数据团队希望快速回答所有这些问题。然而，在实践中，他们遇到了困难，因为在操作数据库发生更改后，他们需要花费太多时间来修复损坏的数据管道。

随着现代数据堆栈的兴起，所有业务数据现在都集中到云数据湖和数据仓库中。这使得团队可以更轻松地连接和分析不同的数据集，无论是产品、营销、销售还是财务数据。但它也可能给组织中负责制定数据治理策略的人员带来挑战。

redis使用内存作为存储介质，具有良好的性能和低延迟，但其内存容量通常成为瓶颈，且内存价格较高，导致redis使用成本较高。

数字化转型就是一个软件、硬件、网络、流程、数据、能力的结合体，需要技术与业务的融合才能构建企业发展的双引擎，任何一方的缺失都将影响数字化建设的进度，数字化转型建设需要合力

11月，数据库圈依然非常精彩，IDC预计，2027年中国数据管理解决方案市场规模将达到160亿美元;北京市数据资产入表可获补贴;国家数据局为数据领域建设指明方向;「 沃趣科技」完成数千万B+轮战略融资;OceanBase 年度发布会提出为“关键业务负载”打造一体化数据库……

作为数据工程师或数据架构师，您负责设计和构建存储和处理为您的组织提供支持的数据的基础设施。但您是否曾想过将您的数据视为犯罪现场?在本文中，我们将探讨这种方法为何有益，以及如何在自己的工作中实施它。

OpenInfra基金会近日宣布成立OpenInfra亚洲首届咨询委员会，在促进和保护开源社区及相关技术的同时，适时发声，为OpenInfra区域性生态提供指导策略。

日前，中关村科金正式发布了国内首个企业知识大模型、AgentGraph应用开发平台，以及“超级员工”系列AIGC应用，为企业提供开箱即用、成本可负担的专属领域大模型服务，这意味着，作为对话式AI技术解决方案提供商，中关村科金完成了基于大模型的重构与蜕变。

随着分布式数据库日渐成熟，在推广使用上开始步入深水区。在这一过程中，对企业的架构、运维、开发都带来不小的冲击，如何快速掌握这一新技术，尽快落地成为大家关注的焦点。

复杂问题往往与SQL并不强相关，而分析SQL相关的问题的方法相对简单。实际上DBA需要掌握更多的分析非SQL引发问题的技巧。

数据资产通常是由公司以数字信息的形式存在的无形资产。这些数据包括供应商数据、客户数据(匿名数据，如购买历史、平均交易收入和点击率)、广告数据和忠诚度计划

数据处理是指对采集到的实时或历史数据进行整理、清洗、分析和转化的过程。数据处理是数字应用的基础，它将原始数据转化为有意义的信息，用于模型构建、仿真和决策支持。

在微软的 Ignite 大会上，其首席执行官Satya Nadella称，Fabric 可能是自SQL Server 推出以来最大的数据产品发布。Microsoft Fabric于本月初GA，承诺将数据工程、数据湖、数据仓库、机器学习和人工智能整合到一个平台中。

元数据MetaData狭义的解释是用来描述数据的数据，广义的来看，除了业务逻辑直接读写处理的那些业务数据，所有其它用来维持整个系统运转所需的信息/数据都可以叫作元数据。

本文将以一种简单、通俗的方式解释Transformer模型的基本原理。无论您是AI领域的新手，还是对最新技术保持好奇的专业人士，您都会发现这里的内容既有启发性又易于理解。

当消费行业的发展增长不再依赖于生产制造资源时，新生力量层出不穷，竞争对手将不再是以往定义的、熟悉的竞争对手，企业唯有转型才有出路

数字经济是当前时代的重要特征，也是国民经济的重要制度，更是社会发展的新方向。因此，必须加速数据生产力，让数据这一要素的价值更大化的增加社会福祉和企业竞争力，全力实现数字经济健康快速增长。

就我这段时间的探索获得的经验，AIGC用于DBA工作辅助，最大的问题依然是幻觉问题。在一些模棱两可的问题或者一些ZERO SHOT场景，大模型依然会一本正经的说瞎话。

客户的视角是解决问题带来价值。技术人的角度，可能是你看我啥都能做，我技术很牛，这个视角是不可取的。要结合需求来看，别总拿个锤子找钉子，要根据钉子来造锤子。

目前的数商企业分为服务型企业、应用型企业、技术型企业等三类，其中服务型企业从事数据产品开发、发布、承销和数据资产合规化、标准化、增值化服务;应用型企业从事利用数据赋能相关产业，推动产出增加和效率提升;技术型企业是为数据采集、传输、管理等提供支撑。数商企业是数据产业的重要组成部分，在盘活数据要素价值中发挥着关键作用。