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​前阵子和几个国产数据库厂商的朋友谈到高可用架构的时候，有朋友说数据库高可用架构的尽头是RAC，今后所有的国产集中式数据库必须做RAC功能。

在日前举办的分析师交流会中，PingCAP分享了过去一年在产品、技术等方面的进展、突破以及对未来的展望，并发布了TiDB 8.5 LTS版本，为关键业务负载带来可扩展性、运维洞察力和AI就绪能力。如今，PingCAP以更加稳健的内核、云与AI不断创新发展，来迎接GenAI时代，以及PingCAP自己的下一个十年。

数据治理是一种新的管理理念，是为了保障企业数据清洁可信，满足各业务部门对数据消费需求，建立体系和运作机制，指导各项数据工作正确开展。

​GenAI 革命提高了人们对企业能够利用数据的期望，但它也暴露了企业在如何管理数据方面的一些严重缺陷。在此背景下，我们将深入探讨2025年的大数据管理预测。

对于企业领导及业务部门而言，信息部门的服务在大部分情况下可能是无感的，以至于系统运行太稳定了对于信息部门而言还可能是危机，因为领导认为信息部门无事可做。

这些理论虽然可用的场景有限，不过如果你想成为分析问题的高手，还是需要去多学学数据库的一些基础理论，甚至理解到算法层面。

回到数据阶梯的底层，如果我们将一个单词视为一个数据，那么该单词的每个字母都可以看作一个字节，代表一个字符。在人类语言中，我们使用符号来表示字符，而计算机则使用数值。这些数字通过电子状态以数字形式存储，要么是 ON，要么是 OFF(0 或 1)。例如，计算机中的每个字符都表示为一个二维位阵列网格，其中一些位被打开以创建字符的形状，而其他位保持关闭。这通常称为位图。

无论是生成式AI还是传统AI算法，都可以模仿专家的思维方式来解读和分析数据。采集回来的监控数据不一定要使用仪表盘展示出来，但是必须经过AI算法去进行分析。通过小模型计算后发现的问题再交给基于大语言模型的生成式AI去做汇总分析，最后总结出问题与发现，并产生相关告警，可能是未来监控系统的基本建设思路。

在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，传统企业置身于技术十字路口，面临诸多关键抉择，其中业务逻辑处理究竟安置于何处，是依托应用侧，还是借助数据库的存储过程和 SQL，有时候还挺难说哪个更合适。这绝非简单的二选一，而需依据不同业务场景与实际需求细细权衡。

虽然数据工程团队在应对这些挑战方面发挥着至关重要的作用，但我们必须认识到，根本的数据转换超出了工程的范围。它需要我们所有领域和职能领导层的远见、协作和承诺。换句话说，这是一个集体的旅程，需要高管层充满热情的拥护者来倡导数据驱动的决策文化。

在企业数字化建设的进程中随着业务及需求的不断增加数字化组织也会升级迭代，一些企业的信息中心有可能会升级为内部数科公司，而有的企业则有可能在信息中心之外再成立数科公司，所以这个时候问题就来了，信息中心与数科公司职责如何划分?

openGauss开源四年来，在技术、商业、生态方面取得了长足进展，已经跨越了从0-1的积累期，将进入高速增长的新阶段。未来openGauss将继续团结产、学、研、用，凝聚产业力量，致力于成为全球Top级开源数据库社区。

如果我们错误地处理了数据质量问题，从而无法克服数据质量差的问题，该怎么办?将数据质量视为技术问题而不是业务问题可能是取得进展的最大限制因素。发现技术缺陷无疑是至关重要的，例如重复数据、缺失值、无序序列和偏离历史数据的预期模式，但这只是第一步。更苛刻和关键的一步是衡量业务质量，检查数据是否符合上下文。