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数据治理所需的数据产品能力
数字化转型仍然是很多传统企业的重点需求，在基于数字化的蓝图构建的一些数据赋能的user case之后，就需要解决数据资产的问题，包括数据的可得性，数据的质量，数据复用性等。所以，出现了一些数据治理与数据要素管理相关的数据产品岗位。
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谈谈数据目录工具选择 POC 的 10 个技巧
当前，很多公司正在利用数据目录来更好地组织和管理其数据资产，从而提高效率并增强竞争优势。然而，在公司能够利用数据目录的优势之前，他们必须首先经历一个概念验证 (POC) 过程。数据目录 POC 可以帮助组织了解数据目录可以提供的价值，并引导他们走上成功之路。
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企业如何进行内部的数字化诊断评测
关于数字化的价值一直是世纪难题，究其原因还是企业数字化转型是一项长期工程，且成功率不高，且在过程中总是问题百出，既有技术的问题，又有运营管理的问题，那么如何系统的诊断这些问题、发现问题、纠正问题呢?
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国产数据库的服务困境
我发现绝大多数国产数据库厂商都在用类似开源生态的方式发展第三方服务能力，培养自己的拥趸和技术爱好者。这种低成本的方式其实收效甚微，最终很难成功。因为只有利益之所在，才会吸引人进入
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数据治理：如何提高数据质量？
往期文章讲过数据治理可以说是数据产品的生命线，如果数据不准给业务带来错误的决策引导，可能会带来难以预计的业务损失。
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数字化是阳春白雪，IT就是下里巴人？
不管是信息化时代还是数字化时代，老杨认为做技术需要的就是脚踏实地，以客户为中心，软件行业其实也属于服务业，
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面不好吃和数据库不好用
谈到数据库的使用，和吃面有点类似。不同的用户，可能有不同的偏好，技术能力与技术侧重点也不相同;不同的应用场景对数据库也有适配性
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数字化系统有没有价值，谁说了算
一直以来企业的数字化转型建设总是在争议与质疑声中进行，企业引进了各种系统应用的效果到底如何，是否真正达到了立项时所说的降本增效，领导提出了此类问题，而大部分的企业CIO此时却只能抓耳挠腮一时间不知如何应对。
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Databricks 将开源 Unity Catalog
在6月12日举行的数据与人工智能峰会(Data + AI Summit)上，Databricks 宣布将开源 Unity Catalog，Snowflake 上周推出了基于 Iceberg REST API 的 Polaris，解决了元数据目录的潜在锁定问题。
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企业数字化转型建设如何躲坑避险
当前大部分的传统企业都在说自己在做数字化转型，但其实都是在做数字化建设。这两个词看似简单，仅有两字之差，但实际成果却是有着本质的区别。
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开放数据生态的时代来临了
如果你是开放数据的支持者，那么上周有关 Apache Iceberg 的新闻定会让你感到高兴。客户需要一种开放的存储格式，而 Snowflake 和 Databricks 正在大力提供这种格式。
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盘点四家企业软件巨头的Gen AI应用进程
目前大部份行业分析还聚焦在Open AI，Langchain这些和Generative AI直接相关的企业和产品上。实际上，企业软件市场的感知和行动已经非常迅速。在此项技术进入公众视野18个月后，我们来盘点一下领先的企业软件应用是如何利用Gen AI技术的。
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DuckDB 发布 1.0 版，承诺提高稳定性
日前，DuckDB发布1.0版本，承诺采用新的数据模型并提高稳定性，增强向后兼容性，从而成为一个成熟的数据库版本。
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遇到紧急故障如何合理决策？
紧急故障发生的时候，及时止损是首要考虑的问题，不过很多朋友都会选择较为完美地解决问题，或者说在选择策略的时候忽略了某些方案的风险。一旦意识到风险存在，可能已经悔之晚矣。
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Databricks收购 Apache Iceberg 背后公司 Tabular
6月4日，Databricks 宣布收购 Apache Iceberg 表格式背后的商业机构 Tabular，Iceberg表格式与 Databricks 自己的 Delta 格式存在竞争关系，为 Databricks 客户在其Lakehouse环境中享受更多的统一性和更少的不兼容性铺平了道路。Databricks 证实，这笔交易的价值超过 10 亿美元。
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企业切记：数字化转型勿用战术上的勤奋来掩盖战略上的懒惰
在数字化转型这件事上，大部分企业管理者认为非常的容易，无非就是各种系统买买买，其实老杨认为这只是一种战术上的勤奋，企业真正做数字化需要的是战略。
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从Data Infra到AI Infra，星环科技为企业大模型落地铺路搭桥
在日前举办的2024向星力·未来数据技术峰会上，星环科技创始人、CEO孙元浩宣布，星环科技的定位从Data Infra进一步延伸到AI Infra，为企业客户打造AI基础设施，打造从语料处理、模型训练、知识库建设等的一整套的工具链，帮助企业快速建立行业大模型，快速使用生成式AI(AIGC)。
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通透！一文搞懂大模型、机器学习与深度学习的区别！
机器学习、深度学习和大模型，经常傻傻的分不清，这里将结合图文跟大家讲清楚。假设我们有一个文本情感分析的任务,需要判断一段文本的情感是正面、负面还是中性。本文分别介绍了机器学习、深度学习和大模型的实现方式。
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麦肯锡全球调查：GenAI 应用开始带来价值
全球领先的管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)的一项最新全球调查显示，对 GenAI 的投资正开始为企业创造价值。2023 年是投资 GenAI 的计划年，而 2024 年则是从这项新技术中获取商业价值的一年。根据麦肯锡的报告，自 OpenAI 的 ChatGPT 推出以来，在短短一年半的时间里，就有 65% 的企业开始常规使用人工智能。这一比例几乎是去年调查的两倍。
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MOS中上千万BUG报告不是O记的污点，而是它最好的勋章
我觉得只有国产数据库也像Oracle那样，在自己的官网上公布上百万个BUG和补丁，那么我们的国产数据库才算真的成熟了，用户可以放心大胆地去购买了。Oracle上千万的BUG报告，是它最好的勋章。
