在日前举办的2024向星力·未来数据技术峰会上，星环科技创始人、CEO孙元浩宣布，星环科技的定位从Data Infra进一步延伸到AI Infra，为企业客户打造AI基础设施，打造从语料处理、模型训练、知识库建设等的一整套的工具链，帮助企业快速建立行业大模型，快速使用生成式AI(AIGC)。

在软件开发世界中有20或30种流行的编程语言。但在数据库世界中，只有1种。

机器学习、深度学习和大模型，经常傻傻的分不清，这里将结合图文跟大家讲清楚。假设我们有一个文本情感分析的任务,需要判断一段文本的情感是正面、负面还是中性。本文分别介绍了机器学习、深度学习和大模型的实现方式。

全球领先的管理咨询公司麦肯锡(McKinsey)的一项最新全球调查显示，对 GenAI 的投资正开始为企业创造价值。2023 年是投资 GenAI 的计划年，而 2024 年则是从这项新技术中获取商业价值的一年。

我觉得只有国产数据库也像Oracle那样，在自己的官网上公布上百万个BUG和补丁，那么我们的国产数据库才算真的成熟了，用户可以放心大胆地去购买了。Oracle上千万的BUG报告，是它最好的勋章。

数据所有者会将数据视为资产，因此会囤积和保护数据，以确保其价值不会丢失。他们将成为数据守护者或数据管理员，并保护谁可以使用数据以及用于什么目的。

用户已经习惯了低价高质量的服务。那么国产数据库厂商就卖不出高价格的服务，而没有高收入，真的会有大量的高水平DBA愿意投入到国产数据库服务中去吗?这个课题已经摆在了国产数据库厂商和正准备从事国产数据库第三方服务的厂商面前了。

5月，数据库圈较为热闹，开源数仓Greenplum突然404；国家数据局发布承担数据标注基地建设任务的城市名单;Gartner Peer Insights报告发布，PingCAP、OceanBase、腾讯云入选;矩阵起源近日完成千万美元 Pre A 轮融资，全面拥抱AIGC;Snowflake 收购 AI 观测平台 TruEra;达梦数据开启新股申购，发行价86.96元/股;星环科技全面战略升级，为企业高效构建AI Infra……

星环科技创始人、CEO孙元浩宣布，星环科技的定位从Data Infra进一步延伸到AI Infra，为企业客户打造AI基础设施，打造从语料处理、模型训练、知识库建设等的一整套的工具链，帮助企业快速建立行业大模型，快速使用AIGC。

信息部门首先做的是对内服务的工作，面对、连接的是企业的员工、领导，因此每一位成员的工作态度、处事风格、技术能力等等都可直接影响部门的形象，因此信息部门要学会如何维护自身的形象，如经营品牌一样经营自身的形象？

目前ISO/IEC GQL 处于标准推广和早期采用阶段。一些主流图数据库产品已经宣布支持GQL。但业界整体采用率还有待提高，与 SQL 在关系型数据库领域的统治地位还有很大差距。这需要标准制定组织、行业协会、各大厂商共同努力。

无论如何演变，如果一个数据库在成本、易用性和性能三个方面都做得很好，会很有竞争力。如果再能结合一些产业发展趋势，成功率就会更高一些。

提到国产数据库，大家的态度惊人相似，引用其中一位运维部门负责人的话就是：“一声叹息”。某个数据库用起来挺简单的，也挺稳定，就是性能不行，跑个负载高点的，业务复杂点的业务就撑不住了。

在近一个小时的直播中，胡总以本企业AI应用案例为基础从四个方面深入浅出的进行了分享：当前可应用的AI产品、企业该如何选择AI产品、工作场景应用AI的技巧以及如何避免踩坑降低试错。

但在本月早些时候，Teradata 确认将支持Lakehouse。该数据仓库坚守者称，我们没有改变主意，只不过行业已经发展了。

企业正急于采用 GenAI 技术，以帮助他们更高效地服务客户，为消费者打造全新体验，并让员工能够获取更多信息。然而，从数据治理到 “幻觉 ”等一系列问题，导致 GenAI 应用程序从内部测试到生产的推广速度放缓。

分布式数据库的复杂度远远高于集中式数据库，其最关键的一点就是节点和组件众多，精细化管理众多的节点会带来很多问题，其中一个比较麻烦的问题就是参数管理。

2024年的企业数字化转型建设对于甲方企业的信息部门而言可以说是异常的艰难，每天打开网站看到的新闻不是某某互联网企业开启广进计划，就是某某大厂启动毕业典礼，对于大部分的传统企业而言受高度不确定的市场影响裁员是风暴一波接一波，理由很简单那就是降本增效，其中在裁员风暴中受伤最深的可能非信息部门莫属

除了企业战略问题、资金问题、企业领导人的意识问题、运营管理问题等等，还有一条原因是极易忽视的，那就是信息部门本身的问题，比如最常见的沟通问题，考验的是信息部门人员的情商，而非技术能力

​在当今的数字时代，数据仓库和数据湖已成为存储和分析大量数据的核心，为各种数据管理挑战提供可扩展的解决方案。探索数据仓库和数据库的多样化世界，比较AmazonRedshift和MySQL等主要参与者，以确定最适合您的数据管理需求的解决方案。