MariaDB收购SkySQL加速云和AI进程
8月26日消息,MariaDB plc宣布收购SkySQL公司,后者是人工智能驱动的Serverless数据库即服务(DBaaS)平台提供商,此次收购将SkySQL成熟的DBaaS产品重新纳入MariaDB产品组合。
Databricks估值突破千亿,能否迈向万亿?
从日前公布的最新融资情况来看,Databricks短期内不会上市。但暂缓IPO似乎并未影响公司迅猛的增长势头。首席执行官Ali Ghodsi表示,该公司正朝着万亿估值企业迈进。
企业信息部门员工如何搭建个人数字化知识体系
最近某企业CIO与老杨聊天时吐槽道:“我们信息部门员工的技术能力真的没得说,但一涉及到复杂的业务场景时总会掉链子,要么是不懂业务流程,数据取错了维度;要么就是盯着新技术猛学,却不知道怎么与业务部门的需求进行融合。”这事儿戳中了很多信息部门员工的痛点:数字化转型不是“炫技”,而是要解决真问题。
开源可持续发展的中国答案:openGauss如何平衡好开源与商业?
2025年,openGauss迎来开源五周年,在经历了“战略聚焦,筑底调整”后,这个年轻的数据库开源社区已展现出与全球顶级开源数据库分庭抗礼的实力,openGauss正以独特的中国模式探索开源数据库的可持续发展之路。在DTCC2025中国数据库技术大会召开之际,我们采访了openGauss社区理事长熊伟,探寻openGauss以及开源数据库的发展之道。
数据管理中的 4 种数据所有者类型
本文将分析数据和治理领域中最相关的四种所有者类型,解释他们各自的角色,并展示他们在实践中如何互动。虽然每个组织都应该以适合自身情况的方式定义所有权,但本文概述的模式反映了我所观察到的在各个行业和数千个组织中最有效的模式,因此可以作为一个建议的起点。
大数据的启示同样适用于人工智能
归根结底,大数据热潮的失败并非源于技术不足。而是源于一种非理性的信念,即新技术本身就能代表一种可行的商业策略。原本理性的商业领袖们不知何故被说服,认为投资某项技术就能神奇地转型业务。但在现实世界中,业务转型要困难得多。
数据表达的三次革命如何重塑AI与产业的未来?
天云数据CEO雷涛作为深耕数据智能领域的“老兵”,从Java时代到大数据、机器学习再到大模型浪潮,见证并参与了数据智能技术的多次跃迁。本期《名人堂——“数”风流人物》栏目对话雷涛,他深入剖析了AI发展过程中数据表达的三次升级,并结合能源、安全等领域的落地案例,揭示AI如何深入产业带来价值。
企业 GenAI 的最大风险以及早期使用者的经验教训
生成式人工智能已列入企业的路线图,但我们不应发布任何设计不安全的产品。LLM 改变了威胁模型:不受信任的自然语言会成为攻击面,输出可以被武器化,代理可以代表我们采取行动。
为什么元数据在AI时代变得更为重要?
历史上,系统元数据(例如文件大小、类型、所有者、创建日期和最后修改时间)被视为一组被动描述符。这些由存储系统自动生成的元数据帮助IT团队管理存储、保留和访问策略。但人工智能的兴起彻底重新定义了元数据的功能与必要性。
7大类型常见产品核心数据指标梳理
但很多新人产品经理在做产品或运营活动效果复盘时,往往不知道要看什么指标。尤其是对于一些B端中后台产品,在做项目复盘或者简历项目描述时,不知道该如何量化收益结果。因此,基于不同类型的产品,整理了一些日常需要关注的核心指标,供参考,实操过程,需要基于战略目标确定核心的北极指标,以及其他可以全面准确反映业务健康度的数据指标。
无人谈论的AI堆栈:数据采集作为基础设施
让我们明确一点:虽然扩展模型规模仍然很重要,但对于大多数现实世界的人工智能产品而言,性能提升越来越取决于数据质量和新鲜度,而不仅仅是参数数量。将模型规模翻倍以榨取边际收益不仅成本高昂,而且在环境方面也难以为继,因为惊人的电力和水成本根本无法扩展。
数据库国产化替代并未给数据库三方服务提供太多的机会
未来数年里,数据库服务市场将会空前混乱,原有的DBA在竞争、一些原本不具备在这个业务领域竞争的企业也会蚕食这个市场,甚至一些数据库原厂也在吞噬这个市场。这个混乱的市场需要几年后,等到DBA再次建立起自身的价值体系,才会好转。
一个IT老兵对企业AI落地的思考
企业引进AI技术需要怎么做?对于这个问题大部分传统企业都缺乏明确规划,往往只是盲目跟风,或者把任务分配到信息部门。对于大部分企业而言仍旧把引进AI当做引进一套系统那般简单,也就是说在AI时代仍旧沿用传统的IT思维去应对,忽略了AI的独特性和对业务流程的深度整合需求。
盘点AI在企业落地应用中的五大矛盾
AI在上半年可以说是火的一塌糊涂,可以说是神话般的存在,但落实到企业的应用场景却发现面临着诸多的挑战,比如数据整合困难、技术适配复杂、成本高昂等问题,其产生的价值并未如预期般显著,导致许多企业对AI的投入持谨慎态度,甚至出现了“叫好不叫座”的现象。今天老杨就来盘点一下AI在企业落地中的矛盾。
AI CRM如何跨越落地鸿沟?场景驱动与数据闭环成关键
AI正在各行各业引发一场深刻的革命,曾经沉淀的数据有了AI引擎才能发挥更大的价值。在Agentic AI时代,AI让CRM这一离“钱”和“人”最近的领域开始实现数据智能驱动。今年3月19日,SaaS CRM提供商销售易首次发布了AI CRM——NeoAgent 产品矩阵,并于4月18日正式上线,拉开了中国CRM智能变革的大幕。
7月数据库圈值得关注的事 | 2025
7月,2025可信数据库发展大会召开,发布的《数据库发展研究报告(2025年)》指出,从竞争格局看,全球市场进入高质量发展阶段,我国数据库厂商数量显著收敛;不少数据库厂商如电科金仓、涛思数据等向AI时代发力……
无问智推来了!TDengine IDMP让时序数据实时洞察开启“抖音模式”
AI是一场革命,正在影响千行万业,重塑企业竞争格局。7月29日,时序数据库提供商涛思数据发布了首款AI原⽣的⼯业数据管理平台TDengine IDMP,完成了AI+Data的闭环,拉开了时序数据AI变革序幕。
Snowflake可直接运行Apache Spark,与Databricks竞争加剧
Snowflake 宣布推出 Snowpark Connect for Apache Spark 的公开预览版,这是一款新产品,可让客户在 Snowflake 云上直接运行其现有的 Apache Spark 代码。此举使 Snowflake 更接近其主要竞争对手 Databricks 所提供的服务。
德勤:信任是金融与会计领域采用与应用Agentic AI的关键因素
尽管对人工智能的未来充满乐观,但目前很少有组织使用人工智能代理来支持财务和会计任务。仅有13.5%的受访者表示其组织已采用人工智能代理,33.6%的受访者表示他们目前正在开发或计划未来采用该技术,另有7.6%的受访者表示他们不知道什么是人工智能代理。
AI技能需求旺盛,但AI教育未能跟上
美国数百万工人表示希望掌握AI技能。近4700万白领专业人士计划在未来六个月内开始学习,这一趋势源于他们认为AI将重塑其工作岗位,无论他们是否做好准备。雇主方面也面临紧迫需求。AI和机器学习工程师的职位预计每年将增长40%。这一增速几乎是所有职业平均增速的100倍。