指标是一种强大的工具;它们可以帮助您衡量自己关心的事情。拥有远大的目标是件好事，但要知道自己是否取得了进步、激励团队并建立责任感，您需要能够用数字来表达它们。

软件系统的试用是企业数字化建设过程中的一个重要环节，关乎数字化项目建设的成败，也可有效降低数字化建设风险及成本，因此，企业各部门要高度重视，切勿应付，因为企业最终都要为过程不负责的行为买单。

宏观环境不景气，数字化转型、数据化运营成了企业降本增效的重点战略方向之一，本文主要从数据运营的角度，分享数据在产品运营过程能够起到的作用，数据赋能运营的步骤及方法

很多DBA对于 同类型的案例遇到过很多次，但是下回遇到了某个稍有不同的案例，也不一定能搞得定。除了接触各种各样的案例，还要善于总结才行。你可以通过读书、看文章去学习别人的分析思路，但是无法真正学习到别人的知识体系和思维体系。

6月，数据库圈在资本动态方面比较热闹，国内达梦数据成功登陆科创板，海外OpenAI收购云原生数据库公司 Rockset;IDC发布中国关系型数据库追踪报告，2023年中国关系型数据库市场增速达到历史最低水平……

本文的目的是分享将数据战略、数据治理和数据管理部分拼凑在一起的总体框架。

随着国产化进程加速，竞争加剧，中国数据库市场正开始收敛，出海成为不少厂商的选择。国产数据库如何做到内外兼修?正在变成一个热门课题。

当企业集团统一建设的财务系统暂未覆盖全集团，在一套集团统建系统和多套企业异构系统并存的情况下，如果集团总部需要集中全集团财务数据用于合并报表、财务分析时，本文是一种解决方案。

在这篇文章中，我们讨论了什么是现代元数据平台、为什么首先需要它以及如何构建出色的 MMP。MMP 是现代数据堆栈的重要补充，随着数据成熟度的提升，越来越多的公司将采用它。

对于运维数据库这样的复杂IT系统时，最大的恐惧来自于未知。对于原理的一无所知，是运维中最为可怕的事情。所以我还是希望国产数据库原厂大佬们，哪怕你们再忙，也抽出点空来，多写一写Internal的东西，并且把它们公开发布出来。

“用数据分析，精准定位用户，精准发现用户需求，精准推荐产品”是很多很多地方都在吹的故事。业务方不要企图在精准营销之类工作中当甩手掌柜，认真地分享营销计划、投入费用、作战意图、内容创作、和数据分析共创，才是更好的提升之道。

产品经理日常工作80%%的时间都是在和需求打交道，沟通需求和开各种需求会议，写需求方案（PRD），每个产品经理都需要形成自己的需求分析和管理的技巧，才能成为业务、研发眼中靠谱的PM

企业数字化建设意味着商机，为了得到企业的订单，很多软件厂家都提供了产品试用服务，以便让企业了解其产品功能，体现其个性化服务，那么企业如何开展软件的试用工作呢?如何才能达到最优的效果呢?

“不升级一般不会出问题，主动升级无异于自找问题。”这句话可能说出了很多甲方技术人员的心声，如无必要，不要升级。对于企业客户而言，数据库要不要升级，并不是一个简单的问题，关键在于需求迫切性和升级后能带来怎样的ROI。

请记住，数据本身没有价值。一旦用它为用户或内部利益相关者提供见解或建议，它就会变得有价值。通过遵循结构化框架，您将能够可靠地识别数据中的相关趋势，并且通过遵循上述提示，您可以区分信号和噪声并避免得出错误的结论。

数字化项目实施充满着风险，一不小心就又可能把项目干黄，所以项目实施是一项艺术活，而非技术活，因为整个过程涉及规划、涉及沟通、涉及建设、涉及服务，项目成功实施的基础就在于沟通

金融系统信创进入深水区，在国产数据库百花齐放的势头下，选择集中式，分布式已经成了关键性问题，无论选择哪种数据库，只有合适就是最好的，结合前期在金融业务信创数据库项目案例，聊一下金融核心系统分布式数据库实践

当前来说，数字化转型仍然是很多传统企业的重点需求，在基于数字化的蓝图构建的一些数据赋能的user case之后，就需要解决数据资产的问题，包括数据的可得性，数据的质量，数据复用性等。所以，出现了一些数据治理与数据要素管理相关的数据产品岗位。

在公司能够利用数据目录的优势之前，他们必须首先经历一个概念验证 (POC) 过程。数据目录 POC 可以帮助组织了解数据目录可以提供的价值，并引导他们走上成功之路。

评估当前数据资产是否符合组织的需求至关重要。数据通常被视为公司的信用标识，反映了公司的可信度。“公司是否值得信赖？”这个问题可以转化为公司生成的信息是否足够准确、一致且可及时访问。