随着某金融机构业务不断发展，数据量逐渐增大，传统的集中式数据库已经无法满足业务需求，传统核心系统面临着一些问题

部分企业数字化系统引进了很多，但最终给领导呈报的还是传统Excel表格，为什么?是领导不喜欢用系统还是系统内的数据有问题?

IT世界正在向着芯片与算力的方向发生巨变，AI会深刻地改变这个世界，每个国家都在为此布局。幸运的是，与大多数国家已经被淘汰出局不同的是，我们起码还是这个赛场上少数的几个决赛运动员。回顾历史，我没有理由不看好中国数字化的未来。

在前沿领域，你不需要了解销售承诺。您需要的是了解技术供应商，他们是否已经花时间了解您的独特需求，可以帮助您创建理想的解决方案，并在他们的流程中有严格的实施经验和结果保证。

对于任何旨在利用数据获得竞争优势、运营效率和创新的组织来说，有效执行数据战略都是一项至关重要的工作。

随着数据对组织变得越来越重要，明确定义与数据管理相关的角色和职责至关重要。该领域的两个关键概念是数据所有权和数据管理。虽然有时可以互换使用，但它们代表了不同的协作责任。

本文的重点是财务领导者，他们正在与不良数据作斗争——关闭时间长、报告和预测不准确、决策缓慢、不断调整。

三大云巨头都提供 Postgres 作为服务，但在这一领域，AWS 是无可争议的重量级冠军。根据 Shamgunov 的说法，Amazon Aurora 每年的收入达到 40 亿美元，而 Amazon 关系数据库服务（RDS）每年的收入达到 70 亿美元，加起来占到了 Gartner 估计 2023 年全球数据库市场 1000 亿美元的 11%。“其他所有东西都只是个小数目，”这位前 Microsoft SQL Server 工程师说。

本文将重点讨论该B2B营销公司在图数据库方面的需求，选型时考虑的因素以及建议等，希望能为大家带来启发。

随着国产数据库在各行业应用规模不断增大，并开始进入深水区。国产数据库从之前的不能用、不敢用逐渐过渡到如何用好。特别是以分布式数据库为代表的新架构数据库产品的出现，颠覆了原有架构产品，之前很多的知识不能复用

很早之前我说开发的主题语言其实更多的是SQL(这里并没有说Java不重要的意思)，只是Java中并没有太多的业务逻辑。真正的业务逻辑主要还是在SQL中体现的。说的直白一点是如何写数据，如何读数据。

客观的讲，数据团队搞大模型，挑战还是很大的，我这里主要谈谈自己团队当前面临的挑战，同时也谈谈初步的解决思路，供大家参考。

本文深入探讨非结构化数据领域，强调其重要性，并提供实用指导，帮助从这一经常被忽视的资源中提取有价值的见解。

IDC数据显示，在疫情的影响下，非洲数字经济体系实现逆势增长，2022年非洲ICT市场规模超过1000亿美元。非洲作为数字经济的蓝海展现出强大发展韧性和巨大吸引力。

最近参加一些公司内部的产品项目讨论会，遗憾于我们很多做了2-4年的产品经理，在深度思考上仍然有很多欠缺。

最近业务反馈，8.0.32在使用union和union all的过程中，发现含有中文等特殊字符时查询返回数据为空。这个影响是比较严重的。

日前，Databricks收购了AI初创公司Einblick，以提高其生成式AI能力，这是 Databrick 在过去 12 个月中的第四次收购。对于手握重金的Databricks来说，有钱就是任性，该公司正在通过收购来加速实现其在AIGC时代的野心。

数据世界中的工作从未如此令人兴奋。二十年前，数据被认为是后台职能。到 2023 年，它将成为组织竞争优势的核心。数字化加速了 IT 领导者特别关注其数据、人工智能和分析数据资产的需求。

目前数据库中使用最为广泛的存储引擎不外乎两个系列三种引擎，分布式数据库喜欢采用的LSM-TREE存储，以及普通通用型数据库常用的BTREE/HEAP存储。

企业数字化转型建设本就价值体现难，一直以来还被企业领导认为是成本投入部门，在没有任何盈收的条件下，在降本增效的模式下自然会首当其冲，成为被重点优化的对象