短短几年间，AI这项技术就取得了长足发展，如今它无处不在，正在改变我们大多数人的业务方式。然而，许多企业仍在为如何将AI真正融入日常运营而苦苦挣扎，这种情况必须尽快改变。

企业数字化转型的难点其实不在技术环节，能用技术解决的问题都不是问题，关键还是在于应用，因为只有系统真正应用起来了数字化才有价值，但现实就是这种价值取得很难。

经济下行，流量红利过后，企业运营追求降本增效，用户画像标签对于精细化运营的重要意义体现在多个方面，它们是企业实现个性化服务、提高运营效率、增强用户粘性和提升业务价值的关键工具。

“现代化的数据融合与存储管理不仅关乎数据的安全性和流通性，更直接决定企业运营的智能化升级与业务创新竞争力。”杨冰表示

数据化运营成为当前企业经营降本增效的重要手段，用数据说话，数据驱动决策也逐渐成为重要的工作习惯。但实际上，很多人甚至是数据分析师使用数据时，往往只是停留在取数据、看数据阶段，从数据中挖掘出有效的决策结论却迟迟难以入门。

某企业CIO毫不客气的指出：“内部数科公司有个天生的缺陷，眼光局限于公司内部，不管从技术上还是业务上都比不上市场上的专业数科公司，更不用说产品，除非他是在垄断或者龙头标杆企业。”

根据IDC《2023下半年中国低代码与零代码软件市场跟踪报告》显示，2023下半年中国低代码与零代码软件市场规模为19.0亿元人民币，同比增速为22.1%。

如果说SQL Server 2022是为了让一切都 “支持 Azure”，那么 SQL Server 2025 则反映了微软对AI的痴迷。“SQL Server 2025 将 SQL Server 转变为企业级 AI 就绪数据库，以安全、高效的方式为客户的数据带来 AI。”发言人说。

11月 19 日下午，行业大模型、具身智能、算力、芯片、数据合成等10 项首发成果在乌镇峰会登台路演， 其中 AI 数据合成与生产平台AIGD（AI Generated Data）因聚焦“数据合成”获广泛关注。

分析工作，恰恰是建立在非常细节地梳理问题，非常细致地梳理假设，非常详细地拆解标杆的基础之上的。工作做得越细，收集的真实信息越多，越容易接近真相。工作做得如此之细，以至于不懂行的人会问“至于吗？有必要吗？我看差不多啦！”而很多优质的分析，正是建立在拒绝“差不多啦”之上的。

目前主流国产数据库除了在传统行式存储引擎的基础上进行了优化改造，大部分都进一步地提供了列式存储引擎，有些还提供了内存引擎。

TLDR是一家中型建筑材料企业，因元数据管理不善而面临数据不一致和运营效率低下的困境，阻碍了决策和盈利能力。实施强大的元数据管理策略可提高数据准确性20%，加快决策速度25%，提高运营效率20%，凸显了有效数据治理在推动成功方面的关键作用。

实际上专家如果想要完成故障分析，也必须依赖能够支撑完成分析所需要的所有数据或者证据。如果哪一个环节上的数据或者证据缺失，则需要依靠专家的推理能力来补全证据链条，或者根据推断再去补全证据数据。

最近经常在群里看到CIO在吐槽：我们信息部门又被优化了，原因是领导认为信息部门看起来过于“清闲”了，难道系统稳定也是错吗?

在国产数据库替换时代，企业会逼着应用开发团队提升能力，来抵消国产数据库能力不足这个事实，这意味着企业进一步加大对研发的投入。对DBA来说，更高水平的应用开发团队并非好事。因为时间长了，DBA所擅长的工作大多数可以被研发接替了。

Gartner分析师在近期举行的Gartner IT Symposium/Xpo上提出了十大战略预测。到2026年底，20%的企业机构将使用AI实现组织结构的扁平化，取消一半以上的现有中层管理职位。

对于一些互联网架构的系统，数据库本身不会出现复杂的故障，大部分故障都可以通过扩容、限流或者重启来完成。对于这样的场景，AIOPS的智能化程度是够用的。而对于一些传统行业场景，AI还是不堪一用的。

确保你的 DBA 具备这 5 项基本素质，将有助于提高企业的运营效率，并使数据库管理成为一项更易于管理的任务。

这家初创公司最近筹集了 500 万美元的种子基金，以推进其图查询引擎的发展。PuppyGraph 的Zero-ETL 引擎旨在让用户能够以统一的图的方式查询关系数据，从而不再需要单独的图数据库和耗时的提取、转换和加载(ETL)过程。

大多数国产数据库都在朝着多模融合的方向发展，这里限定一下，主要指的是数据库支持多种类型数据的存取，包括但不限于传统关系型数据、JSON文档数据、XML数据、GIS数据、图数据、时序数据以及AI向量数据等。