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各大厂商、技术大会都在鼓吹用LLM能彻底革了我们那套靠正则表达式和关键字硬撑的数据分类分级体系的命。有趣的是，LLM在数据分类分级领域，就像一辆新能源汽车——很酷、很想要，但多数企业真实的需求可能只是一辆电瓶车。

一批数据库新势力以创新谋发展，在智能化这场大变革中发挥越来越重要的作用。近年来，我们看到成立至今已十年的原生分布式关系型数据库TiDB在全球排名不断攀升，成绩斐然，以TiDB为代表的数据库新势力正展露头角，书写新的历史。

如今，CDO 需要做的不仅仅是谈论 AI 驱动的决策，他们必须让其发挥作用。否则，他们可能会陷入与之前许多人相同的陷阱：大规模的 AI 投资永远不会转化为商业价值。

Lakehouse和数据仓库在现代数据架构中取得了一定的成功，但Lakehouse的出现为数据库管理员(DBA)带来了新的挑战和机遇。这对 DBA 及其职业生涯有何影响?随着Lakehouse使用范围的扩大，他们的角色将如何演变?让我们来探讨Lakehouse时代 DBA 的概念、挑战和机遇。

Gartner 在报告中指出，2025 年全球 GenAI 支出将增长 76.4%，达到 6440 亿美元。该分析机构称，其中约80%的支出将用于人工智能设备和服务器，约370亿美元用于软件，280亿美元用于服务。

本文探讨了为什么 RAG 尽管很实用，但与真正的记忆系统有着根本的不同，以及为什么我们需要超越 RAG 来开发具有更像人类的记忆能力的人工智能。

经常有同学抱怨：感觉平时做的都是描述性统计，同比、环比，深入的数据分析到底怎么做?今天系统地讲解一下。话不多说，直接上干货。

驾驭关系型数据库可维护性的复杂性需要的不仅仅是技术，还需要战略远见和对最佳实践的深刻理解。本文通过该领域资深专家的真知灼见，深入探讨了确保数据库可用、好用的关键技术。了解根据业务需求调整数据库设计、优化性能和长期确保数据完整性的基本步骤。

在企服市场里，总有人迷信“大而全”的魔法。他们幻想着一款产品能像瑞士军刀般无所不能，一次性解决客户的所有需求。然而现实却像一把钝刀，割不开市场的硬壳。

在为代理人工智能制定通信标准的竞赛中，MCP 显然处于领先地位。除非另一家人工智能巨头很快提出与之竞争的协议，否则 MCP 可能会以先发优势胜出。

本月，Gartner发布2025年数据和分析重要趋势;ClickHouse收购开源可观测性平台HyperDX;TigerGraph推出混合搜索功能;OceanBase举行首届合作伙伴大会，并重磅发布全新 OceanBase 单机版产品……

​生成式人工智能 (GenAI) 为缩短开发周期、减少技术和维护工作量以及实现以前看似遥不可及的创新用例打开了大门。与此同时，它也带来了新的风险，比如幻觉和对第三方 API 的依赖。

尽早建立清晰的框架至关重要。它阐明了什么是数据治理，什么不是数据治理，有助于避免混淆、设定期望并推动采用。结构良好的框架提供了简单、可重复的视觉效果，您可以反复使用它来解释数据治理以及您计划如何在整个组织中实施它。

干货有很多种，介绍一个小经验，小用法，大家不太知道的命令，这是干货，但是这种干货含“货”量太低，在AI时代，这些东西以后大多可以通过AI来获得。

人工智能还能有效地将非结构化数据与结构化数据相结合，以丰富洞察力。其中一个例子是从社交媒体内容或客户对购买数据或交易历史的反馈中添加上下文信息，从而创建更丰富的数据集，推动更有洞察力的分析。

在当今竞争激烈且技术迭代迅速的数据库领域，FaunaDB 曾是一颗备受瞩目的新星。它以独特的定位，兼具关系型数据库的强大功能和文档型数据库的灵活性，吸引了众多开发者和企业客户的目光。然而，近日一则令人惋惜的消息传来，FaunaDB 宣布将于 5 月底停止其服务，这一决定在行业内引起了不小的波澜。

在层次数据库管理系统(Hierarchical DBMS)中，处理复杂的性能问题可能会让人望而生畏。本指南将揭秘如何精准定位并解决那些影响数据库效率的瓶颈问题。探索用于分析、监控和优化系统数据流以实现最佳性能的关键策略。

AI不是神话，也不是骗局，它就是一个工具——和电脑、手机没区别。中小企业要用，但必须理性、务实、小步试错。记住：你的目标不是“拥抱AI”，而是“让AI帮你赚钱”。

当我们深入探究那些成功与失败的数字化转型案例时，会惊觉技术仅仅是这座庞大冰山露出水面的一角。真正决定数字化转型成败的，隐藏在水面之下，那就是复杂的管理以及至关重要却又常常被忽视的人性因素。

近年来，所有关于人工智能的炒作和所寄予的厚望都集中在引人注目的使用案例上，比如创造新药、接管客户服务等等。然而，如果没有管理完善、来源可靠的数据，所有的关于AI的努力都将一事无成，这是企业在 2025 年的经济竞争中面临的主要挑战。