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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。通过小模型计算后发现的问题再交给基于大语言模型的生成式AI去做汇总分析，最后总结出问题与发现，并产生相关告警，可能是未来监控系统的基本建设思路。

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。它需要我们所有领域和职能领导层的远见、协作和承诺。换句话说，这是一个集体的旅程，需要高管层充满热情的拥护者来倡导数据驱动的决策文化。

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?

如果我们错误地处理了数据质量问题，从而无法克服数据质量差的问题，该怎么办?将数据质量视为技术问题而不是业务问题可能是取得进展的最大限制因素。发现技术缺陷无疑是至关重要的，例如重复数据、缺失值、无序序列和偏离历史数据的预期模式，但这只是第一步。更苛刻和关键的一步是衡量业务质量，检查数据是否符合上下文。

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?究竟是系统的错还是管理的问题?

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

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。

​在当今数据驱动的环境中，组织拥有大量信息，但释放其全部潜力是一项复杂的挑战。许多组织难以有效地利用数据进行人工智能、分析和决策，而准确性、可用性和安全性等问题常常阻碍其发展。

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?

​数据专业人员经常谈论将数据作为组织资产进行管理的重要性，但这意味着什么呢?数据的实际商业价值是什么?如何衡量这一价值?我们如何将数据作为资产进行管理?

有效的数据治理可确保企业高效利用数据，同时降低风险。随着各行各业的数字化转型项目加速推进，对强大治理框架的需求比以往任何时候都更为重要。那么，数据治理的未来会怎样呢?

数据库选型中确实有很多技术性的因素和技巧，不过都是十分个性化的，就像穿鞋一样，有时候只有自己知道鞋磨不磨脚。只有十分了解自己的现状和目标，才能做好选型。绝对不是找个专家咨询一下就OK的。

网上分享数据指标体系的文章很多，但讲数据标签的文章很少。实际上，标签和指标一样，是数据分析的左膀右臂，两者同样重要。实际上，很多人分析不深入，就是因为缺少对标签的应用。今天系统的讲解下。

​数据治理指标是引导业务穿越数据海洋的 GPS。每天都会产生数十亿字节的数据，因此，收集数据不仅仅是一件简单的事，还必须知道如何利用这些数据来促进业务增长。正确的指标可以将原始数据转化为战略黄金，帮助公司保持领先地位。

何为“在线业务”，即 OLTP(联机事务处理)。OLTP 在互联网时代至关重要，主要应用场景有金融、电子商务、社交网络、医疗、公共事业等，一颦一笑对民生有着直接且巨大的影响。

在数据社区中，人们倾向于建立数据科学、数据工程和机器学习工程团队，而没有对组织的需求进行适当的规划。然

原来我还指望在国产数据库领域的服务收入能够弥补Oracle服务市场的缺失，但是目前来看这个希望很可能会落空。起码国产数据库服务的良性市场在未来三年内无法形成。从国产数据库市场来看，2027年之前，主要工作还是替代，数据库迁移的市场规模会很大，而服务市场增长还会相对缓慢。可能有些朋友会说，那我们就去干国产数据库迁移吧。

强大的数据战略提供了一个长期框架，可利用整个组织的数据来推动优化的业务决策。它整合了人员、流程和技术的作用，以构建一个支持组织战略目标的统一计划。