ITPub博客

简单总结下数据在电商行业的一些应用场景，抛砖引玉，希望大家可以多总结和沉淀自己的一些案例，灵活应对面试，并真正落地成可以驱动业务、洞察分析的数据产品。

把大模型原理向老板解释清楚是搞大模型人员的职责，但我们又不太可能让老板去读论文，那就只有一种方法：类比。我一直没找到好的类比，这一次找到了一个，用这个类比，可以让老板在一分钟内理解大模型的与众不同之处。

当前企业都在做数字化转型建设，但由于管理场景不同、员工能力不同，其数字化建设的成果也各不相同，有利用数字化实现降本增效的企业，也不乏重回归纸质办公的公司，

从上面的文字，很多朋友可能已经意识到了，通识大模型直接用于运维支撑，其性能是不足的，必须通过本地知识库的嵌入才能获得比较好的效果。这是因为在专业技术领域，通识大模型往往缺乏足够的专业领域知识，因此对于很多问题，它们只能照猫画虎去瞎猜，性能肯定是不足的。

携程酒店排序推荐广告工程(以下简称酒店推荐工程)在数据层面引入抽象化的统一数据协议UnifiedPB，解决了过去各场景各自维护，建立各自的数据流，网状开放式数据表，烟囱式迭代的问题，实现了全场景数据的标准化、规范化、统一化。

做数字化转型，其实80%的传统企业都是在摸索，而研究表明，90%的企业做数字化转型都以失败而告终，都在传统与现代的矛盾中做转型。

PostgreSQL数据库的索引没有Oracle Clustering Factor的概念，那么PostgreSQL是根据什么来判断索引扫描的效率的呢?

通过对数千名数据从业者调查，“在准备数据进行分析时，您认为最具挑战性的是什么? ”。 43% 的受访者回答说，不明确的数据所有权是他们面临的最大挑战，这一比例在所有答案中最高。

随着大数据技术的飞速发展，数据仓库、数据湖和湖仓一体成为了企业数据处理和分析的核心架构。它们各自拥有独特的特点和优势，同时也存在相互联系和互补关系。给数据资产方向的数据产品经理求职同学做面试辅导时，ta对这几个概念理解不透彻，总结下分享给更多同学。

登月任务充满了挑战和不确定性，那些认为成本高得令人望而却步的公司可能有道理，但最终，它是成功的——人类聪明才智和毅力的胜利，引发了众多的商业发明。

IT世界正在向着芯片与算力的方向发生巨变，AI会深刻地改变这个世界，每个国家都在为此布局。幸运的是，与大多数国家已经被淘汰出局不同的是，我们起码还是这个赛场上少数的几个决赛运动员。回顾历史，我没有理由不看好中国数字化的未来。

本文的重点是财务领导者，他们正在与不良数据作斗争——关闭时间长、报告和预测不准确、决策缓慢、不断调整。

很早之前我说开发的主题语言其实更多的是SQL(这里并没有说Java不重要的意思)，只是Java中并没有太多的业务逻辑。真正的业务逻辑主要还是在SQL中体现的。说的直白一点是如何写数据，如何读数据。

随着国产数据库在各行业应用规模不断增大，并开始进入深水区。国产数据库从之前的不能用、不敢用逐渐过渡到如何用好。特别是以分布式数据库为代表的新架构数据库产品的出现，颠覆了原有架构产品，之前很多的知识不能复用

最近业务反馈，8.0.32在使用union和union all的过程中，发现含有中文等特殊字符时查询返回数据为空。这个影响是比较严重的。

数据世界中的工作从未如此令人兴奋。二十年前，数据被认为是后台职能。到 2023 年，它将成为组织竞争优势的核心。数字化加速了 IT 领导者特别关注其数据、人工智能和分析数据资产的需求。

目前数据库中使用最为广泛的存储引擎不外乎两个系列三种引擎，分布式数据库喜欢采用的LSM-TREE存储，以及普通通用型数据库常用的BTREE/HEAP存储。

企业数字化转型建设本就价值体现难，一直以来还被企业领导认为是成本投入部门，在没有任何盈收的条件下，在降本增效的模式下自然会首当其冲，成为被重点优化的对象

我们今天所说的大数据处理早已经不是2004年谷歌发表那几篇论文时代的大数据处理了。如今我们对大数据有了更丰富的处理方式。

数字经济背景下，数据要素深入推进。下面我们将深入探讨为数据专家、项目协调员和数据决策者创建有效、安全和高质量的数据治理框架。