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新“石油”的蜕变——数据要素市场化萌芽待发
当前，数据要素市场化的机遇和挑战并存，机遇方面，首先数据意识都有了，现在各行各业都在从采集到规范、标准制度的建立来积累基础数据，一旦有了这样的意识，离爆发也不会太远。
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好书精读：CEO在数字化转型中的行动指南
数字化核心业务才是真正的转型，这种数字化转型要求企业对核心流程和能力进行彻底的改革，即必须摒弃某些职能或部门，以完全不同的方式更快更好更高效地完成同样的工作，或者是干脆推出新的产品或服务，而不是用换汤不换药的做法自欺欺人。
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制造业数字化转型之从信息化到数字化进化之路
数字化和信息化有什么不同?要不要补信息化的课，能不能跨越信息化直接进入数字化?
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数据库圈周盘点：2030 年最重要的职场技是数据素养；天云数据获得数亿元D轮融资
数据库是数据爆炸时代的基础设施，而在数字化转型浪潮中，每个公司都在向着数据驱动发展，有报告表明，数据素养成为未来职场的重要技能。除此之外，我们也看到了本周数据库厂商在资本、产品、生态建设方面的动作。
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2022年有哪些重要的数据库发展趋势？
据Expert Market Research研究，2020年全球数据库管理系统(DBMS)市场估计接近631亿美元，预计到2026年将达到1256亿美元，在此期间的复合年增长率为12.4%。
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生活中无处不在的数据分析
数据分析每个人都会经历三个阶段，始于业务，高于业务，反哺业务。
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不熟悉业务可能是部分数据治理相关厂商的明显短板
一段时间以来，与在企业中做信息化或者数据治理的同行们交流，发现选择数据治理相关的厂商(以下简称”数据厂商“)感觉挺不容易的，一个较为突出的现象是部分厂商好像不太熟悉企业的业务
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CIO要避免的7个数据治理错误！
如今，每个数据事务都是业务事务。因此，构建一个强大、安全、适应性强且尽可能无差错的数据治理框架至关重要。
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大数据岗位总结和相关书籍推荐
现在的很多公司的大数据团队一般有三个小组：大数据平台组、数据仓库组以及数据分析组。
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数据标准和数据规范到底有什么区别？
如果给一个具体的比喻，那么规范相当于教科书，标准相当于考试试卷。一个用于教学，一个用于检验教学结果。
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从 "垃圾 "数据到数据完整性的转变
越来越多的数据有用吗?还是只是“垃圾”?答案在于组织如何管理他们的数据
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现代数据栈是如何走向实时化的?
现代企业的需求和要求正在以戏剧性的方式转变。因此，旧的“批处理”模式(每天一次大的更新，查询速度慢)正在让位于更细化、更高频率的实时更新(每秒多次更新，查询速度快)，从而带来更新鲜的数据和更快的洞察力。
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企业级大数据中台架构实战
当一个程序员逆袭从为一名架构师的时候，那考虑最多的就是如何设计现阶段公司的数据中台架构。
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什么是低代码的窘境？
从本质上来说，不管是PaaS，还是低代码、无代码，其实都是一种应用软件的构建方式。
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数据库圈周览：GoldenDB中标安徽省联社项目；OceanBase推在线体验环境
Nebula Graph 与蓝象智联达成战略合作；OceanBase推出在线体验环境；中兴通讯GoldenDB独家中标安徽省联社项目
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理解这些变革悖论，才能更好推动数字化转型
在帮助企业进行数字化转型的过程中，需要把握一些大的原则，而且这些原则是以悖论的形式出现的。美国作家菲茨杰拉德(F. Scott Fitzgerald)曾说过:“检验一流智力的标准，就是在头脑中同时存在两种截然相反的想法时仍能保持行动能力。”
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创业的首个挑战：如何找到和留住第一批客户
想要赢得第一批客户，你并不需要多么“完美”的推销方式，越自然越人性化就越有可能成功。
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从数据中挖掘「商业洞察」的几种思路
商业洞察一直以来都是比较神秘的话题。如何从一堆数据中找到新的商业机会?如何找到满足客户的需求，在市场数据中找到新的机会点?
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Kubernetes 将改变数据库的管理方式
当技术决策人考虑在 Kubernetes 上部署数据库时，面临的第一个问题就是：“Kubernetes 有应对有状态服务的能力吗?”
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数据治理一体化实践之体系化建模
本文基于美团配送数据治理的历程，分享了数据定义、模型设计、数据生产三环节统一的配送数据“底座”的建设与实践。
