这些理论虽然可用的场景有限，不过如果你想成为分析问题的高手，还是需要去多学学数据库的一些基础理论，甚至理解到算法层面。

这篇简短的文章探讨了数据的变革历程，强调了数据在数字时代日益增长的重要性。文章从原始数据(未经处理的事实和数据)的概念开始，解释了数据在处理成信息后如何变得有价值，从而为决策提供意义和背景。

无论是生成式AI还是传统AI算法，都可以模仿专家的思维方式来解读和分析数据。采集回来的监控数据不一定要使用仪表盘展示出来，但是必须经过AI算法去进行分析。

1月8日，北京智源人工智能研究院（下称智源研究院）发布“2025十大AI技术趋势”。今年的十大AI趋势是智源研究院根据行业技术及应用热点，给出的年度AI趋势预测。

在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，传统企业置身于技术十字路口，面临诸多关键抉择，其中业务逻辑处理究竟安置于何处，是依托应用侧，还是借助数据库的存储过程和 SQL，有时候还挺难说哪个更合适。这绝非简单的二选一，而需依据不同业务场景与实际需求细细权衡。

虽然数据工程团队在应对这些挑战方面发挥着至关重要的作用，但我们必须认识到，根本的数据转换超出了工程的范围。

在企业数字化建设的进程中随着业务及需求的不断增加数字化组织也会升级迭代，一些企业的信息中心有可能会升级为内部数科公司，而有的企业则有可能在信息中心之外再成立数科公司，所以这个时候问题就来了，信息中心与数科公司职责如何划分?

openGauss开源四年来，在技术、商业、生态方面取得了长足进展，已经跨越了从0-1的积累期，将进入高速增长的新阶段。未来openGauss将继续团结产、学、研、用，凝聚产业力量，致力于成为全球Top级开源数据库社区。

IDC近日发布了《IDC FutureScape：全球数据与分析市场2025预测——中国启示》，报告总结了数据和分析市场从2025到2030年最关心的十大趋势，以帮助企业制定未来战略。

如果人工智能和机器学习用例对精确数据的巨大需求推动了数据质量领域的重新思考，情况会怎样?毕竟，如果像 ChatGPT 这样的复杂模型是在错误数据上训练的，那它们有什么用呢?这些错误数据甚至可能肉眼都看不到。数据本身可能是正确的，但到达系统的时间有点太晚或有偏差。

事实证明，数据仓库已经存在很长时间了，而数据湖只是在 2010 年代才引入。今天，分享我对数据仓库、数据湖和 Lakehouse 发展做的笔记，作为重新审视数据工程基础系列的一部分。

12月，数据库领域发布了不少报告，为我们在岁末一览数据库市场动态提供了帮助。包括Gartner发布的2024云数据库魔力象限、头豹联合沙利文发布《2024年中国金融级分布式数据库市场跟踪报告》、赛迪顾问发布的2024 年《中国金融行业数据库市场研究报告》等;国家数据局发布第一批数据领域常用名词解释;Databricks获得100亿美元J轮融资……

企业数字化转型建设为什么成功率总是不高，总是在磕磕绊绊、反反复复中进行?为什么系统上线以后并未达到预期的效果反而让管理愈发混乱?

熟悉Oracle数据库的DBA肯定用过AWR报告和ASH报告。AWR报告是很多DBA分析Oracle数据库性能问题的利器。而对于ASH报告的使用则稍微陌生一点。事实上ASH报告包含的技术细节也是不够的，ASH的明细数据更有分析价值。

软件系统的运维是企业数字化转型建设过程中不可缺少的环节，直接影响着后期软件的正常应用效果，但当前大部分软件公司普遍存在的问题是：重商务轻服务，后续服务能力缺失!

2024 年 12 月 27 日，企业级开源分布式数据库厂商 PingCAP 发布 TiDB 8.5 LTS 版本（Long-Term Support Release），为企业关键业务带来可扩展性、领先的运维洞察力和 AI 就绪能力，助力企业充分释放“Data+AI ”的生产力。

随着数字化转型不断深入，企业业务变得更加多元复杂，非结构化与半结构化数据的分析需求越来越旺盛，数据量也越来越大，传统关系型数据库对于文本的多样性检索支持能力不足，催生了搜索型数据库的发展。

对于数据库运维部门而言主要关注点是运行数据，通过指标的形式进行获取，在此基础上可以产生诊断、告警之类的数据，如果配合AI技术，甚至可以进行一些预测。

对于首席数据官来说，确定优先级并解决这些障碍是必须的。从实施强大的数据流程到创建包含DataOps、治理和人才的战略数据运营模型，数据领导者拥有将原始数据转化为强大资产的独特机会。本文探讨了真正利用数据需要什么。

最近经常和朋友谈起数据库的通用性，提到有一类数据库是通用数据库，有一类数据库是非通用数据库到底通用数据库这个概念怎么定义呢?