2023 年 CIO.com 对数据科学和分析领导者的调查显示，大多数人认为很难确定他们所收集的数据的价值，这意味着业务领导者在解释如何实施这些数据时将面临更大的挑战。

AIOPS单打独斗想要做数据库根因分析比较困难，其最主要的是AIOPS虽然有强大的异常检测能力，但是缺乏专家的综合推理能力。

很多用户和DBA对国产数据库最厌烦的事情就是过度宣传，各种大会上从来没输过，而到了实际应用场景上，却从来没顺利过。

在企业数字化建设过程中企业领导及信息部门一定要学会判断痛点、痒点，特别是信息部门一定要具备业务需求的引导、收集、整理能力，在众多的业务痛点中精准的寻找数字化的切入点，一个正确的切入点可以让数字化建设事半功倍

在DBA领域，“低代码工具”就是运维工具、DBA自己自己积累的脚本集和自己写的小工具，也包含现在火到炸裂的大语言模型。在运维国产数据库的时候，趁手的工具肯定很难找到，因此积累自己的运维脚本，自己编写运维工具，提高自身的工作效率也是一种特别重要的能力。这也和我在最近的几次沙龙中提出DBA要掌握一两门脚本语言的观点是吻合的。

将数据作为产品进行管理可以保证互操作性，促进数据和代码重用，并促进“作为产品”的方法，其中包括考虑数字产品的盈利能力。

在当前高度不确定的市场环境下，IT人不仅面临着前所未有的挑战，也面对着前所未有的机遇，如何抓住机遇的关键就是你如何面对挑战，老杨认为IT人当下需要的是不断的学习与提升，学习最新的技术趋势，多走出去与行业交流学习

金融行业，具有对数据库最为严苛和复杂的要求与调整。分布式事务型数据库，经过多年发展，也成功验证其可行性与实用性，可以在金融行业核心场景中稳定运行。

PG数据库的很多企业级运维功能还不完备，这对于从ORACLE等企业级数据库转型过来的DBA感受到不适。因为PG的运维中还是有很多小地方需要注意的，对于大型的企业级系统来说，如果忽视了这些问题，可能会引发运维问题。

7月，几大数据库相关报告发布，很是热闹。2022年至今，新兴数据库企业数量呈现回落，市场逐步收敛，标志着我国数据库产业正从数量增长期向质量增长期转变

一般情况下，大多数系统在刚刚开始的时候往往因为开发时索引设计不够合理而产生了大多数的性能问题，最初的优化工作可以基于慢SQL的处理，通过索引的优化可以度过你最初的具有挑战性的日子。

我经常与那些准备投入大量时间和资源用于注定失败的数据质量计划的组织进行交谈。激励措施和关键绩效指标能够推动良好行为，这并不是什么秘密。

在启用SWAP的数据库系统中，swappiness建议设置小一些，低于10，甚至直接设置为0，这样SWAP的使用倾向会小一些。

最近给几位数据开发转数据产品经理的同学做相关辅导，发现研发转产品在需求挖掘和产品思维方面普遍是短板。对于研发转产品顺利上岸后，如何才能提升产品能力呢？

过去几年，人们越来越关注如何用数据计算投资回报率。也许是因为数百万元花在了无法解决业务需求的平台和管道上——它们整合了数据，但并没有让数据变得更有用或更易理解。

如何评定企业数字化系统的应用价值?一个很直观的评价标准就是系统有没有真正应用起来!但对于大部分传统企业而言系统应用注定在坎坷中进行。

Gartner 预测，到 2025 年， 基于云原生平台的数字化业务比例将达到95%%，将带来云原生数据库市场的快速增长。

在当今竞争激烈的市场环境中，企业要想实现可持续增长，就必须深入了解并精准把握其用户的价值。其中，LTV(Lifetime Value，用户终身价值)分析作为一种关键的数据分析工具，正逐渐成为企业制定市场策略、评估投资回报以及优化用户关系管理的核心依据。

客户是软件公司的生命线，在当前市场模式下，希望国内的软件大厂还是多一些以客户为中心的思维，多一些以客户为中心的落地能力，提升一些为客户解决问题的响应速度。

本文提出了知识图谱微调：一种基于符号知识编辑的大模型个性化方法(KGT)，通过优化外部知识图谱而非模型参数来个性化模型。