大多数企业客户一开始都会做出一个合理的假设：如果敏感数据被正确标记，人工智能系统就可以简单地遵循这些标签并确保安全。本文从客户的角度解释了即使 Purview 标签缺失、不完整或不可用，Gemini 如何在运行时检测敏感数据。

如今企业常在不同环境中分别执行分析任务、存储长期归档数据，并构建必须从多地精准提取数据的应用程序——且数据准确性绝不能有丝毫偏差。当数据量从兆字节飙升至拍字节，挑战已不限于传输速度，更在于信任。企业必须确保接收端数据完整、一致、实时且具备抗中断能力。

数据仓库与分析企业Teradata与SAP的长期法律纠纷已告终结，德国ERP供应商SAP同意支付4.8亿美元了结这场诉讼。

目前国产数据库从内核技术、生态工具、服务生态等方面与Oracle等成熟的商用数据库之间还存在较大的差距，因此对于国产数据库的运维提出了更高的要求。在《实战国产数据库》这本书中，我总结了国产数据库运维的九个关键点，今天我把其中的要点给大家分享一下。

数十年来，每次重大技术突破都会引发对失业的恐慌。从蒸汽机到计算机，新工具曾被视为对人类工作的威胁。但每一次创新浪潮带来的都是变革而非消亡。工作并未消失——而是进化了。

德勤最新发布的《人工智能现状报告》显示，人工智能应用持续加速普及，但数据基础设施、治理体系及人才重构却严重滞后。尽管企业在战略层面保持信心，其运营能力却难以支撑人工智能目标的实现。这种日益扩大的执行力缺口，成为今年报告的核心议题。

本文仅对Ontology底层以决策为中心的架构、系统原生仿真和场景构建功能、Ontology SDK提供的可扩展性、将商业和开源生成式AI模型连接到安全的数据、逻辑和操作子集的各种方法，以及在整个企业范围内扩展人机协作的方法进行了初步介绍。

大多数数据库产品在宣传自己的AI能力往往是向量、算法 、索引等有限的几个维度。难道数据库的AI特性只有向量、索引和算法这几个维度吗?面向AI的数据库需要在AI4DB和DB4AI两手都要硬才行。

很多企业虽然拥有数据，但是缺少对于理解数据的规则的描述。因此企业无法直接把数据交给AI，让AI去完成业务操作。

当地时间2月27日，OpenAI宣布完成1100亿美元新一轮融资，投资方包括软银(300 亿美元)、英伟达(300 亿美元)及亚马逊(500 亿美元)，其估值高达7300亿美元。此轮融资创下史上最大私募融资纪录，并刷新了后期科技公司估值的新高。

2月经历了热闹的春节，海内外的数据库动态也不少。日前，一批有影响力的MySQL用户和开发者向甲骨文联合发布了一封公开信，呼吁建立一个独立的非营利基金会来支持MySQL社区发展;资本市场的融资与收并购也在进行着……

日前，一批有影响力的MySQL用户和开发者向甲骨文联合发布了一封公开信，呼吁建立一个独立的非营利基金会来支持MySQL社区发展，希望甲骨文作为MySQL软件及商标所有者协助制定计划并参与其中。MySQL到底怎么了?为什么会有这样一封公开信?十字路口的MySQL将何去何从?

无论如何，AI正重塑就业市场，我们每个人的职业生涯也将会受影响，是时候考虑如何因应AI的变革了!

为应对不断变化的环境，企业需要务实可行的框架。以下几项要点清单为数据库成功奠定基础，助力首席信息官、首席技术官、IT高管及数据负责人降低许可风险、简化运维流程，并为人工智能时代打造具备前瞻性的数据基础设施。

人脑的响应延时是100毫秒+的，而计算机的内存延时要低好几个数量级，再加上AI算力远超人类，所以AI计算的速度远超人类脑力计算，可以比人类更快地响应各种业务需求。从这一点上看，AI赋能业务之后，将会产生化学反应，重写很多行业的格局。

数据库管理员(DBA)的角色一直在演进变化，从早期穿孔卡片和大型机时代，到如今的云原生、人工智能辅助环境，DBA始终需要不断进化。然而步入2026年，“卓越DBA”的定义正超越技术能力范畴发生转变。

当企业智能体输出错误或不合逻辑的结果时，多数人会归咎于模型问题或提示语不够清晰。有时甚至直接责怪数据平台供应商——技术太复杂，太难搞懂。但如果模型完全按指令执行，提示语也毫无问题呢?

2月23日，Snowflake宣布，其面向本地开发环境的AI编码助手Cortex Code CLI将突破Snowflake原生工作流的限制，开始支持跨系统任意数据源，首批支持dbt和Apache Airflow(现已全面开放)。

2025年底，OceanBase正式发布并开源了首款 AI原生数据库seekdb。差不多三个月的迭代，日前，seekdb 1.1.0版本正式发布。新版本新增原生 macOS支持、Fork Table写时复制机制、存储空间优化以及Embedding生态扩展，AI原生数据库持续进化。

在机器学习和深度学习的入门阶段，有一些容易避免的错误。密切关注我们输入的数据(以及输出数据)对于深度学习和神经网络模型至关重要。