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大型集团落地式数据治理实施方案
数据治理是一种新的管理理念，是为了保障企业数据清洁可信，满足各业务部门对数据消费需求，建立体系和运作机制，指导各项数据工作正确开展。
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2025 年大数据管理预测
GenAI 革命提高了人们对企业能够利用数据的期望，但它也暴露了企业在如何管理数据方面的一些严重缺陷。在此背景下，我们将深入探讨2025年的大数据管理预测。
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信息部门需要提供全天候保姆式服务吗？
对于企业领导及业务部门而言，信息部门的服务在大部分情况下可能是无感的，以至于系统运行太稳定了对于信息部门而言还可能是危机，因为领导认为信息部门无事可做。
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理解数据库原理可能是找到破解疑难杂症最后一张拼图的关键
这些理论虽然可用的场景有限，不过如果你想成为分析问题的高手，还是需要去多学学数据库的一些基础理论，甚至理解到算法层面。
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DIKW数据-信息-知识-智慧模型的延展：从Bits到Reflections
回到数据阶梯的底层，如果我们将一个单词视为一个数据，那么该单词的每个字母都可以看作一个字节，代表一个字符。在人类语言中，我们使用符号来表示字符，而计算机则使用数值。这些数字通过电子状态以数字形式存储，要么是 ON，要么是 OFF(0 或 1)。例如，计算机中的每个字符都表示为一个二维位阵列网格，其中一些位被打开以创建字符的形状，而其他位保持关闭。这通常称为位图。
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未来的监控大屏是给AI智能体看的
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。
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数字化时代，数据库就是业务架构，这句话怎么讲？
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。
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解决企业数据空间的复杂性应该自上而下：高管必须起带头作用
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。
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企业信息部门与内部数科公司如何分工协作
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?
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坚持开源开放：openGauss技术创新、商业拓展、生态繁荣背后的崛起密码
openGauss开源四年来，在技术、商业、生态方面取得了长足进展，已经跨越了从0-1的积累期，将进入高速增长的新阶段。未来openGauss将继续团结产、学、研、用，凝聚产业力量，致力于成为全球Top级开源数据库社区。
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谈谈现代数据质量的重新思考
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。
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12月数据库圈值得关注的事 | 2024
12月，数据库领域发布了不少报告，为我们在岁末一览数据库市场动态提供了帮助。包括Gartner发布的2024云数据库魔力象限、头豹联合沙利文发布《2024年中国金融级分布式数据库市场跟踪报告》、赛迪顾问发布的2024 年《中国金融行业数据库市场研究报告》等;国家数据局发布第一批数据领域常用名词解释;Databricks获得100亿美元J轮融资……
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企业数字化管理痛点：系统权限混流程乱，何解？
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?
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国产数据库问题与性能诊断中的宏观分析与微观分析
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。
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领导说：软件运维费用咋这么贵，可以不交吗?
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
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搜索型数据库：应用场景、选型要点与未来发展趋势
随着数字化转型不断深入，企业业务变得更加多元复杂，非结构化与半结构化数据的分析需求越来越旺盛，数据量也越来越大，传统关系型数据库对于文本的多样性检索支持能力不足，催生了搜索型数据库的发展。
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数据库指标集的设计思路
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。
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释放数据的力量：首席数据官关注的重点是什么
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。
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什么样的数据库算是通用数据库？
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?
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一文读懂数据成为资产实现商业价值的内在逻辑
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?
