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数字化转型成功的四大支柱
数字化转型不是一件单一的事情，它是多方面的，根据行业和数字化成熟度有着不同的目标。基于我们对正在进行数字化转型公司的研究，我们发现了数字化转型的四大支柱——IT升级、数字化运营、数字营销和新项目。
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浅谈电商搜索数据指标体系建设
本文从搜索机理出发，探讨影响搜索产出的关键要素，并沉淀出一套监控体系，经实战运营能较好的解决业务方的问题。在此抛砖引玉，希望对感兴趣的同学有所启发。
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增强分析到底是什么，它是BI的未来吗？
从2017年Gartner首次提出增强分析的概念，连续多年将增强分析确定为未来数据与分析技术发展趋势，考虑到增强分析跟人工智能，特别是NLP有着千丝万缕的关系，进而与ChatGpt也有了关联，自己突然对增强分析有了兴趣，这个被看成是BI3.0的分析领域的大杀器，到底是个什么东西，下面分为六部分进行介绍。
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听闻Teradata退出中国，我想起了我经历过的一个数仓项目
Teradata撤出中国，我想起了我在20年前做的数据仓库项目。想当年Teradata是数据仓库的代名词啊，就如同现在搜索东西好多人说百度一下一样。
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售后服务不是国产数据库厂商的负资产
目前国内的数据库厂商主要的精力都在研发与销售两头，研发要抓紧完成客户需要的功能，改进SQL的性能，改善用户的使用体验，销售要加快产品推广的速度，保证企业的现金流的改善与市场占有率的提升。
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为什么企业经常说：我们被软件公司绑架了？
“被软件公司绑架”其实是一种无奈，因为企业无能力无实力解决，只能接受这种现。为什么会出现以上的场景，能否可以避免呢?希望软件公司在获取利润的同时，注重服务质量，以客户为中心不是挂在墙上，也不是挂在嘴边的，需要的是实际的行动。
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漫谈“数据拆分层次对比”
当企业数据达到一个规模后，不得不面临数据拆分的问题。使用分布式数据库是一个相对“简单”的选择。通过分布式架构可以支撑海量规模，也避免的拆分所带来的各种“麻烦”。当然，分布式数据库也不是“银弹”，会有其适用的场景。
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先胜业财胡彦轩：VUCA时代，业财融合管理平台值得期待|展望2023
因此在进行业财数字化系统选型时，企业会关注产品是否能够“整合内部各方面管理数据，实现统一的数据、分析、交互的高效协同，提供敏捷洞察分析和行动措施的能力”。此外，产品的数据管理能力、技术领先性、易用性、安全性、可扩展能力、以及与其他系统的兼容性，都是客户在选型中的重点关注事项。
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聊聊Chat GPT-1到GPT-4的发展历程
OpenAI的Generative Pre-trained Transformer(GPT)模型通过引入非常强大的语言模型，在自然语言处理(NLP)领域引起了巨大震动。
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【数据治理】 第2话 - 标签治理体系
在当前的业务中，用户画像已经成为了重中之重，从模拟用户调研人群、分析挖掘用户使用的行为、预测/推荐用户兴趣等场景中，覆盖的用户场景非常多，那今天的主题就是面临海量的标签和数据，我们如何进行治理?
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在尴尬中进行的数字化转型
企业发展到一定规模，数字化需求也越来越多，要不要自己成立开发团队或者科技公司，还是一直与第三方合作，担心第三方影响数字化转型的进度
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PG数据库内存告警了怎么分析
PG数据库遇到内存问题要立即进行分析的场景并不多，因为大多数PG数据库的内存使用率过高的报警并不意味着内存使用情况异常，内存真的不够用了。因为PG数据库是使用DOUBLE BUFFERING机制的，大量的内存很可能被BUFFER/CACHE占用了。
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聊聊数据人的职场必备技能
本篇文章适合刚入职场的初阶及小白同学，也是记录自己小白时期的心路历程。说是数据人的职场必备技能其实更多的是好的工作习惯的养成，适合初阶同学收藏学习。
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聊聊最近一路“狂飙”的ChatGPT
目前ChatGPT 着实火遍了各大网站、公众号、朋友圈，朋友之间不聊点关于ChatGPT的话题都不好意思说你是搞技术的，很多粉丝也在问老杨关于ChatGPT相关知识，今天老杨就将从网络上收集的的一些内容整理分享如下
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软件标准版、订制版、自研版、低代码四者之间孰优孰劣？
从企业实际应用角度来说，软件可分为标准版、订制开发版、自行开发研制版、低代码平台，那么四者之间的优势是什么?区别在哪里?哪个版本更具企业应用优势?
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CIO指南：未来CIO——数字化韧性框架的6个组织维度
数字化韧性，是企业利用数字化能力迅速适应业务中断的能力，这可以是疫情期业务运营迅速恢复，也可以是温站、云办公、供应链韧性等数字技术支持。强大的韧性能力，不仅能恢复业务运营，还能助力企业从变化中找到机会。
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聊聊ChatGPT的前世今生
想象一下，一个由人工智能增强的聊天机器人，不仅可以专业地回答你的问题，还可以写故事、作曲、提供生活建议，甚至可以写诗和编写计算机程序。OpenAI 发布的聊天机器人ChatGPT正是实现了这些能力。因此，引起了人们极大的兴奋，有些人甚至暗示它可能预示着人工智能将统治人类内容制作的未来。
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谈谈数据质量管理中的5个关键要素
管理数据质量所需的人员类型、衡量数据质量所需的指标、需要实施的数据质量流程——一切都取决于多种因素，例如公司规模、数据集大小、涉及的来源等。下面就谈谈数据质量管理的五大要素：人员、度量、流程、框架和技术。
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企业数字化悖论与对策
在战略方向层面，数字化整体规划悖论也再次证明了企业数字化没有终点，而是一个持续演进的过程。因此，一味追求数字化先进性终将在数字化途中迷失方向，结合企业自身发展，业务价值驱动才是硬道理。
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PostgreSQL IO优化技巧
PostgreSQL近些年热度越来越高，特别在国内，基于其生态的数据库产品种类繁多。如果有人问“信创数据库学啥比较好”，从今后的工作机会以及学习资料的普及程度来说，我首先推荐的就是PostgreSQL。
