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如何选择合适的云原生数据库?
当前，云上的环境还在不断演进，数据库也会随着云端环境的变化而变化，随着AI/大模型发展，数据流水线可能会发生变化，对数据工具、数据处理能力也会提出新的要求，对非结构化数据的处理能力、多模支持可能会成为更加普遍的需求。
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云原生数据库发展现状
在如今的AI时代，企业对非结构化数据处理的需求日益增多。未来，支持多云、混合云，支持AI时代的数据处理，支持按需付费，支持应用敏捷，以及简化IT架构是云原生数据库发展趋势，越来越多的云原生数据库向着这些方向努力。
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10月数据库圈值得关注的事 | 2024
10月，IDC发布《中国云原生事务型数据库厂商技术能力评估报告》指出，尽管云原生数据库市场展现出巨大的发展潜力，但其商业化进程仍处于初级阶段……
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老板要求用OA来实现ERP的功能，可行吗？
企业数字化转型建设总是伴随着各种成本，所以居高不下的数字化建设成本也一直被企业老板及高层诟病，所以当一个软件公司在方案里承诺可以用一个产品实现多种管理场景时自然受到企业领导的青睐
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自治数据库-为啥国产数据库从O记只学到了个皮毛？
自治数据库是我们这代DBA二十多年前就开始的一个梦，现在O记离我们那个梦想越来越近了，其实哪怕没有自治数据库技术的加持，O记的运维也越来越便捷，让人放心。
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数据驱动？我们连数据都跑不通，更别提驱动了
在高喊"数据驱动"之前,我们还有很长的路要走。认清现实,夯实基础,找准切入点,持续改进 —— 这才是我们通向真正数据驱动的必经之路。
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眼见不一定为实的AI时代，企业如何炼出“火眼金睛”?
伴随着企业数智化转型升级，安全风险不断增加。近两年，生成式AI的发展让世界变得“耳听可能为虚，眼见不一定为实”，在线欺诈、深度伪造的手段也是魔高一丈，令消费者与企业感到担忧，甚至蒙受损失。
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什么是开源AI？OSAID未要求开放数据
10月28日，OSI(Open Source Initiative)发布了首个(OSAID)开源人工智能定义，这标志着开源人工智能运动取得了进展。虽然OSAID向前迈出了一步，但由于缺乏对训练数据开放性的要求，因此留下了一个最终需要填补的空白。
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给正在学习PG数据库的Oracle DBA提个醒
我认识的很多Oracle DBA都在学习PG，不论是国内还是国外。数据库多元化发展，拥抱开源是一个趋势性的东西。对于Oracle DBA来说，PG这样的学院派数据库无论从架构上还是从功能上都有一定的相似性
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一种基于贡献度的除法指标异动归因方法
一般地，这个子维度占据大盘的量级(分子或者分母)越高，那么对于大盘的变化影响越大。所以，优先查看分子或分母量级大的子维度发生的变化，是属于分布变化、还是指标变化。
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数据标准化指南：类型、优势和流程
数据标准化程度低是隐藏的利润杀手。当客户姓名、产品或销售数据在不同系统(甚至在同一个应用程序中)以不同格式出现时，这会妨碍决策、增加运营成本并使企业面临不必要的风险。
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Pearson最新报告：所有工作都将成为技术工作
该报告的主要发现之一是，技术不仅正在改变现有的工作岗位，而且还为各行各业带来了新的机遇，挑战着我们对技术工作的定义。随着技术越来越成为业务的核心，所有工作都将以这样或那样的方式成为技术工作。
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企业数字化转型六大未解之谜
谈及数字化我们看到最多的名词就是“赋能”，业务部门技术能力不足要赋能，企业管理能力不足也需要数字化来赋能，感觉赋能一词是无所不能，但问题是如何赋能?从哪个方面赋能?
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如何更好的开展企业级指标管理
这个故事汇集了我在研究中发现的管理指标的各个方面。但有一个问题，即如何在企业级别上有效地完成一些工作，而这在很大程度上取决于特定组织的数据成熟度。
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聊聊企业数字化转型的技术与需求
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 世界其实就是一个巨大的草台班子，在企业领导或者CIO的眼中数字化转型建设永远都是别人的好，但现实是企业数字化真正做好的没几个，所谓的“好”只是让你看到了想要看到的或者是看不懂的而已，所以企业数字化转型一直在路上，而所有的问题不管是何种行业几乎都是共性的，就如最直观的技术与关键的需
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如何解读“过早优化是万恶之源”这句话
数据库该怎么用其实也是一个争议挺大的话题，很多人可能会不理解为啥数据库还要那么用而不是这么用。因为每个用户的技术背景不同，团队的技术特点不同，开发团队的能力不同，所使用的数据库的技术能力特点不同，所使用的数据库管控平台不同，使用数据库的方式以及对数据库的技术要求也是不同的。
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一百个DBA眼里有一百种数据库优化
不同的DBA所经历过的优化工作都会有所不同，这是因为他们面对的客户的优化需求是不同的。有些用户就是几条烂SQL引发了问题，那么解决掉这几条SQL的问题就没啥可优化的事情做了。
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AI时代需要什么样的云原生数据库？
MongoDB北亚区技术总监林涛介绍，云数据库在成本、灵活性、可扩展性、灾备、安全等方面优势明显。云数据库的初期用户以初创企业、互联网企业为主，但近年来越来越多强监管行业也开始转向云模式。
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别再罗列指标了，有用的经营分析这么做
很多公司经营分析是财务部门做的，结果财务部门真的就只盯着自己的三张表，每天算利润、算现金。你问他：“销售部门在干啥?”“营销有啥动作?”“市场环境有啥变化?”一问三不知。只知道结果，不知道过程，这是“要搞高”问题根源。
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数据库高可用方案如何实现“数据不能丢，业务不能停”？
现在有哪些主流的数据库高可用解决方案？企业该如何选择适合的高可用解决方案？如何更好保障业务连续性？一般政企客户数据量没有那么大的业务场景，大多会选择主备式集群高可用方案，但是在类似金融领域需要数据强一致性的业务场景，以及大数据量(数据量超过10T、20T)的业务场景，会选择共享存储集群解决方案。
