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当前在高度不确定的市场环境下企业数字化转型已进入一个两极分化的阶段，一方面头部企业由于数字化建设介入早、认知早、所体现的成果也早，已进入了数字化的深水区，而另一方面大部分传统型企业，尤其是中小企业，还困于认知的层面，

数据库高可用是企业级用户在关键业务系统中对数据库的基本要求，在高可用方面，怎么提高能力都不为过。也正是因为高可用的问题，很多金融企业在选择核心系统数据库的时候，都被迫选择分布式数据库。

当前各种数字化技术在不断刷新着人们的认知，同时也在不断提升着生产力，改变着各种生产关系与商业模式，所以在当前时代打败企业的可能就是对手采用了技术这个核心生产力，在某些场景下数字化可明显提升企业的生产力，降低成本，但一旦涉及到管理场景，数字化就变得复杂起来，这种复杂化就体现在企业数字化+转型期间。

文档的第一个部分是产品简介，用户需要从这部分快速了解一个产品，并做出判断是否符合自己的需求。因此这一部分不需要涉及很多技术细节，更多是描述“是什么、做什么”的问题。让受众能够有简单、直观的了解即可。

对于数据库国产化这个事情，不同背景，不同经历，处在不同位置的人的看法总是有很大的差异的。

既要在灵活的需求场景下改动系统功能，又不需要太多的技术成本投入，于是低代码或无代码平台出现了，在一定程度上满足了企业工作场景的系统开发需求

现在企业搞大数据，都在强调打破部门墙，实现企业大数据的统一归集，但在实际推进过程中困难重重，为什么?这里将部门不开放数据的原因归结为四个级别，级别越高，意味着阻力越大。

10月份，数据库圈有很多值得关注的动态。金融信息化研究所发布了《金融业数据库创新发展报告(2023)》，报告认为未来三至五年是金融业数据库创新发展的关键时期，也是高成长时期;MariaDB经历艰难时刻，放弃战略产品并裁员28%;MySQL 5.7在10月正式停服……

业务能力、业务功能、业务流程、业务服务、业务模型是接触业务时经常碰到的术语，但这些术语具体是什么含义，互相之间有什么联系和区别，很多时候不太分得清楚，当这些概念相互混淆时，可能会导致业务架构不清晰、工作效率低下、用户体验差，甚至可能影响到整个业务的成功。

​对于数据库系统来说，高可用和业务连续性是用户最为关注的问题。在我参与的几次用户调研中，业务连续性问题都是排名第一的关注点，而且热度是排名第二的问题的2倍以上。

在产品功能测试验收的环节，最经常遇到的情况就是发现页面没数据，或者指标数据不对，掌握一些bug定位的小技巧，作为产品经理，就可以直接判断是前端还是后端的问题，快速有效提升问题修复的效率。

本文阐述了与数据安全和隐私成熟度的主要阶段相一致的最佳实践。据了解，组织及其数据安全和访问控制需求并不是静态的。因此，方法随着内部流程、团队和技术的发展和改进而进步。

在当前高度不确定的这种市场环境下，企业生存都是未知，如果提出做数字化转型，那需要相当的魄力，大部分情况下企业一把手需要的是一个说服其做数字化的理由，最直观的就是经济数据

结构良好的数据架构是人工智能和机器学习成功的基石。它包括数据准备、存储和集成策略，每项策略在塑造人工智能计划的结果方面都发挥着至关重要的作用。

数据的爆发式增长和规模化应用不断催生新产业、新业态，对生产力和生产关系的发展和变革具有重要影响。将数据增列为生产要素意味着对数据要素价值释放提出更高目标，需要通过深度研究、广泛实践，反复认知和领会数据要素战略布局……

本文分为三部分讲解，第一部分详解MPP架构，第二部分剖析MPP架构与批处理架构的异同点，第三部分是采用MPP架构的OLAP引擎介绍。

软件公司在企业数字化转型建设过程中的作用不言而喻，既是技术平台的提供者，又是数字化方案的提供者，同时还是方案执行者，但在大部分情况下企业起初对软件公司总是满心期待，可最后总以失望草草收场

据外媒报道，数据库明星公司MariaDB正在经历重组调整，日前，该公司发布公告，宣布放弃战略产品并裁员28%，引进2650 万美新的贷款以缓解财务压力，这引发了广泛关注和讨论，数据库行业观察家们抨击MariaDB的调整行为。这家明星公司何以至此?MariaDB的经历对开源商业化发展有哪些启示?

数据库的流行度与其生态是紧密相关的。近些年PG的热度大幅提升依然是依靠了PG的生态。作为一个开源数据库产品，其实开源生态是PG热度的最大贡献者。

调查发现，超过 80% 的《财富 1000 强》组织目前已配备首席数据官 (CDO)。随着这一比例上升，越来越详细的结果解释了为什么一些 CDO 成功而另一些则失败。