ITPub博客

9月，数据库圈比较热闹。K1 完成收购，MariaDB 转为私有；收紧许可限制后，大多数Redis用户都在考虑替代方案；基于Postgres的Supabase获得8000万美元C轮融资；Oracle推出面向企业的以AI为中心的生成式开发基础设施；OceanBase发力云数据库两年，客户数年增长130%；Postgres17 带来 JSON、备份等方面的改进……

假设，作为一名销售经理，我从销售分析师那里获得所有数据报告，这些报告回答了我的关键问题并让我得出自己的见解。数据产品对我有什么不同?我为什么要支持它们或鼓励销售主管考虑它们?

现在很多国产数据库厂商在构建第三方服务体系时，也在学习Oracle的经验。大多数国产数据库服务厂商学习Oracle的主要是两个方面，一方面是考证，另外一方面是寻找第三方合作伙伴。

随着中国数字经济的快速发展，各行各业对高性能数据库产品的需求越来越迫切，运营商对数据库提出了更高的要求，三大运营商之一的中国移动对数据库这一数字底座高度重视。

​在经济快速发展的背景下，有效的数据管理对企业提出了重大挑战。高质量、一致的数据源在战略决策中起着至关重要的作用。因此，企业必须管理大量数据，这些数据通常分散且需要高度的安全性。为了应对这些挑战，许多企业使用数据治理和主数据管理——两种精确而高效的数据管理策略。

其实从2024年初开始对于企业数字化而言已是寒意十足了，预算被大幅削减，计划中的新项目被暂停，然后开启了所谓的“降本增效模式”

尽管Supabase的网站继续宣称该公司是Firebase的替代品，但Copplestone告诉TechCrunch，他现在更将其视为“Postgres 平台”。这种转变也许是有道理的，因为Postgres在数据库用户中越来越受欢迎，而他声称最近很少有人提到Firebase。

Snowflake在一份声明中说，它将发行两组债券，每组价值10亿美元，分别于2027年和2029年到期。该公司打算 “通过私下协商的交易”，用募集到的资金回购最多5.75亿美元的股票。

随着Postgres 17的推出，Postgres用户获得了大量新功能，包括改进的真空功能、更快的备份/恢复、新的 JSON 表功能、对子事务的支持，以及数百项较小的增强和错误修复。

大多数开源数据库其实离企业级数据库还有很大距离。我一直有个疑问，如果不要花过多的精力去掩盖自己的出身，把更多的研发成本投入到把开源数据库变成一个安全可靠的企业级数据库上去，是不是更好一些呢?

企业数据管理是否“镜花水月”，想必大家做过数据管理的项目，总体感觉是痛并快乐着，那么今天就与大家一起来探讨这个话题

GBASE南大通用电信部总经理刘宁认为，电信行业国产数据库应用将迎来规模化发展的转折点，用户选型更加成熟理性。

湖仓一体是一种融合了数据湖和数据仓库优势的新型数据管理架构，支持高性能的分析和人工智能(AI)工作负载。相比传统的云数据仓库(Cloud Data Warehouse)，数据湖仓提供了更高的成本效益和操作便捷性。

前期的因种了后期的果，企业数字化转型亦是如此!软件公司制造焦虑、无节制的吹嘘造就了一个又一个关于数字化的期望泡沫

如今，公司拥有各种数据驱动机制来跟踪客户。数据告诉他们客户是谁，他们购买什么，他们来自哪里，以及他们下一步可能会做什么。如果缺乏某项有用的数据，他们可以在公开市场上寻找。

建预测模型有两个基本思路：因果关系/时间序列。本质上看，时间序列法就是模拟过去的走势，然后按过去的走势推演。这种做法和我们用肉眼观察数据走势，拍脑袋拍个数值没有思路上的区别，仅仅是用公式替代了肉眼观察，增加了精确度而已。

CRM是一个相对逆周期的产品，当行业和公司向上快速发展的时候，大家对CRM没有那么明显的感知。如果发展遇到阻力，竞争加剧，需要更加精细化地运营管理，此时对CRM会有很明显的需求。

自研并不等同于每一行代码都是自己写的，我不太认同一些国产数据库厂商所宣称的每一行代码都是自己写的，因为这种做法太浪费有限的资源。只要不违反开源协议，合法使用开源代码，用于自己的产品，那么就没什么可被诟病的。

很多同学总觉数据分析做得不深入，到底该怎么做?今天结合一个具体的例子，分享下如何做一个深入的数据分析项目。

很多朋友把国产数据库的起源设定到1977年的黄山会议，那是中国学术界对数据库这个专业技术的第一次广泛的讨论和交流，确实意义非凡，不过这次会议并不能真正算是国产数据库产业的起源，只能说是国产数据库技术的启蒙。