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建筑材料行业数据治理实践
TLDR是一家中型建筑材料企业，因元数据管理不善而面临数据不一致和运营效率低下的困境，阻碍了决策和盈利能力。实施强大的元数据管理策略可提高数据准确性20%，加快决策速度25%，提高运营效率20%，凸显了有效数据治理在推动成功方面的关键作用。
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从一个故障案例谈数据库运维中的数字化分析之路
实际上专家如果想要完成故障分析，也必须依赖能够支撑完成分析所需要的所有数据或者证据。如果哪一个环节上的数据或者证据缺失，则需要依靠专家的推理能力来补全证据链条，或者根据推断再去补全证据数据。
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应用朝前，数据库向后，DBA何去何从
在国产数据库替换时代，企业会逼着应用开发团队提升能力，来抵消国产数据库能力不足这个事实，这意味着企业进一步加大对研发的投入。对DBA来说，更高水平的应用开发团队并非好事。因为时间长了，DBA所擅长的工作大多数可以被研发接替了。
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复杂场景的数据库运维诊断，AI可堪一战？
对于一些互联网架构的系统，数据库本身不会出现复杂的故障，大部分故障都可以通过扩容、限流或者重启来完成。对于这样的场景，AIOPS的智能化程度是够用的。而对于一些传统行业场景，AI还是不堪一用的。
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数据治理为何屡屡失败
根据Statista 的数据，2020 年全球创建、捕获、复制和消费的数据总量为 64.2 ZB，预计到 2025 年将达到 181 ZB。这意味着五年内的复合年增长率约为 23%。
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高质量的数字化培训该如何开展？
本文来自于”湘江数评“公众号，作者老杨，经作者本人同意授权后发布如何在企业快速有效的推进数字化转型建设，是困扰当前CIO们的一大难题，究其原因就是领导对数字化的认知不深，虽说当前大部分的传统企业都在做数字化建设，那么企业领导层是否真正理解数字化?从老杨近期的一份调研数据中可以看出，绝大多数受访者(72%)认为企业领导层对数字化的理解仅仅是“一点点了解”，这表明领导层在数字化方面的知识和认知水平较低
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国产数据库，做时间的朋友吧
目前阶段，无需谈赶超，也注定无法赶超，做好自己，做时间的朋友就好。对你的客户负责，对你自己负责，做好自己的产品，让你的产品在用户侧变得越来越好用就行了。
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数据库国产化替代中的双轨制运行机制
对于企业级核心系统而言，业务连续性要求是十分严格的。哪怕数据库的性能再优秀，业务连续性能力不足也无法在核心业务中应用，在和我交流过的正在做国产数据库替代的客户那边获得的信息是，他们最为关心的并非性能，而是稳定性。一套系统只有稳定运行，才能让使用者省心、放心。
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非结构化数据占比超过92.9%，IDC发布RAG与向量数据库市场前景预测
在生成式AI开发过程中，41%的高管认为搭建RAG架构非常重要，81%的IT领导者认为利用自己业务数据的GenAI模型将使他们比竞争对手具有明显优势。
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数据管理常见的4个误解
在数据管理领域，我发现尽管技术进步了，人们对数据重要性的认识也越来越强，但仍然存在一些误解。这些误解往往会导致不理想的决策和策略，从而阻碍而不是支持有效实施数据管理的能力。
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企业信息部门的新赛道在哪里？2025如何突破？
本文来自于”湘江数评“公众号，作者老杨，经作者本人同意授权后发布2025年企业信息部门何去何从?在经营业绩的压力下持续被减员，还是维持现状继续躺平?2024年对于大部分传统企业的信息部门来说是艰难的一年，开年就感受了寒意，数字化预算被削减，团队被优化，且受市场经营压力的影响这种员工优化工作一直在阶段性持续进行，有的企业甚至裁撤了信息部门，仅保留一个IT岗并入其他部门用以维持数字化现状，在如此严峻的
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老板要求用OA来实现ERP的功能，可行吗？
企业数字化转型建设总是伴随着各种成本，所以居高不下的数字化建设成本也一直被企业老板及高层诟病，所以当一个软件公司在方案里承诺可以用一个产品实现多种管理场景时自然受到企业领导的青睐
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自治数据库-为啥国产数据库从O记只学到了个皮毛？
自治数据库是我们这代DBA二十多年前就开始的一个梦，现在O记离我们那个梦想越来越近了，其实哪怕没有自治数据库技术的加持，O记的运维也越来越便捷，让人放心。
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数据驱动？我们连数据都跑不通，更别提驱动了
在高喊"数据驱动"之前,我们还有很长的路要走。认清现实,夯实基础,找准切入点,持续改进 —— 这才是我们通向真正数据驱动的必经之路。
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给正在学习PG数据库的Oracle DBA提个醒
我认识的很多Oracle DBA都在学习PG，不论是国内还是国外。数据库多元化发展，拥抱开源是一个趋势性的东西。对于Oracle DBA来说，PG这样的学院派数据库无论从架构上还是从功能上都有一定的相似性
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一种基于贡献度的除法指标异动归因方法
一般地，这个子维度占据大盘的量级(分子或者分母)越高，那么对于大盘的变化影响越大。所以，优先查看分子或分母量级大的子维度发生的变化，是属于分布变化、还是指标变化。
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数据标准化指南：类型、优势和流程
数据标准化程度低是隐藏的利润杀手。当客户姓名、产品或销售数据在不同系统(甚至在同一个应用程序中)以不同格式出现时，这会妨碍决策、增加运营成本并使企业面临不必要的风险。
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企业数字化转型六大未解之谜
谈及数字化我们看到最多的名词就是“赋能”，业务部门技术能力不足要赋能，企业管理能力不足也需要数字化来赋能，感觉赋能一词是无所不能，但问题是如何赋能?从哪个方面赋能?
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如何更好的开展企业级指标管理
这个故事汇集了我在研究中发现的管理指标的各个方面。但有一个问题，即如何在企业级别上有效地完成一些工作，而这在很大程度上取决于特定组织的数据成熟度。
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聊聊企业数字化转型的技术与需求
本文来自于”湘江数评“公众号，作者老杨，经作者本人同意授权后发布 世界其实就是一个巨大的草台班子，在企业领导或者CIO的眼中数字化转型建设永远都是别人的好，但现实是企业数字化真正做好的没几个，所谓的“好”只是让你看到了想要看到的或者是看不懂的而已，所以企业数字化转型一直在路上，而所有的问题不管是何种行业几乎都是共性的，就如最直观的技术与关键的需
