驾驭关系型数据库可维护性的复杂性需要的不仅仅是技术，还需要战略远见和对最 佳实践的深刻理解。本文通过该领域资深专家的真知灼见，深入探讨了确保数据库可用、好用的关键技术。了解根据业务需求调整数据库设计、优化性能和长期确保数据完整性的基本步骤。

在企服市场里，总有人迷信“大而全”的魔法。他们幻想着一款产品能像瑞士军刀般无所不能，一次性解决客户的所有需求。然而现实却像一把钝刀，割不开市场的硬壳。

在为代理人工智能制定通信标准的竞赛中，MCP 显然处于领先地位。除非另一家人工智能巨头很快提出与之竞争的协议，否则 MCP 可能会以先发优势胜出。

本月，Gartner发布2025年数据和分析重要趋势;ClickHouse收购开源可观测性平台HyperDX;TigerGraph推出混合搜索功能;OceanBase举行首届合作伙伴大会，并重磅发布全新 OceanBase 单机版产品……

研究表明，70-80% 的 AI 项目未能实现其预期价值。至关重要的是，罪魁祸首往往不是技术本身，而是领导力和战略缺失。下面，我们从领导的角度分析常见的失败点：涵盖战略、文化、运营和技术挑战，并提出解决方案。

生成式人工智能 (GenAI) 为缩短开发周期、减少技术和维护工作量以及实现以前看似遥不可及的创新用例打开了大门。与此同时，它也带来了新的风险，比如幻觉和对第三方 API 的依赖。

“在产业化场景中，任何一个小错误都可能导致巨大的损失。因此，通过可信技术搭建可靠、可控、可优化的智能体应用，将会成为产业规模化应用AI必需的基础设施。”在3月28日中关村论坛“未来产业创新发展论坛”上，蚂蚁数科CTO王维表示。

尽早建立清晰的框架至关重要。它阐明了什么是数据治理，什么不是数据治理，有助于避免混淆、设定期望并推动采用。结构良好的框架提供了简单、可重复的视觉效果，您可以反复使用它来解释数据治理以及您计划如何在整个组织中实施它。

介绍一些思路、分析问题的方法，这也是干货，这些干货的价值要比小技巧高得多。如果阅读者能够通过理解思路和方法提升自己的推理分析能力，那收获可能是长期的。

DeepSeek的爆火提升了市场对于开源大模型的关注度，也推动了模型方与应用方的平权。与此对应的是低/零代码厂商也成功拿回了主动权，纷纷接入DeepSeek，并面向AI Agent开发场景转型。

虽然非结构化数据可以提供有价值的洞察力，帮助企业做出更好的决策，但其复杂性、资源需求、安全问题和集成挑战需要认真监督和管理。企业必须采用正确的技术和流程来减轻非结构化数据的弊端，最大限度地发挥其商业价值。

3月26日，新能源数字资产社区春季峰会在苏州召开。会上，蚂蚁数科发布能源电力时序大模型EnergyTS，可通过精准预测发电量、供需情况等，为新能源行业发展优化经营策略。根据光伏场景测评显示，该垂类模型在行业评测集上的发电量预测准确率超越谷歌（TimesFM-V2.0）、亚马逊（Chronos-Large）等行业主流的通用时序模型。

Gartner公司发布了 2025年数据和分析（D&A）重要趋势，这些趋势正在催生包括企业和人员管理等方面的一系列挑战。

在当今竞争激烈且技术迭代迅速的数据库领域，FaunaDB 曾是一颗备受瞩目的新星。它以独特的定位，兼具关系型数据库的强大功能和文档型数据库的灵活性，吸引了众多开发者和企业客户的目光。然而，近日一则令人惋惜的消息传来，FaunaDB 宣布将于 5 月底停止其服务，这一决定在行业内引起了不小的波澜。

生成式人工智能指创建各种内容包括编码软件、自动化工业流程、创作音乐、制作深度研究报告等的工具，其正在以惊人的速度发展。

在层次数据库管理系统(Hierarchical DBMS)中，处理复杂的性能问题可能会让人望而生畏。本指南将揭秘如何精准定位并解决那些影响数据库效率的瓶颈问题。探索用于分析、监控和优化系统数据流以实现优秀性能的关键策略。

AI不是神话，也不是骗局，它就是一个工具——和电脑、手机没区别。中小企业要用，但必须理性、务实、小步试错。记住：你的目标不是“拥抱AI”，而是“让AI帮你赚钱”。

在数字化转型的浪潮中，技术被视为推动企业发展的核心动力。然而，技术本身也隐藏着许多挑战，这些挑战往往源于人性的“依赖”和“对技术的恐惧”。

近年来，所有关于人工智能的炒作和所寄予的厚望都集中在引人注目的使用案例上，比如创造新药、接管客户服务等等。然而，如果没有管理完善、来源可靠的数据，所有的关于AI的努力都将一事无成，这是企业在 2025 年的经济竞争中面临的主要挑战。

做运营的同学经常需要看数据，但看数据的时候常有困惑：“看了一堆数，又怎样?我要干什么? 今天系统地跟大家分享一下，该如何从数据中找到运营的工作思路。