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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。
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建筑材料行业数据治理实践
TLDR是一家中型建筑材料企业，因元数据管理不善而面临数据不一致和运营效率低下的困境，阻碍了决策和盈利能力。实施强大的元数据管理策略可提高数据准确性20%，加快决策速度25%，提高运营效率20%，凸显了有效数据治理在推动成功方面的关键作用。
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从一个故障案例谈数据库运维中的数字化分析之路
实际上专家如果想要完成故障分析，也必须依赖能够支撑完成分析所需要的所有数据或者证据。如果哪一个环节上的数据或者证据缺失，则需要依靠专家的推理能力来补全证据链条，或者根据推断再去补全证据数据。
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企业数字化系统运行太稳定 是信息部门的成绩还是危机？
最近经常在群里看到CIO在吐槽：我们信息部门又被优化了，原因是领导认为信息部门看起来过于“清闲”了，难道系统稳定也是错吗?
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应用朝前，数据库向后，DBA何去何从
在国产数据库替换时代，企业会逼着应用开发团队提升能力，来抵消国产数据库能力不足这个事实，这意味着企业进一步加大对研发的投入。对DBA来说，更高水平的应用开发团队并非好事。因为时间长了，DBA所擅长的工作大多数可以被研发接替了。
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复杂场景的数据库运维诊断，AI可堪一战？
对于一些互联网架构的系统，数据库本身不会出现复杂的故障，大部分故障都可以通过扩容、限流或者重启来完成。对于这样的场景，AIOPS的智能化程度是够用的。而对于一些传统行业场景，AI还是不堪一用的。
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成为优秀DBA的五大关键素质
确保你的 DBA 具备这 5 项基本素质，将有助于提高企业的运营效率，并使数据库管理成为一项更易于管理的任务。
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PuppyGraph 获 500 万美元投资推进Zero-ETL 图查询
这家初创公司最近筹集了 500 万美元的种子基金，以推进其图查询引擎的发展。PuppyGraph 的Zero-ETL 引擎旨在让用户能够以统一的图的方式查询关系数据，从而不再需要单独的图数据库和耗时的提取、转换和加载(ETL)过程。
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数据治理为何屡屡失败
根据Statista 的数据，2020 年全球创建、捕获、复制和消费的数据总量为 64.2 ZB，预计到 2025 年将达到 181 ZB。这意味着五年内的复合年增长率约为 23%。
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高质量的数字化培训该如何开展？
本文来自于”湘江数评“公众号，作者老杨，经作者本人同意授权后发布如何在企业快速有效的推进数字化转型建设，是困扰当前CIO们的一大难题，究其原因就是领导对数字化的认知不深，虽说当前大部分的传统企业都在做数字化建设，那么企业领导层是否真正理解数字化?从老杨近期的一份调研数据中可以看出，绝大多数受访者(72%)认为企业领导层对数字化的理解仅仅是“一点点了解”，这表明领导层在数字化方面的知识和认知水平较低
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什么是多云、跨云和混合云?
虽然术语可能比较复杂，无论采用多云还是混合云，都是为了让企业以高效和有效的方式为业务提供服务。IT基础设施变得复杂多元，企业要根据业务需求和自身IT储备来选择合适的云架构。
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云原生数据库的优缺点
世上不存在一款完美的数据库，云原生数据库为企业带来很多好处，也有其不足之处。本文列出了云原生数据库的优点和缺点，以及可能遇到的风险挑战，供您参考。
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国产数据库，做时间的朋友吧
目前阶段，无需谈赶超，也注定无法赶超，做好自己，做时间的朋友就好。对你的客户负责，对你自己负责，做好自己的产品，让你的产品在用户侧变得越来越好用就行了。
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云原生数据库有哪些应用场景？
现在企业对云原生数据库的接受程度越来越高，初期用户以初创企业、互联网企业为主，但近年来更多传统企业、强监管行业也开始转向云模式，未来，云原生数据库将在关键业务和战略应用上发挥更重要的作用。
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数据库国产化替代中的双轨制运行机制
对于企业级核心系统而言，业务连续性要求是十分严格的。哪怕数据库的性能再优秀，业务连续性能力不足也无法在核心业务中应用，在和我交流过的正在做国产数据库替代的客户那边获得的信息是，他们最为关心的并非性能，而是稳定性。一套系统只有稳定运行，才能让使用者省心、放心。
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做简化技术栈的一体化云数据库，OB Cloud带来哪些新进展?
数据库的本质是信任，作为数据基础设施，很高兴看到OB Cloud一直不断强化产品力和生态力为客户带来更大的价值。而赢得更多企业的信赖，正是其走向全球，走向更广阔天地的底气所在。
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非结构化数据占比超过92.9%，IDC发布RAG与向量数据库市场前景预测
在生成式AI开发过程中，41%的高管认为搭建RAG架构非常重要，81%的IT领导者认为利用自己业务数据的GenAI模型将使他们比竞争对手具有明显优势。
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数据管理常见的4个误解
在数据管理领域，我发现尽管技术进步了，人们对数据重要性的认识也越来越强，但仍然存在一些误解。这些误解往往会导致不理想的决策和策略，从而阻碍而不是支持有效实施数据管理的能力。
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企业信息部门的新赛道在哪里？2025如何突破？
本文来自于”湘江数评“公众号，作者老杨，经作者本人同意授权后发布2025年企业信息部门何去何从?在经营业绩的压力下持续被减员，还是维持现状继续躺平?2024年对于大部分传统企业的信息部门来说是艰难的一年，开年就感受了寒意，数字化预算被削减，团队被优化，且受市场经营压力的影响这种员工优化工作一直在阶段性持续进行，有的企业甚至裁撤了信息部门，仅保留一个IT岗并入其他部门用以维持数字化现状，在如此严峻的
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AI时代数据库走向融合，一体化数据库有何不同?
中国数据库正在向深水区迈进，也走到了新的发展阶段，面对AI时代的快速变革，数据库需要更前瞻地应对变化。百尺竿头更进一步，更需要行稳致远，对于现在的中国数据库而言，在这个充满机遇与挑战的时代，践行长期主义，以确保可持续发展，显得尤为重要。
