软件系统的运维是企业数字化转型建设过程中不可缺少的环节，直接影响着后期软件的正常应用效果，但当前大部分软件公司普遍存在的问题是：重商务轻服务，后续服务能力缺失!

随着数字化转型不断深入，企业业务变得更加多元复杂，非结构化与半结构化数据的分析需求越来越旺盛，数据量也越来越大，传统关系型数据库对于文本的多样性检索支持能力不足，催生了搜索型数据库的发展。

对于数据库运维部门而言主要关注点是运行数据，通过指标的形式进行获取，在此基础上可以产生诊断、告警之类的数据，如果配合AI技术，甚至可以进行一些预测。

对于首席数据官来说，确定优先级并解决这些障碍是必须的。从实施强大的数据流程到创建包含DataOps、治理和人才的战略数据运营模型，数据领导者拥有将原始数据转化为强大资产的独特机会。本文探讨了真正利用数据需要什么。

最近经常和朋友谈起数据库的通用性，提到有一类数据库是通用数据库，有一类数据库是非通用数据库到底通用数据库这个概念怎么定义呢?

数据专业人员经常谈论将数据作为组织资产进行管理的重要性，但这意味着什么呢?数据的实际商业价值是什么?如何衡量这一价值?我们如何将数据作为资产进行管理?

绝大部分企业在初次应用上线GenAI后，都会意识到已有基础设施的不足，转而投入更多资源来进行底层数字化转型升级，这种投入不仅包括数据资产的梳理、数据一体化管理、湖仓一体建设以及商业分析平台和工具应用，还包括通过GenAI来实现NL2SQL、元数据补齐、AI数据检索、需求流程自动化等。

有效的数据治理可确保企业高效利用数据，同时降低风险。随着各行各业的数字化转型项目加速推进，对强大治理框架的需求比以往任何时候都更为重要。那么，数据治理的未来会怎样呢?

数据库选型中确实有很多技术性的因素和技巧，不过都是十分个性化的，就像穿鞋一样，有时候只有自己知道鞋磨不磨脚。只有十分了解自己的现状和目标，才能做好选型。绝对不是找个专家咨询一下就OK的。

数据指标一旦梳理完成，除非流程更改，否则不会怎么变动。而标签在建设过程中，需要围绕同一个目标，不断地做优化，有一个明显的“提纯”的动作。

数据治理指标是引导业务穿越数据海洋的 GPS。每天都会产生数十亿字节的数据，因此，收集数据不仅仅是一件简单的事，还必须知道如何利用这些数据来促进业务增长。

12月17日，Databricks宣布获得J轮融资，该公司预计将进行100亿美元的非稀释性融资，迄今已完成86亿美元的融资，估值达620亿美元。

何为“数据库服务”，我的理解是一种交付形态。数据库产品是指用于存储和管理数据的计算机软件系统，软件是其交付形态，在线业务常用的数据库产品包括关系型数据库和 NoSQL。

数据产品经理是数据领域的技术产品经理。他们与数据科学、机器学习和数据工程团队合作构建数据产品。

从目前的情况看，第二等有钱的客户首选还是购买原厂服务，这些用户大多数使用相对复杂的分布式数据库，未来还是会有第三方服务需求的，很多用户现在也已经购买了第三方服务

强大的数据战略提供了一个长期框架，可利用整个组织的数据来推动优化的业务决策。它整合了人员、流程和技术的作用，以构建一个支持组织战略目标的统一计划。

想正确解题，关键在于：不能就数论数，得读懂数据波动背后的业务含义。这样才能知道：哪些是真正的异动，哪些是正常波动。

用户流失该怎么分析?用户流失率的数据可以算，可算出来以后呢?只看数据似乎完全看不出什么流失原因，只知道用户已经X个月没有来了，也不知道看到这个能干啥。今天系统讨论一下。

随着生成式AI技术的不断成熟，不同领域企业都在积极探索通过生成式AI提升数据驱动决策能力的方式。

如今，90%% 的企业价值由无形资产构成，包括知识产权、品牌声誉、企业数据和客户指标。因此，了解企业数据的价值并最大化利用这些数据是提高盈利能力和整体价值的关键。