AI深度应用的基础就是数据，一些传统企业数字化建设较早，因此数据量庞大且架构复杂，比如某制造企业，光是清理近十年积累的订单数据就花了三个月。这还算快的，前期是业务部门还得积极配合。

开发人员和企业现在明白了采用混合方法的必要性，即融合Serverless和传统架构，以满足其不同的应用需求。是的，Serverless有利于特定场景，如突发流量和异步组件，但它并不是万 能药。

训练和部署人工智能模型需要巨大的计算能力，这会导致大量的能源消耗和不断增长的碳足迹。想要部署人工智能的公司往往找不到具有相关专业知识的人选。而且人工智能还带来了一系列其他的伦理问题，包括深度伪造（换脸等深度合成技术）的兴起、知识产权的价值以及人工智能系统的可信度。

在这篇文章中，我们将探讨人工智能中的三个道德问题、数据团队如何参与其中，以及作为数据领导者今天可以做些什么来为未来提供更符合道德和更可靠的人工智能。

上周，我观看了一支技术实力很强的工程师团队演示他们崭新的 RAG 管道。全部由内部开发。他们感到自豪。他们很兴奋。他们有向量嵌入!他们有快速的工程设计!他们……不知道接下来会发生什么。

​数据库管理员(DBA)的角色在不断演变，以适应技术和应用开发方式的变化。过去，DBA 主要侧重于管理物理硬件和软件，而现在，他们发现自己正在驾驭由云技术、人工智能驱动的自动化以及不断增长的数据所构成的复杂情况。2025 年伊始，让我们来探讨一下让 DBA 夜不能寐的五大问题。

目前大多数传统企业在运用DeepSeek或AI工具时，除了在一些简单场景中能够应用外，更多则是困惑。企业不清楚如何将 DeepSeek 等 AI 技术与自身的业务战略相结合，缺乏明确的 AI 应用战略规划。

要想成为一名优秀的关系型数据库管理员(DBA)，就必须拥有一套强大的技术和战略技能工具包。本文提炼了DBA在维护关系型数据库时需要掌握的六大基本技能，从掌握 SQL 到微调性能，增强数据库管理领域的专业技能。

虽然名为互联网/传统企业，可在互联网+的大趋势下，有越来越多的场景是相通的。想要找到更高薪资，更合适自己的机会，不是简单分成互联网/传统，而是结合自己的经验，在某个领域多积累经验，才能拿到高P岗位。不认真研究场景，单纯刷SQL题，背诵AARRR，不但体现不出优势，还会因为竞争力差，被各路人马排挤。

这些重复性高、规则明确的活，AI是真能顶上，可以在某些场景下实现岗位替代，并在一定程度上达到降本增效的目标，但这个过程需要具体情况具体分析，且并非所有岗位都适合完全由AI替代。但问题是当前自媒体把 AI 吹得太神，很多企业老板信以为真，一头扎进去，结果发现根本不是那么回事。

我今天讨论的问题，就是希望持那些极端观点的小伙伴，可以多看看，多想想办法，如何把能够让deepseek成为你的好帮手，而不是想办法把它打死。它是打不死的，因为它的出现已经为开启一个AIOPS的新时代提供了足够的助力。

甲骨文公司副总裁及中国区董事总经理吴承杨指出，2025年是AI应用快速发展的一年，这已经成为行业共识。AI是一场革命，不是一个AI项目那么简单，会影响方方面面。企业需要构建以AI为中心的平台架构来拥抱AI，“使用AI开发应用，不改变开发架构，就像在土路上驾驶赛车。”

对于企业来说，DeepSeek值得热情学习，但需理性落地，谨防被割韭菜!私有化部署DeepSeek 硬件设备需要升级，服务器需要更换更好的，很多自媒体博主说可以在笔记本上跑DeepSeek，那都是最低的版本，在企业场景里真正能跑的动吗?

人工智能数据治理框架提供了一种结构化的方法，以应对人工智能相关的考量，并确保人工智能系统的透明性、问责性和可解释性。该框架帮助员工和利益相关者中建立对人工智能技术的信任和信心，最终增强组织的有效性和创新能力。

有句老话说“磨刀不误砍柴工”，这句话对于DBA来说，也是十分有意义的。很多DBA都会把大多数的时间用在学习数据库的技术方面，而很少去关注其他方面的东西，比如操作系统、网络、存储、主机等，理由是数据库的知识已经学不过来了，哪还有精力去学这些东西。实际上，作为DBA应该了解一些数据库之外的知识，特别是中间件、存储、网络。

Databricks 收购了专门从事企业数据仓库迁移解决方案的初创公司 BladeBridge，从而扩大了其产品组合。此次收购旨在帮助企业从亚马逊Redshift、Snowflake和Teradata等20多个数据仓库轻松迁移到Databricks SQL。

随着大语言模型(LLM)技术的快速发展，其在BI领域的应用已成为必然趋势，推动着BI2.0向BI3.0快速演进。AI+BI的融合发展将助力企业以更低的成本和更高的效率获得更有价值的洞察，从而推动更加精准的业务决策。

随着 2024 年的结束，现在是时候展望并确定 2025 年影响主数据管理 (MDM) 和数据质量的关键趋势了。从人工智能的进步到业务用户的赋能，以下是十大趋势：

AI Agent已经在改变未来的工作和劳动力。本文介绍了开发人员和技术领导者需要了解的AI Agent知识。

近年来，以ChatGPT为代表的AI产品正在深刻改变数据分析领域的工作方式。这个春节又被DeepSeek刷屏，这些智能工具不仅能够自动化处理海量数据，还能通过机器学习算法发现数据中的潜在规律，为决策提供支持。