前期的因种了后期的果，企业数字化转型亦是如此!软件公司制造焦虑、无节制的吹嘘造就了一个又一个关于数字化的期望泡沫

当 Tal与客户合作挖掘客户投诉数据时，她更喜欢使用原始通话记录。客户对话摘要不起作用，因为它们是员工筛选的结果，而 Tal正在寻找的信号往往会在筛选中消失。虽然LLM在某些领域可能有用武之地，但Tal和她的团队使用定制的NLP工具进行关键分析。

本篇综述提供了对GraphRAG技术的全面回顾，系统地分类和组织了其基本技术、训练方法和应用场景。

建预测模型有两个基本思路：因果关系/时间序列。本质上看，时间序列法就是模拟过去的走势，然后按过去的走势推演。这种做法和我们用肉眼观察数据走势，拍脑袋拍个数值没有思路上的区别，仅仅是用公式替代了肉眼观察，增加了精确度而已。

CRM是一个相对逆周期的产品，当行业和公司向上快速发展的时候，大家对CRM没有那么明显的感知。如果发展遇到阻力，竞争加剧，需要更加精细化地运营管理，此时对CRM会有很明显的需求。

自研并不等同于每一行代码都是自己写的，我不太认同一些国产数据库厂商所宣称的每一行代码都是自己写的，因为这种做法太浪费有限的资源。

很多同学总觉数据分析做得不深入，到底该怎么做?今天结合一个具体的例子，分享下如何做一个深入的数据分析项目。

国外商用数据库产品确实享受到了中国信息化发展的红利，也助推了中国信息化的发展。从时间线上看，国产数据库起步比Oracle进入中国整整晚了10年

当前大部分传统企业生存艰难，数字化建设也进入“低迷期”，相比早几年的蓬勃发展当前显得日常冷清，“从缩减预算到维持现状再到团队优化，我们企业的数字化经历了过山车一般的感觉”

利润率是数据库产业最为头痛的问题，低利润率会导致做一单赔一单，这种情况，只有在企业创建初期，完全靠资本支撑的时候才能够维持。

OneID主要解决用户身份的统一映射和标识问题。手机上多个app，app启动时，会根据app联网上报的设备相关信息，如何识别到在用这些app的用户是同一个人。

对于任何希望在数字时代保持竞争力和合规性的组织来说，数据治理都是必不可少的。虽然存在确保数据质量、隐私和员工参与度等挑战，但技术的进步和量身定制的治理框架的开发提供了解决方案。

Gartner 在去年预测，向量数据库的采用率即将大幅上升，预计到 2026 年，30% 的企业将把向量数据库集成到其生成式AI模型中。

“降本增效”是数字化建设永恒的重要目标之一，在建设初期企业都会有一个想象中的美好，但实际执行下来可能出现的情况是：短时间内会带来新的管理混乱，又可能会增加额外的人力成本，为什么会如此?

进入国产数据库时代，技术堆栈发生了巨大的变化，不过高可用这个问题在国产数据库时代并不会弱化。我们依然需要为国产数据库构建类似Oracle HA/RAC/ADG/OGG等高可用架构以保障业务系统的安全运行。

近日，上海爱可生信息技术股份有限公司宣布，推出基于 OceanBase 数据迁移服务（OMS）的企业级发行版 — ActionOMS V4.24.07.0 和 V4.24.08.0 版本。ActionOMS 新增智能性能诊断和智能故障诊断功能，数据迁移容灾双活模式。旨在提高数据同步的效率和稳定性。

企业数字化转型建设的本质是什么?是服务于企业的业务，还是服务于领导?这对软件公司来说是一个艰难的选择题。

深圳计算科学研究院首席产品官/崖山科技副总裁王南认为中国数据库市场将迎来“后战国时代”。在第15届中国数据库技术大会(DTCC2024)上，特邀嘉宾薛晓刚老师与王南进行了深度对话，讨论“后战国时代”中国数据库技术与商业化出路。

杨冰认为，单一、结构化、静态数据架构的时代已经一去不复返。当今的业务由海量复杂的并发数据、动态和静态数据、多种形式的数据以及不同质量和信任程度的数据驱动，同时对数据价值的分析挖掘能力要求愈发凸显，数据库体系的变革正在呼之欲出。

Data Fabric 利用其敏捷特性彻底改变了我们管理和利用数据的方式。它为数据集成、情境化和有意义的数据产品提供了全面的框架，确保了真实性并增强了协作。