ITPub博客

以用户体验提升作为优化项目开展的理由，对于IT部门的人来说是不够充分的，有些时候只有涉及到切身利益的时候，优化才从奢侈品变成必需品了。

数据产品求职面试涉及到数据知识的问题时，经常会涉及到数据宽表的相关问题，因为宽表具有简化查询、提高分析效率等优势。

作为一家每天处理客户贸易登记册和各种业务数据库中聚合数据清理工作的数据软件公司，我们今天将告诉您实践中的数据库清理是什么，数据清理和处理的各个阶段是什么?它们都是关于什么的。不过，首先让我们提供一些好的论据来解释为什么值得关注这个问题。

一般我们认为SSPL协议是为了防止一些云厂商去薅开源软件的羊毛，实际上也大多如此，云厂商这些年成为了开源软件最大的受益者，他们虽然也对开源社区有不小的贡献，但是收益远远高于贡献。

截止到2021年7月，中国所有的数据库厂商的数据库领域核心专利数量不足4000个，而Oracle一家拥有超过14000个数据库领域核心专利。到2023年底，Oracle的数据库核心领域专利数量已经超过了19000个，其增长速度之快，令人惊讶。

​在现代、分散的数据环境中，理解并有效实施数据所有权和数据管理的概念至关重要。虽然这些角色经常被混为一谈，但他们拥有不同的职责，有助于组织数据策略的整体成功。让我们深入研究它们的定义、含义以及它们在不同数据架构模式下的运作方式。

有人的地方就有江湖，企业数字化转型看似是技术导向，实则还是以人为核心要素，因为转型其实就是改变江湖规则，改变做事的方式，

分布式数据库想要对集中式数据库实现全面超越，其某些底层核心能力甚至要强于集中式数据库，比如一些简单SQL的执行延时。

不同的数据库产品，其内在实现架构，存储与SQL引擎的设计思想不同，指标与等待事件的含义也相差甚远，Time Model结构更是千差万别，运维诊断的思路更是差之千里。

在数字化转型建设过程中大量的资金投入一直是企业领导所诟病的，同时也让信息中心成功的被赋予“成本”部门的光荣称号，这就造成一方面信息中心一直喊要加大投入，而另一方面企业相关领导却以效果不佳为由对数字化降本

企业数字化转型是一个不断发展的过程，可以分为信息化、数字化和智能化三个阶段。这三个阶段并不是串行关系，可能会同时处于2个阶段，比如数字化建设阶段会衍生出一些智能化的应用场景。

欧盟人工智能法案在欧洲议会获得通过。您可能会想，“无论如何，我不在欧盟”，但相信我，这对于世界各地的数据科学家和个人来说实际上比您想象的更重要。

经常有新手同学问：数据分析到底是怎么驱动决策的?今天用一个通俗的例子，让大家看清楚数据驱动决策全流程。通过对比，你能发现：为啥你做不出驱动决策的分析结果。

了解大数据技术组件可以帮助数据产品经理更好地设计产品架构和功能模块，以满足数据处理和分析的需求。例如，对于需要处理海量数据的产品，产品经理可以选择适合的大数据存储和处理技术，以提高产品的性能和稳定性。

在当今的数字时代，数据已成为各行业组织的重要资产。随着企业努力利用数据的力量来获得竞争优势，对现代化数据架构的需求变得越来越明显。本文旨在探索数据架构的演变，并为构建确保高效数据管理和利用的现代数据基础设施提供一些建议。

索引，是数据库中非常重要的一类对象。在数据库中增加索引，是常见的一种优化手段，特别是对于查询语句的优化，很多都可以通过增加索引方式来解决。在分布式数据库情况下，索引又有所不同，其较单机或集中式数据库在设计、管理、优化方面有一定的差异。

企业开展数据治理过程，有哪些技术原则可供指导数据治理工作?本文给出了十二条技术原则建议，供大家参考。

数字化时代，消费者与品牌的互动途径日趋多样化。为了有效衡量不同营销渠道对最终转化的贡献，渠道归因分析显得尤为重要。渠道归因分析是市场营销中的一项关键技术，它旨在识别并量化不同营销渠道在消费者决策过程中的作用。

很多DBA朋友十分排斥AI，认为AI不靠谱，认为AI永远也替代不了DBA。其主要出发点并不是真的认为AI技术没有前途，而是出于一种畏惧，认为AI是DBA未来最大的敌人。其实这种畏惧是完全没必要的，因为AI不是DBA的敌人，而将会成为DBA的好帮手。

数据仓库作为企业数据存储、处理和分析的核心平台，其重要性日益凸显。而数据仓库的分层建设，则是提升数据仓库效能、优化数据处理流程的重要保障。