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从与组织的战略目标保持一致到避免一刀切的数据策略方法，本博客将深入探讨数据测略的注意事项，这些事项可能会成就或破坏组织的数据计划。

一是数据用于决策，提升决策准确性，降低决策失误，就像竞技场上，有时不失误就可以取得胜利。二是数据融入产品，对于互联网等数字化产品来说，主要是将数据整合到产品或运营流程，让产品更智能，提升用户体验。而对于车企、制造业等行业来说，更多地是利用数据来实现产品生产加工流程的降本增效。

对于分布式数据库上开发应用而言，如果应用规模不大，复杂度不大，对应用延时要求不高的时候，你可以不用为分布式数据库做专门的设计。而如果你的应用比较复杂，也十分关键，对于SQL响应时间要求十分严格的话，那么你还是在做数据库物理设计的时候多考虑一些分布式数据库的特点来优化你的应用。

企业在出海，在数字化技术遍布的时代里此时怎能少了相关数字化系统，于是我们看到很多软件企业也在纷纷布局海外市场，作为一个出海企业的IT老兵，老杨在此提醒：企业管理软件出海有机遇，也有可能让你抑郁!

现在，比以往任何时候都更需要数据驱动的决策。高质量和及时的见解不仅仅是奢侈品，而且是明智的决策和行动的必需品。为了满足这一迫切需求，数据管理者需要加速提供卓越的分析。这需要在不影响质量的情况下最大限度地缩短数据产品的上市时间。我们需要坚实的技术基础来依靠它来大规模实现这一目标。

企业做数字化转型建设总会要问一个为什么?其实原因也很好回答，从业务侧的角度来说无非就是降本与增效，从管理侧的角度来说无非就是提升与规范，为什么看似简单简单的目标大部分企业却很难达成?

当然用户画像有其他很多用处，比如支持新品开发，支持推荐系统，支持自动营销系统，支持投放系统等等，作分析只是它一小块作用。所以想做好分析，还是要多学习分析方法，操练分析逻辑哦。

那就是AIOps是未来的方向，如果你们想在这个领域做些尝试，那么不要好高骛远，就从简单的数据处理与分析做起，无论是分析日志还是分析监控数据，通过对历史数据的分析，从简单的分类与异常检测搞起

事实上，数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖还是有区别的，不仅在技术架构上，更是体现在业务的支撑模式上。

以上是一个甲方企业的IT老兵对软件行业当前需改变与提升的一点个人建议，希望中国的软件公司脚踏实地，不要瞎折腾，少玩一点概念，远离互联网的浮躁，多一些工匠精神，多一些能力输出，共同推进企业的数字化转型建设。

有不少老铁问“如何学习数据库”，我的建议是阅读数据库官方文档。然而对于初学者来说，数据库文档显得冗长、晦涩，让人望而却步。因此，掌握一套高效学习数据库文档的方法至关重要。本文将介绍一些有效的学习策略，帮助读者更加高效地学习数据库文档，快速掌握数据库技术的核心知识。

随着MySQL 5.7.44发布，宣告5.7正式停止开发和维护。而不少企业选择把MySQL 5.7升级到8.0。GitHub也在去年把MySQL升级到了8.0。他们分享了详细的升级过程，以及遇到的一些问题

关于AIOPS的最后一公里问题一直是从业人员一直想解决的问题，传统的运维方式依赖于专家与大量的人力工作，而智能化运维的目的是让这一切都变得简单。

Oracle AWR报告是分析数据库问题的十分有效的报告，我以前也写过不少AWR报告导读方面的文章。Oracle 12C以后，AWR报告的内容有了较大的不同，增加了很多内容。

数据正以其独特的新质生产力属性，驱动着企业的创新转型与高质量发展。在这样的背景下，企业数据库承载和管理新质生产力中的生产要素的过程中，数据库的连续性管理(Business Continuity Management)的重要性尤为凸显。

这是数据工程概念系列 10 部分中的第 4 部分。在这一部分中，我们将讨论数据管道。内容包括：数据管道、数据管道的类型、如何实现数据管道、如何防止数据管道破损、Apache Kafka

这是数据工程概念系列10部分中的第2部分。在这一部分中，我们将讨论数据存储。内容包括数据仓库、数据湖、数据Lakehouse、数据网格、数据虚拟化、DataFabric

在一个复杂的系统故障中，数据库想要自证清白有时候比发现数据库的故障更加困难。因为大多数数据库故障都有较为明显的现象，阻塞、卡顿、性能下降、服务中断等都可以从数据库自身的指标中发现问题

本系列完全与工具无关，讨论了可以根据其功能由不同工具处理的数据管理概念。在本文中，我们将讨论：元数据和参考数据管理、主数据管理

实际上处于每个人自己的环境中，他自然而然会根据手边的资源以及自己对系统优化的认知来完成优化方案的选择。个体差异很大，因此优化方案的选择也是个性化的，不能说你的经验对别人就一定有效。优化方案的选择是全面权衡的结果