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上周，金融信息化研究所发布了《金融业数据库供应链安全发展报告(2022)》，报告指出虽然分布式数据库在金融行业取得较大的应用突破，但集中式数据库在金融业总体占比仍高达 89%;IDC预测到2023年IT供应链的不稳定状态将继续， 80%的中国5000强企业将采取分散风险的基础设施采购策略，保护自己免受IT供应风险的影响;penGauss-graph 0.1.0版本正式上线……

前阵子和一家大型企业讨论数据库国产化的方案，这个工作实际上是去O，在技术层面上并不难，弄清楚企业数据库应用现状，确定几条迁移路线，剩下就把各个系统往这几条路线里套就可以了。

数据湖是近十年来出现的一个术语，用于描述大数据世界中数据分析管道的重要组成部分 。这个想法是为组织中的任何人可能需要分析的所有原始数据建立一个单一的存储区。人们通常使用 Hadoop 来处理湖中的数据，但这个概念比 Hadoop 更广泛。

采用将数据视为产品的组织方法不仅仅是数据行业的流行趋势，也是有意识的思维方式转变，可以提高数据民主化和自助服务的能力，提高数据质量，从而可以准确地做出决策，并扩大数据在整个组织中的整体影响。

都说数字化转型的成功率不高，为什么不高?每个企业都有各自的一套说辞，每个企业CIO都有各自不同的苦逼，场景不同，管理迥异，员工素质能力的高低，造就了企业数字化转型建设难、应用难、复制难、难于上青天。

你是不是觉得，平时做的日、周、月、季、年报没啥用?每天麻木地更新，发出来也没人看，需要数的时候还是临时取数?因为光有数据，没用配解读数据的方法!

信息部门还要面对的问题是如何制定来年的绩效考核目标，该目标制定的科学性与艺术性将直接影响来年的部门绩效成绩，影响信息部门员工的绩效收入，因此CIO在制定绩效目标时要慎重。

在技术的推动下，人们日常生活消费的供给端和需求端都发生了巨大变化。这些变化进一步促进了企业全链路数字化转型。越来越多的大消费企业走在数字化转型的路上，并选择营销数字化作为切入点，开启了企业数字化转型之旅。

​上周，Forrester发布2023年亚太技术市场预测，2023年云原生优先战略和 FinOps 将成为焦点;OceanBase首席科学家阳振坤博士获得2022 年度“CCF王选奖”;图数据库NebulaGraph v3.3.0 发布……

近些年来，产品经理的一个新的分支—— 数据产品经理正在兴起。很多企业开始意识到大数据对于企业管理和精细化运营的重要性，着手招聘大量数据相关的从业人员，开发各种数据产品。

现在数据开放成了数据治理的热点，但数据开放是没法一步到位的，每个企业都要基于实际需要走出自己的路，下面就讲讲我所经历的数据开放演化史，整个过程长达近20年，大致经历了五个阶段

金融核心系统，尤其是银行核心交易系统对数据库的要求极为严苛，一直都是国产数据库想要攻克的难关，是检验国产数据库能否挑起大梁的标志。

随着大数据和数据湖的发展，数据建模似乎濒临灭亡。数据湖的开发者留下了大量数据沼泽，所以建模活动还是必须的。

分布式数据库，无疑是近些年来数据库领域的重大技术进步。越来越多的用户考虑将传统集中式或单机数据库，迁移到分布式数据库。然而，正如同其他新技术一样，使用分布式数据库同样面临一定的使用门槛。

随着业务的不断发展，严选库存管理逐步形成以全渠道共享库存为大基调，兼顾供给、履约、营销等不同业务场景对锁定库存的诉求，将严选锁定库存从基础型能力逐步发展成支持复杂业务场景的策略型能力，以达成共享库存和专用库存之间的管理和平衡。

我们需要明白，数据及技术工具并不能代表数字化运营程度，运用Excel不能代表数字化运营程度低，运用大数据、BI、中台等工具也并不能代表数字化运营程度高。

了解某个分布式数据库属于哪种架构，有哪些优点和缺点十分重要。

目前我们的国产数据库受MySQL思想的影响很深，因此很多国产数据库也提供慢SQL监控的功能。只不过很多用户用过之后，感觉这个功能在大多数情况下有些鸡肋。

比起硬实力掌握，已经or准备当产品经理的同学应该有意识多提升一些软实力，比如产品经理该如何推动工作。

10% 的自动化预算将用于提高企业韧性;流程智能化将挽救20%垂死的 RPA 项目。