统与现代的矛盾中做转型。

携程酒店排序推荐广告工程(以下简称酒店推荐工程)在数据层面引入抽象化的统一数据协议UnifiedPB，解决了过去各场景各自维护，建立各自的数据流，网状开放式数据表，烟囱式迭代的问题，实现了全场景数据的标准化、规范化、统一化。

​关系型数据库是如此根深蒂固且无处不在，以至于我们在遇到新的应用需求时会条件反射地想使用关系型数据库。然而，对于具有特定处理要求和数据结构的应用来说，图数据库更胜一筹。

如果有非常频繁访问的数据，还是应该放在Redis中，毕竟能解放在线交易数据库，就解放一点吧。这里的频繁我指的是这些数据每秒100次以上的场景。

PostgreSQL数据库的索引没有Oracle Clustering Factor的概念，那么PostgreSQL是根据什么来判断索引扫描的效率的呢?

随着数据堆栈变得越来越复杂，一个人不再可能将所有事情都记在脑子里，而且通常情况下，发现问题的人并不是解决问题的合适人选。同时，上游和下游依赖关系的数量呈爆炸式增长，使得找到正确的上游所有者或通知受影响的利益相关者变得具有挑战性。

实际上数据库选型与企业自己的应用场景与技术特点有关，并不一定有很标准的选择依据。有一点经验可能是比较通用的，那就是作为一个企业长期要使用的数据库，要选择企业规模较大，具有一定实力，能够长期发展的数据库产品。

IDC金融行业研究团队（IDC Financial Insights）就全球银行业——银行对公业务、保险业、支付科技、资本市场（资管科技）及数字信贷领域分别给出了2024年十大预测。

登月任务充满了挑战和不确定性，那些认为成本高得令人望而却步的公司可能有道理，但最终，它是成功的——人类聪明才智和毅力的胜利，引发了众多的商业发明。

随着大数据技术的飞速发展，数据仓库、数据湖和湖仓一体成为了企业数据处理和分析的核心架构。它们各自拥有独特的特点和优势，同时也存在相互联系和互补关系。给数据资产方向的数据产品经理求职同学做面试辅导时，ta对这几个概念理解不透彻，总结下分享给更多同学。