在近一个小时的直播中，胡总以本企业AI应用案例为基础从四个方面深入浅出的进行了分享：当前可应用的AI产品、企业该如何选择AI产品、工作场景应用AI的技巧以及如何避免踩坑降低试错。

但在本月早些时候，Teradata 确认将支持Lakehouse。该数据仓库坚守者称，我们没有改变主意，只不过行业已经发展了。

企业正急于采用 GenAI 技术，以帮助他们更高效地服务客户，为消费者打造全新体验，并让员工能够获取更多信息。然而，从数据治理到 “幻觉 ”等一系列问题，导致 GenAI 应用程序从内部测试到生产的推广速度放缓。

分布式数据库的复杂度远远高于集中式数据库，其最关键的一点就是节点和组件众多，精细化管理众多的节点会带来很多问题，其中一个比较麻烦的问题就是参数管理。

2024年的企业数字化转型建设对于甲方企业的信息部门而言可以说是异常的艰难，每天打开网站看到的新闻不是某某互联网企业开启广进计划，就是某某大厂启动毕业典礼，对于大部分的传统企业而言受高度不确定的市场影响裁员是风暴一波接一波，理由很简单那就是降本增效，其中在裁员风暴中受伤最深的可能非信息部门莫属

除了企业战略问题、资金问题、企业领导人的意识问题、运营管理问题等等，还有一条原因是极易忽视的，那就是信息部门本身的问题，比如最常见的沟通问题，考验的是信息部门人员的情商，而非技术能力

​在当今的数字时代，数据仓库和数据湖已成为存储和分析大量数据的核心，为各种数据管理挑战提供可扩展的解决方案。探索数据仓库和数据库的多样化世界，比较AmazonRedshift和MySQL等主要参与者，以确定最适合您的数据管理需求的解决方案。

本文在线上讨论的基础上，更为深入地分析下企业出海碰到的数据库问题，希望能对出海企业带来一定指导意义，同时对我们国内数据库厂商出海也能做一参考。

今天分享一点Oracle故障诊断时用得着的知识，不需要完整地阅读后面的内容，可以收藏起来。不过一些常见的三字缩略语，最好还是能够记住，对于你分析问题的时候初步确定思路十分有帮助。

当前谈到数字化转型，大家可能都会不约而同的想到用什么样的系统来实现，于是我们看到在企业里每一个数字化项目在立项、选型阶段都会被众多的软件公司所包围，在众多的方案面前企业也是挑花了眼

更低的价格，更低的试错成本让更多企业敢于尝试大模型，通过不断尝试与了解，大家的预期也会更加理性，大模型才能更持续、健康地发展。在AI时代，火山引擎既授人以鱼也授人以渔，其全栈大模型服务助力大模型飞入寻常企业，给企业一个新的选择。

当前一提到中小企业数字化转型，在很多人的认知里就是缺资金，其实认知远比资金更重要，当前大部分的中小企业还在意识与认知的过渡期中徘徊不前，虽说应用了一些数字化工具，但由于缺乏数字化的应用方法与能力导致效果平平，更不要再提所谓的价值了。

Oracle与DB2的这种从基本产品理念上的差异使Oracle DBA和DB2 DBA之间也形成了两个相互隔离的群体，因为二者在运维理念上存在巨大的差异。

Forrester 认为，向量数据库市场主要分为两大块：原生向量数据库和多模向量数据库。两大阵营的主要区别在于原生向量数据库具有更强的可扩展性，“尤其是在处理大量向量时”。与此同时，多模态向量数据库的主要优势在于它可以存储其他类型的数据，因此可能不需要两个或更多独立的数据库。

虽然目前大模型技术进步提供了前所未有的机遇，但也伴随着诸如技术稳定性不足、市场需求认识不清等问题。

不断地前瞻性地预测行业发展的未来，不断优化与提升自己的基本技术能力，是在这种疯卷的行业里生存的一种模式。虽然这种模式无法把企业做得很大，不过如果你是对技术有爱好的，那么你可以在这个行业里过得比较滋润。破解“卷”的世界，可能最有效的方法还是努力提升自己。

数据管理实践向数据产品的演变有几个关键方面。传统的数据管理侧重于内部运营需求，数据存储在孤立的系统中。数据目录已转变为交互平台，促进数据发现和消费。数据产品管理强调通过迭代开发和以客户为中心的方法为外部客户提供价值。

为了应对这些挑战，本文提出了一种由AI/ML技术和数据湖架构提供支持的前瞻性MDM方法。通过利用这些技术，组织可以克服传统MDM系统的局限性，并在管理主数据方面实现更高的适应性和准确性。

老杨认为此时CIO面对的压力已经不是如何推动企业数字化转型的问题，而是在降本增效的高压下如何保团队、保生存，CIO要记住：不能用老方法解决新问题 和“不能用老思路寻找新机会。CIO更不能选择躺平。无论是CIO还是信息部门的员工一定要记住：最好的投资就是投资自己!

关连坡与一些客户交流发现，随着云计算多年发展，现在数据库上云已经被大多数头部企业接受，不过像金融这样的关键行业相对谨慎，虽然对云原生数仓比较感兴趣，但是目前大多还处在观望、试探中。