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降本增效下企业内部科技公司何去何从
当前大部分传统企业生存艰难，数字化建设也进入“低迷期”，相比早几年的蓬勃发展当前显得日常冷清，“从缩减预算到维持现状再到团队优化，我们企业的数字化经历了过山车一般的感觉”
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GenAI时代，向量数据库如何走向产业深处?
现在越来越多的企业想要应用AI/大模型，但是很多企业对人工智能的了解和相关技术储备存在不足，直接应用向量数据库有较高门槛，更希望有一个简单易用的端到端AI解决方案。
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国产数据库的高可用架构
进入国产数据库时代，技术堆栈发生了巨大的变化，不过高可用这个问题在国产数据库时代并不会弱化。我们依然需要为国产数据库构建类似Oracle HA/RAC/ADG/OGG等高可用架构以保障业务系统的安全运行。
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企业数字化在得与失之间寻求平衡与突破
“降本增效”是数字化建设永恒的重要目标之一，在建设初期企业都会有一个想象中的美好，但实际执行下来可能出现的情况是：短时间内会带来新的管理混乱，又可能会增加额外的人力成本，为什么会如此?
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软件公司是先满足领导需求还是先满足业务需求？
这个问题看似简单，但其实是一个充满风险的选择题：不满足领导的心里需求估计项目可能都无法立项，而不满足基层业务需求，系统的正常应用、数据采集都是问题，如何选?
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“后战国时代”中国数据库市场探析：挑战、机遇与商业化出路
深圳计算科学研究院首席产品官/崖山科技副总裁王南认为中国数据库市场将迎来“后战国时代”。在第15届中国数据库技术大会(DTCC2024)上，特邀嘉宾薛晓刚老师与王南进行了深度对话，讨论“后战国时代”中国数据库技术与商业化出路。
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Data Fabric 数据编织的哲学
Data Fabric 利用其敏捷特性彻底改变了我们管理和利用数据的方式。它为数据集成、情境化和有意义的数据产品提供了全面的框架，确保了真实性并增强了协作。
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不能解决用户痛点的技术都是耍流氓
不管数据库的技术如何先进，最终的目的是更好地解决用户应用中的问题，不为了解决用户痛点而泛泛地谈技术都是耍流氓。
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从要不要重复造轮子说起
每个用户对数据库的需求不同，每个企业对数据库产品的追求不同，因此对这个问题有不同的看法也很正常。我们作为外行的看客，也只能看个热闹而已，数据库企业都有自己的初衷和苦衷，对于他们的选择，多鼓励，少挖苦吧。
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领导问：那个信息部门一天到晚在做什么？
本文来自于”湘江数评“公众号，作者老杨，经作者本人同意授权后发布一谈起企业数字化转型建设，就不得不说一下信息部门，在整个数字化建设过程中不同的企业由于对数字化认知的不同，信息部门要么被重视，要么被边缘化，在数字化价值体现难的情况下信息部门的地位显得异常尴尬，于是在降本增效模式下，信息部门首当其冲，而理由也很简单：数字化项目暂停了，留着信息部门做什么?企业相关领导此时也会质疑：信息部门一天到晚在做什
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聊聊主流国产分布式数据库
在分布式数据库大行其道的那些年，在一次沙龙上，一个朋友说，分布式数据库入门门槛不高，做好极难，让用户能用好分布式数据库，需要厂商有极强的服务能力，不是小公司能干的。
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关于云数据库的未来
中国数据库的繁荣既有长期因素，也有短期因素。做数据库是长期主义，我们不仅要立足当下，还要考虑长远的未来。中国数据库如何才能保持长远繁荣?用户现在使用的数据库未来有没有被淘汰的风险?现在世界主流数据库发展趋势又是什么?
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企业数字化转型建设CIO所具备的“点”状思维
企业做数字化转型建设就如同行军打仗，事实证明总想在短时间内四面出击扩大战果的策略是错误的，最后的结果就是损兵折将，要么系统烂尾造成大量资金损失，要么CIO被出局，企业也丧失了对数字化建设的信心
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集中式与分布式一体化架构，达梦给企业更好的选择
国产数据库的未来在于创新，创新需要不断“折腾”，其中难免要经历试错。从集中式架构共享存储集群的突破，到原生分布式架构，再到集中式分布式一体化，达梦数据能够根据市场需求不断创新突破，关键在于有一套自主可控的“代码根”，正如黄海明所说：“万丈高楼平地起，打好地基是前提，要持续不断地创新，一个可控的‘代码根’才是‘折腾’的本钱。”
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开源云原生数据库PolarDB PostgreSQL 15兼容版本正式发布
开源云原生数据库PolarDB PostgreSQL 15兼容版正式发布上线，该版本100%兼容开源PostgreSQL 15。PolarDB是阿里云自研云原生关系型数据库，基于共享存储的存算分离架构使其具备灵活弹性和高性价比的特性，在开源PostgreSQL很好的性能表现的基础上极大增强了可扩展性和弹性。
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不要再将数据视为服务，而应将其视为产品
传统的数据处理方式通常倾向于基于服务的方法。这种观点虽然实用，但通常会将数据置于组织内支持但利用率略低的角色。我主张将数据视为产品而不是服务。这种转变代表了对数据感知、管理和使用方式的重大反思，特别是对于各个行业的数据分析和数据科学团队而言。
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大厂都要求的“数据分析闭环”，该如何实现？
经常有同学问：“总听说要实现数据分析闭环，看到数据分析结果”，可到底该咋实现?为什么自己平时工作中，经常是发了数据给业务就石沉大海，这样咋胜任大厂的要求?今天系统讲解一下。
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了解数据库状态的关键：基线与容量
DBA在运维工作中遇到最难的问题是如何判断数据库是否存在某个问题，特别是在国产数据库大行其道的今天，这方面的知识都需要重新构建。DBA能力的提升也正是判断能力提升所加持的，今天我们就来聊聊这方面的问题。
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这两年传统行业数据库的评价体系被互联网公司带歪了
对于传统行业的应用场景，传统行业的用户千万别被互联网思维给带歪了，应该更多地从应用场景的特点入手，选择能够更好地适配自己的场景，满足企业成本要求，同时自己的研发团队的能力能够轻松把控的系统架构。IT建设是个长期的系统工程，不是某个先进的理念就能够轻松颠覆的，踏踏实实稳步前行可能才是最好的道路。
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8月数据库圈值得关注的事 | 2024
本月不少重量级数据库大会相继举办，为大家带来了技术盛宴。此外，开源也值得关注，更改开源协议，有的收缩了开源许可，有的重新开源，都是基于商业考虑的结果;时序数据库公司格睿科技完成数百万美元融资;pgEdge融资1000万美元推进分布式PostgreSQL平台发展……
