在设计数据地图功能时，需要确定哪些元数据信息对于数据资产管理者以及使用者是有价值和意义，可以提高数据检索效率、提高数据复用度

数据中台为数字化转型提供了基础设施和支持。它不仅可以实现数据的整合和共享，还可以提供数据治理、标准化和安全保护等功能，确保数据的质量和可用性。

3月6日消息，谷歌云(GCP)宣布取消数据出口费用不到两个月，亚马逊 AWS 也采取了同样的行动。亚马逊 AWS 宣布将在全球范围内提供免费数据迁移服务，以应对反垄断调查以及云计算和人工智能领域的竞争压力。

数据文件的完整性检查是一个开销十分巨大的操作，因此几乎没有数据库会随时对数据文件的完整性做检查。连Oracle这种段页式结构，以表空间为组织模式的数据库都不会随时去检查数据文件的完整性和可用性。只有在访问某个数据文件的时候才会通过文件头去做一些校验。

随着公司根据从物联网设备获得的数据实施更多的用例，甚至完成业务模式转型，需要一种对这些数据进行数据质量管理的结构化方法变得至关重要。太多的公司试图在质量低劣的数据基础上扩大数字化转型，这会导致很多挫败感，并且几乎没有实际的商业利益。

指标管理以及数据产品面试中,经常会涉及原子指标,复合指标,派生/衍生指标的区分,整理了各自的区别以及电商业务核心数据指标分享大家。

他上班第一天在搭建本地环境时误删了公司生产环境的数据库。公司还扬言要起诉他。该怎么办？

用户画像标签需要持续迭代和“养护”，在实际工作中，画像标签数据不准确是一个常见的问题，可能会导致业务方对使用这些标签产生疑虑。每次使用之前都需要和数据产品或平台方进行沟通确认是否可用，不仅耗时耗力，一旦真有质量问题，还会影响数据产品在业务侧的口碑和信任度。作为数据产品经理，如何解决用户画像标签的质量问题呢?

事实上，云不仅仅是一种全新的IT基础设施，更是一种全新的IT文化和IT理念。大规模低成本、高可用可扩展、自治能力、自服务等云的基础特性不仅仅改变了IT基础设施，更大程度上改变了用户使用IT基础设施的理念，带来了一种全新的文化。

2019年数据中台爆火后，阿里OneData理论成为业界数据资产建设的主要方法论，在数据资产管理和数据治理中数据标准管理是核心内容之一，通过数据标准建设以确保数据的准确性、一致性、可理解性和复用性。

FinOps 基金会(FinOps Foundation)的一份新报告显示，云计算成本不断增加，尤其是在存储数据为人工智能算法提供数据时，越来越多的公司，尤其是大型公司开始关注这一问题。

数字化的背后不仅是技术支撑更是企业管理的进化，而当前正是企业所缺失的，能将企业领导层的数字化意识转变过来就需要莫大的勇气。当前大部分企业仅仅追求的是表面的降本，而降本以后是不是真正的增了效就另当别论了。

在数据管理领域，我们从客户那里听到的常见说法就是：了解基础能力的重要性是一回事，但展示切实的进展以确保增强所需的投资是另一回事。

Snowflake周三宣布，Frank Slootman辞去Snowflake公司CEO职务，仍将继续担任董事会主席，此前担任人工智能高级副总裁的Sridhar Ramaswamy被任命为新CEO。受此消息影响，Snowflake公司股价下跌超过 20%。

数据库出现坏块在我干DBA的时候是常见的事情，处理各种各样坏块的案例可能经历过上百个。很多情况下坏块问题可通过数据库恢复来完成，像Oracle早就支持块级恢复，因此现在Oracle出坏块，只要有备份，通过块级恢复就可以了。如果有ADG那就更简单了，通过ADG的文件恢复就可以了。

说起企业数字化转型，大家都会不约而同的想到信息部门，而信息部门的老大现在都美其名曰“CIO”，看着高大上，实则苦逼，特别是在当前如此的大环境之下

春风解冻，万象更新。甲辰龙年春节过后，大家都陆续返回工作岗位，开启了新一年的新征程。在2月，数据库市场也有很多值得关注的动态。

数据产品面试过程中，经常会被问及数据相关的基础知识和概念，对于数据资产方向的数据产品，需要搞清楚数据资产管理与数据治理的区别与联系。

​图数据库实施是一项复杂的工作，需要仔细规划和执行。以下是一些建议，可以帮助您在实施图数据库项目时更加顺利。

数据产品经理的技能树涵盖了多个方面，包括技术沟通、数据验证、数据整理、统计分析、数据可视化、技术理解、项目管理和团队协作等。这些技能共同构成了数据产品经理的核心能力，使其能够应对各种工作场景，为业务提供有价值的数据支持