虽然非结构化数据可以提供有价值的洞察力，帮助企业做出更好的决策，但其复杂性、资源需求、安全问题和集成挑战需要认真监督和管理。企业必须采用正确的技术和流程来减轻非结构化数据的弊端，最大限度地发挥其商业价值。

Gartner公司发布了 2025年数据和分析（D&A）重要趋势，这些趋势正在催生包括企业和人员管理等方面的一系列挑战。

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。

生成式人工智能指创建各种内容包括编码软件、自动化工业流程、创作音乐、制作深度研究报告等的工具，其正在以惊人的速度发展。

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优秀性能的关键策略。

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”。

在数字化转型的浪潮中，技术被视为推动企业发展的核心动力。然而，技术本身也隐藏着许多挑战，这些挑战往往源于人性的“依赖”和“对技术的恐惧”。

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。

做运营的同学经常需要看数据，但看数据的时候常有困惑：“看了一堆数，又怎样?我要干什么? 今天系统地跟大家分享一下，该如何从数据中找到运营的工作思路。

一个演示引起了我的注意。它使用“广泛的人工智能，而不仅仅是通用人工智能”来创建复制环境。这是一个有趣的东西，可以解决一个持续的工程挑战：重新创建反映生产的环境，包括流量模式和负载特性。

本文探讨了 GenAI 集成如何解决传统狭义 AI 系统的一些局限性。重点是如何使欺诈检测等成熟的应用程序变得智能。此外，我还开发了实用的集成方法，并概述了为企业组织创建智能 AI 代理的框架。

标签体系，是数据分析工作的重要基建。经营分析、用户画像、推荐策略、商品运营、投放优化、用户运营……都和标签体系有关，今天一篇文章，跟大家讲清楚。文章较长，同学们记得先给陈老师点个赞，回来慢慢看哦。

一个普通的DBA，甚至是数据库专家，想要真正对目前国内常见的几十种国产数据库做真正深入的研究，了解其真实情况，并做出比较客观的评价，确实挺难的。

监督学习等技术背后仍有巨大的发展势头，尤其是因为正确标记数据如此有价值。这种上升势头告诉我，在未来几年，监督学习将比生成式人工智能创造更多的价值。

以高速分析数据库著称的ClickHouse收购了开源可观测性平台HyperDX，此次收购将 HyperDX 的用户界面和会话回放功能与ClickHouse的数据库性能整合在一起。

对数据的信任是一个关键因素。谁知道呢？“信任你的数据”在我的建议清单中与“呼吸空气”并列。抛开所有幽默不谈，现实是，建立和维护数据信任是一项复杂且多方面的挑战。

人工智能 (AI) 正在迅速改变企业管理数据的方式。根据最近的研究，人工智能的采用在短短几年内激增。然而，许多组织仍然依赖于人工智能之前的治理框架。

近一年来，出现了一种被称为“Agent Washing”的现象，某些供应商可能会夸大其产品的功能，通过重新品牌化现有技术为AI Agent，然而实际上却未能验证这些声称的真实Agent能力。这种情况可能导致市场的混淆和误导性的投资决策。

既然幻觉不可避免，那么又如何理解幻觉可以消除呢?通过提高知识的质量，提高数据的质量，是可以显著减少幻觉的。

在快节奏的数据管理世界中，优化数据库性能对提高效率和取得成功至关重要。通过优先考虑基本要素和利用先进技术，更好地发挥数据库的能力。了解增强查询执行、连接池和数据库缓存的实用技巧。