通过一个团标把AIOPS的功能、能力范围框死了，不仅无法筑牢底线，反而容易框死了发展的上限，让这个行业的技术发展与能力发展禁锢在模型里。

随着数据存储和处理平台的成熟，元数据技术创新的时机已经成熟，以永远改变数据技术堆栈。随着组织越来越依赖数据，数据质量和可靠性问题变得越来越严重。通常，组织会在几天或几个月后意识到数据有问题，并且修复它为时已晚

推动数据要素流通已成为政府、企业等关注的焦点。数据确权、价值评估、价值转移是推动数据要素流通的三个重要环节，理解它们有助了解和应对数据要素流通存在的问题和挑战。

用现在一句话说叫国产适配改造。从这句话上就可以看出，是应用程序去适配数据库，不是数据库来适配应用程序。

数据资源入表是数据资产化的标志，数据资源是否能够顺利的向数据资产转化并计入资产负债表很大原因取决于数据的质量。本文系统的论述了数据质量管理在企业数据资源入表中的实施方法和路径

数据库国产话这个话题已经谈了三四年了，至今依然热度不减。不过从这么高的热度上，我感受到的是数据库国产化的进度恐怕是比较慢的，因为今年大家关注的问题和前些年差别不大，都还是一些鸡毛蒜皮的事情，这些热点中最热的还是各种数据库之间，各种数据库架构之间谁好谁坏的比较。

2023年，在数据库领域，智能化、云(多云、Serverless)、一体化融合是重要的技术发展趋势。随着国产数据库在各行业的应用不断深入，用户的要求也从“可用”转向“好用”。其中，金融级分布式数据库市场竞争格局已越来越明确，步入高质量竞争阶段。

IDC调研发现，95%的企业认为图数据库是重要的数据管理工具，超过65%的厂商认为在业务上图数据库优于其他选择

前几年增长黑客的火爆，让北极星指标成为数据圈人人皆知的名次，北极星指标又被称之为唯一重要指标OMTM(One Metric that Matters)。它之所以重要，是因为企业在数据化运营过程中，希望可以有一个像北极星一样，可以为公司发展指引正确方向。那么北极星指标有什么特点，又该如何制定北极星指标呢?

很多企业在IT运维的信息化阶段欠债太多，想要实现数字化转型，那么就先要把欠债都补上才行。实际上运维的数字化转型也是需要一步步前进的

“GBase 8c的目标是做到行业前三。”GBASE南大通用GBase 8c产品总经理张益说。在竞争激烈的分布式数据库市场，GBase 8c的底气何在?未来分布式数据库制胜的关键是什么?

有一组国外的调研成果显示，在各个企业中，有61%的领导都明确表示希望优化数据治理流程，但只有42%的领导认为他们才正在走上正确的路线以实现他们的数据治理目标。

对于大部分传统企业而言，技术是企业数字化转型路上必须要面对的痛，难以逾越的障碍。企业数字化转型建设过程当中的技术如围城，隔离了人们的认知与共识，导致了各种思想的差异与误区

数据分析解决方案可帮助您显示需要密切关注的数据，而不仅仅是提供您自己查找数据的可能性。数据分析不仅可以在迁移过程中为您的 ERP 增值，而且可以通过在流程早期实现报告和 KPI 的自动化来为未来几年增值。

在当今数据驱动的世界中，获得差异化竞争优势对于成功至关重要。为了实现这一目标，企业和个人都在转向时间序列分析——这是一门变革性学科，它掌握着从时态数据中释放有价值见解的关键。

数据驱动的解决方案帮助组织做出更好的决策，提高效率，为客户创造更好的体验，并最终带来更多收入。但数据的增长速度超过了对此类信息的保护速度。随着收集、存储和处理的数据量不断增加，数据工程师必须了解如何最好地处理个人信息以进行分析。

对于公司下一步的发展计划，王伟斌表示，新数科技会持续专注数据库云平台领域的技术研发，也会进一步进行市场拓展，持续与上下游企业进行生态建设，加速数据库云平台的产品创新和商业化落地，更好地促进企业数字化、智能化转型和中国数据库产业发展。

总结来看，这些适合用图数据库的场景都有一个共性——关联关系复杂，在数据高度互联且这些数据库会有频繁的关系分析操作的场景，都适合应用图数据库，而且这样的场景，关系型数据库也无法很好地支撑。

一大波粉丝加了微信交流数字化转型和数据指标等方面的问题，总结Top5问题分享。数字化转型不易，希望能给你启发。

关于如何构建指标体系，已经数据类的账号发过很多文章，几乎每个数据从业者都能说出个OSM、UJM模型等，但如果在面试过程中，只是炫名词，反而会让面试官觉得过于刻意，而没有真正理解指标体系的内涵。结合一些数据分析类的数据产品项目经验，再分享一些个人对指标体系的理解。