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数据指标异动分析，最强攻略来了
“对数据进行监控，分析指标异动原因”是数据分析常见工作内容。这个需求看似简单，可实际做起来却让很多同学很困惑：到底指标波动多大算大?为啥有时候看起来没多大波动，业务却很紧张问原因，有时候波动很大业务又不着急呢?想正确解题，关键在于：不能就数论数，得读懂数据波动背后的业务含义。这样才能知道：哪些是真正的异动，哪些是正常波动。
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如何进行用户流失分析？好的分析模板推荐
用户流失该怎么分析?用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢?只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。今天系统讨论一下。
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谈谈数据估值及其重要性
如今，90% 的企业价值由无形资产构成，包括知识产权、品牌声誉、企业数据和客户指标。因此，了解企业数据的价值并最大化利用这些数据是提高盈利能力和整体价值的关键。
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PostgreSQL改造成一款企业级数据库，该如何下手
作为一款企业级数据库最为重要的是数据的完整性和安全性。在这方面PG数据库存在几个比较明显的不足。首先是数据库对数据完整性的校验不够完善
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企业数字化价值不高，是因为一直在浪费
当前谈起数字化转型建设大部分传统企业的领导总是吐槽多于赞美，究其最主要的原因还是价值难以体现，通俗点说就是钱投了不少，但几乎难以看到效果，为什么?除了管理本身的问题，其中最重要的一个因素就是在建设过程中由于路径不清、方法不明产生了巨大的浪费。
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国产分布式数据库的通用诊断方法
用过分布式数据库的朋友都知道，分布式数据库从组成结构上来说更加复杂。甚至有些国产分布式数据库是由几十个不同的开源组件组合而成的。分布式数据库本身的高可用架构会屏蔽一定的故障。因此对于分布式数据库来说，某个组件的故障是最容易处置的。
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如何通过制定数据质量用例启动数据质量项目
对于任何依赖数据进行决策的组织来说，数据质量都是一个关键因素，但要找到一个令人信服的用例来证明投资数据质量改进项目是件非常困难的事。
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国产集中式数据库运维诊断通用办法
从Oracle等数据库迁移到国产数据库上来，大家可能还有些不适应。如果遇到问题该怎么办?如何去做分析，如何定位根因呢?对于大多数国产数据库而言，除了数据库本身存在的问题或者BUG等，大多数的问题还是可以通过一些通用的手段来进行分析的。
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左“数”右“量”，企业内部数科公司价值如何体现？
影响数科公司价值体现的不在于“数”，不是开发了多少套系统就多么的牛叉，关键的指标是“量”，老杨这里所指的是质量。那么如何保障数字化系统开发、应用、服务的质量?其实在企业里是一个很矛盾的话题，有时候并不是数科公司不努力，而是管理内卷太严重。
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业务系统混战，数据诸侯割据，是技术拖累管理还是管理需要变革？
企业引进数字化技术的初衷都是为了提升工作效率，但有时候却事与愿违，软件系统引进了反而带来了新的混乱，比如在流程管理上，部分传统企业缺乏流程梳理、优化的意识与能力直接做流程搬家，导致流程上线以后处处是堵点，严重影响了正常工作的开展，这个时候一般都是信息部门默默背起了所有。
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有界计算就是玩索引，是这么回事吗？
通过这几天对有界计算的研究，首先明确了，有界计算并非某些人眼中的“忽悠人”的东西，索引访问数据是有界计算最直观的案例，但绝不是有界计算的全部，有界计算是有其现实作用的
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数据库都上云了，运维好搞吗？
近年来随着上云速度的加快，一些重要性比较高的系统也逐渐迁移到云上了，最近系统发生的能够让领导感知到的故障也多了起来。虽然故障的频率比起当年用Oracle来说少了 一些，不过每次数据库性能问题等故障造成的业务系统停运时间比以前长了很多。按照他们的计算，总体上来说，上云后的可用率和以前差不太多，不过每次出故障后的处置都是心惊肉跳的。
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聊聊 企业CIO的认知屏障
CIO在企业数字化建设过程中提升的不仅是项目经验，其实受益更多的应该是处事能力，数字化看似做的是系统、是技术，实则是人情世故，如果连最基本的这些都看不懂，总想以数字化技术来解决问题，大都可能都是以失败告终。
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国产数据库市场未来展望
中国的数据库市场可能会和欧美有所不同，主要有几方面的原因，首先中国的企业用户在数据库领域的应用习惯不同;其次中国的一些行业监管政策不允许某些企业将关键数据库放在公有云上;第三，中国的公有云运营商与欧美的亚马逊骨科之类还有较大的差距。
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如何让业务部门规范使用数字化系统
企业数字化转型的难点其实不在技术环节，能用技术解决的问题都不是问题，关键还是在于应用，因为只有系统真正应用起来了数字化才有价值，但现实就是这种价值取得很难。
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用户画像标签的常见类型
经济下行，流量红利过后，企业运营追求降本增效，用户画像标签对于精细化运营的重要意义体现在多个方面，它们是企业实现个性化服务、提高运营效率、增强用户粘性和提升业务价值的关键工具。
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数据分析结果如何形成业务决策建议？
数据化运营成为当前企业经营降本增效的重要手段，用数据说话，数据驱动决策也逐渐成为重要的工作习惯。但实际上，很多人甚至是数据分析师使用数据时，往往只是停留在取数据、看数据阶段，从数据中挖掘出有效的决策结论却迟迟难以入门。
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这才是企业内部数科公司干不好的真正原因
某企业CIO毫不客气的指出：“内部数科公司有个天生的缺陷，眼光局限于公司内部，不管从技术上还是业务上都比不上市场上的专业数科公司，更不用说产品，除非他是在垄断或者龙头标杆企业。”
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开源新发布｜PolarDB-X v2.4.1 企业级运维能力增强
近日，开源PolarDB-X 正式发布2.4.1版本，重点增强企业级运维能力，面向DBA的数据库运维和数据管理需要，新增云备份转储恢复、在线DDL、数据库扩缩容、数据TTL等特性，全面提升 PolarDB-X 在多云部署、以及分布式大规模下的可运维性。
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主流国产数据库的存储引擎
目前主流国产数据库除了在传统行式存储引擎的基础上进行了优化改造，大部分都进一步地提供了列式存储引擎，有些还提供了内存引擎。
