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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。

面对现实与理想之间的巨大差距，本文尝试重新审视华为过去二十多年来所经历的变革，期望能够找到一些启示。

第三方软件产品有风险，可能会烂尾，那企业有开发能力，订制开发的产品总不会烂尾吧，但事实是真会烂尾!

应用的性能问题往往出在应用开发团队能力可控制的范围之外，当系统的复杂性对于研发团队来说是可控的情况下，系统性能问题也是可控的;而当系统的复杂性超出了研发团队的可控范围的时候，性能问题必然会变得复杂。

Cache技术是近些年数据库应用领域方面的一项热门技术。早期的应用系统中可能存在一些热数据的访问，这些查询十分频繁，给数据库增加了巨大的负担。

某集团旗下产业众多，某分子公司业务部门工作需要准备引进一款管理系统，但其相关需求并未向集团信息中心通报，就直接联系了某软件公司……

图数据库市场的规模正在快速增长，但相较于一些传统数据库领域，它仍然可以被视为蓝海市场。当前图数据库确实机遇与挑战并存，因为处于起步阶段，众多厂商野蛮生长，机会很多。不过也面临多方面挑战

开放式数据架构消除了“孤岛”现象，使数据团队能够就相同的数据开展协作，提供可靠的数据并轻松管理数据。这种架构对于大量数据(如时间序列数据)具有优势。

俗话说失败是成功之母，一些失败的案例能够让其他企业做数字化转型时引以为戒，避免采坑。

金融业作为数据应用“高地”，一直以来都很重视底层基础平台-数据库的建设。特别是近些年来随着金融业务转型、自主创新需求、新技术架构突破等因素，数据库在金融领域的应用正呈现一些新的变化趋势。

许多数据管理专业人员将数据治理视为“对数据所做的事情”。这与事实相差甚远。数据治理是对人做的事情。人需要受到治理，我们需要调整人的行为和流程，是的，我们也需要改变人被要求使用的工具和技术。

当下，中国行业企业正处于“数字爬坡期”，即74%的企业正在发展数字化，且尚未完全获得数字业务红利，对比全球及美国仍有差距，但这同时意味着IT投资正处于良好的业务变革环境。