大约八年前，当企业在数据湖的随心所欲和数据仓库的繁琐之间寻找中间地带时，Lakehouse出现了，这种架构模式吸引了一些追随者，但增长并不显著。然而，随着 2025 年的到来，Lakehouse将在多种因素的共同作用下实现强劲增长。

回到应用连续性和高可用的话题。数据库的高可用技术是为应用服务的，用户对此的要求是越透明越好，对应用影响越小越好，使用成本越低越好。技术上限会随着软硬件技术的发展而不断进步，我们目前离最高水平差距还相当远。谈哪个地方是尽头还是早了点。

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。

在企业的生产经营管理中产生了大量的数据，这些数据零散的分布在各个系统，如何有效的利用数据且将哪些数据作为资产管理，成为当今企业数据管理面临的挑战。

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。

这篇简短的文章探讨了数据的变革历程，强调了数据在数字时代日益增长的重要性。文章从原始数据(未经处理的事实和数据)的概念开始，解释了数据在处理成信息后如何变得有价值，从而为决策提供意义和背景。

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。

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。

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。

IDC近日发布了《IDC FutureScape：全球数据与分析市场2025预测——中国启示》，报告总结了数据和分析市场从2025到2030年最关心的十大趋势，以帮助企业制定未来战略。

如果人工智能和机器学习用例对精确数据的巨大需求推动了数据质量领域的重新思考，情况会怎样?毕竟，如果像 ChatGPT 这样的复杂模型是在错误数据上训练的，那它们有什么用呢?这些错误数据甚至可能肉眼都看不到。数据本身可能是正确的，但到达系统的时间有点太晚或有偏差。

事实证明，数据仓库已经存在很长时间了，而数据湖只是在 2010 年代才引入。今天，分享我对数据仓库、数据湖和 Lakehouse 发展做的笔记，作为重新审视数据工程基础系列的一部分。

12月，数据库领域发布了不少报告，为我们在岁末一览数据库市场动态提供了帮助。包括Gartner发布的2024云数据库魔力象限、头豹联合沙利文发布《2024年中国金融级分布式数据库市场跟踪报告》、赛迪顾问发布的2024 年《中国金融行业数据库市场研究报告》等;国家数据局发布第一批数据领域常用名词解释;Databricks获得100亿美元J轮融资……

企业数字化转型建设为什么成功率总是不高，总是在磕磕绊绊、反反复复中进行?为什么系统上线以后并未达到预期的效果反而让管理愈发混乱?

熟悉Oracle数据库的DBA肯定用过AWR报告和ASH报告。AWR报告是很多DBA分析Oracle数据库性能问题的利器。而对于ASH报告的使用则稍微陌生一点。事实上ASH报告包含的技术细节也是不够的，ASH的明细数据更有分析价值。

软件系统的运维是企业数字化转型建设过程中不可缺少的环节，直接影响着后期软件的正常应用效果，但当前大部分软件公司普遍存在的问题是：重商务轻服务，后续服务能力缺失!