从各种经过验证的企业数字化案例来看一个系统不可能解决企业所有的管理问题，因为每个软件公司侧重的领域不同、行业深度不同、侧重解决的场景也不同，最关键的是每个企业的管理场景也是不尽相同

这些年的技术发展可以看出，在数据库可观察性能力以及自治数据库方面，O记是一步一个脚印的走出来的，每上一个台阶都是踏着前面坚实的基础的。

在高喊"数据驱动"之前,我们还有很长的路要走。认清现实,夯实基础,找准切入点,持续改进 —— 这才是我们通向真正数据驱动的必经之路。

AI与AI的对抗，往往是道高一尺魔高一丈。像Jumio公司拥有海量的数据和先进的模型，能够让我们有机会第一个发现新出现的欺诈模式或方法，可以第一个做出反应，阻止破坏范围扩大。

在一些对响应要求比较极端的系统中，会将一些操作制定到固定的NUMA节点中，以避免内存的远程访问，这需要对CPU逻辑核心、物理核心、内存控制器配置以及自身软件设计、负载和操作系统有深入了解。

对于历史数据可以执行一次数据清洗。最好不要带着各种不同格式，在查询时候去转换。所有的工作做在前面的工序中。而不是最后一道工序撑起所有的漏洞。

我相信所有人都听说过流传的一句话——“数据是新石油”。如果真是这样，那么数据治理就是将原始数据转化为业务高辛烷值燃料的炼油厂。

高质量的行业数据和专业工具是 AI 继续发展的关键壁垒和门槛，行业应用需要系统性地解决专业严谨和安全可信等问题。蚂蚁数科“蚁天鉴”产品，集大模型安全测评与防御为一体，让大模型在生产和使用过程中更安全、可控、可靠。

建立模型的过程，远比模型本身更有价值。在建立模型过程中，会暴漏数据采集的问题，会暴漏目标混乱，思路不清的问题，会发现业务规律性，这些都能极大辅助决策，帮我们把决策拉回到客观、理性的道路上。

10月28日，OSI(Open Source Initiative)发布了首个(OSAID)开源人工智能定义，这标志着开源人工智能运动取得了进展。虽然OSAID向前迈出了一步，但由于缺乏对训练数据开放性的要求，因此留下了一个最终需要填补的空白。

很多同学雄心勃勃想在工作中做出成绩，这里推荐数据分析的MVP方法，能为大家的工作保驾护航。同学们坐稳扶好，下边开始分享哦。

对于Oracle DBA来说，PG这样的学院派数据库无论从架构上还是从功能上都有一定的相似性，学习起来会感到比较亲切。

无论是指标变化，还是分布变化，我们都希望把整体变化，拆解到最细的某个子维度的变化，以缩小异常排查范围。

目前国内的头部数据库企业的产品差距虽然明显存在，不过从数据库发展的阶段来看，大家都处于成熟前期，差距其实并不很大。某些后发企业只要认真对待市场，加大研发投入，两三年后很可能就能完成追赶，甚至超越。

数据标准化程度低是隐藏的利润杀手。当客户姓名、产品或销售数据在不同系统(甚至在同一个应用程序中)以不同格式出现时，这会妨碍决策、增加运营成本并使企业面临不必要的风险。

随着人工智能(AI)技术和自动化的发展，我们的工作方式正在以前所未有的速度发生变化。传统工作正在被重新定义，而我们对技术日益增长的依赖性正在改变各行各业处理任务的方式。除了人口老龄化带来的挑战，这些变化正在给美国的劳动力队伍带来重大转变。

在数据仓库实践中，任务调度起着至关重要的作用。主要原因在于，数据仓库通常需要处理大量的数据抽取、转换和加载等任务

谈及数字化我们看到最多的名词就是“赋能”，业务部门技术能力不足要赋能，企业管理能力不足也需要数字化来赋能，感觉赋能一词是无所不能，但问题是如何赋能?从哪个方面赋能?谁有这个能力去赋能?领导及员工是否认可所谓的数字化的赋能?

10月23日在数据库厂商OceanBase2024年度发布会上，CEO杨冰表示，以专有云、公有云两个部署场景作为发展“双引擎”，商业化四年OceanBase客户数已突破2000家，连续4年客户数增速超过100%。

无论指标最终是采用集中管理还是以更分散的方式进行管理，强大的治理和易于访问可确保数据仍然是整个组织值得信赖的资产。