在业务系统中，数据库扮演着举足轻重的角色。数据库性能作为衡量一个数据库能力的重要指标，一直都是用户关注的核心议题。近些年，随着国产数据库应用规模和复杂性的增加，大量的数据库实例需要高水平专家进行性能诊断与调优，数据库管理任务的人工与时间成本增加，限制了国产数据库的大规模应用。

Gartner 表示，89%% 的企业董事会表示数字化已融入所有业务增长战略，但只有 35%% 的组织有望实现数字化转型目标。毕马威报告称 72%% 的首席执行官制定了积极的数字化投资策略，但麦肯锡 (McKinsey) 研究表明了一个严酷的现实：70%% 的转型失败了。

​做数据库替代，兼容性分析是其中的第一个步骤，很多用户这一步没有认真做，真正开始做数据库替代的时候就会遇到一个一个的坑，填起来相当累。

企业哪些场景需要使用GPT，如何用，需要的是企业全员的参与，共同来学习、改善，新技术带来的不仅是工作上的便捷，最根本的是要实现企业运营能力的提升。

近年来，国产数据库呈现出百花齐放的发展态势，其中分布式数据库的优势逐步凸显，在各行业的核心业务场景均有部署，影响力不断提升。分布式数据库具备透明性、数据冗余性、易于扩展性等特点，在数据量不断膨胀的今天，更能够突破传统数据库的瓶颈。

从最新的长期支持版本Oracle 23C上我们也可以看到一些数据库技术发展的趋势性的东西，融合功能，简化应用，为某些特定应用场景设计专用解决方案应该是现代数据库追求的一个十分重要的目标。

在这篇文章里，我要和大家分享一段跨越500天的主数据项目实践之旅。这不只是技术实现的故事，更多的是关于团队协同、决策的考验与数据治理的探索。

实际上讨论一种技术的好坏，主要还是看用户的应用需求以及技术与用户应用的匹配度。从我目前见过的用户的情况来看，说RAC是一种过时的技术，似乎还有些武断。

部署数据产品意味着通过将数据科学项目的输出(例如机器学习算法或可视化仪表板)集成到相应的业务流程中，使其可供用户使用。这说起来容易做起来难。以下是一些技巧，希望可以帮助克服数据产品部署的障碍：

大部分从传统企业里数据会由一个从工具到生产力的转换过程，而这个过程并不是一帆风顺的。当前在大部分的传统企业里在数据的应用方面存在一些问题。

数据可观测性，即组织充分了解其系统中数据的健康状况和质量的能力，已成为现代数据工程中最热门的技术之一。

数字化转型对于企业来说绝非包治百病，更不可能药到病除。当风口过去之后，相信将逐步回归理性，回归商业本质。在实践中一边探索，一边前行。

俗话说万事开头难，企业数字化建设首要面对的就是立项难，那么立项报告该如何写?内容过于简单不会引起领导的重视，被无视，写的过于复杂技术化领导又看不懂，被PASS

在数据被称为新石油的时代，组织拥有良好且易于访问的数据资产目录不再是一种奢侈，而是一种必需品，因为组织需要处理来自每个系统的大量数据。数据团队和数据所有者的工作变得具有挑战性，要了解数据所在的位置及其来源。

数据仓库系列文章的第十篇，本文关键词：数据仓库;累积快照事实表;日期分区表.本文将介绍累积快照事实表的实现方式。

在去O的时代，很可能大多数数据库的性能问题可以通过SQL优化去解决，不过对于一些关键的核心系统，仅仅做好SQL优化还是不够的，这时候理解数据库的原理，能够从数据库的指标和等待事件中发现系统可能存在的隐患，并且找到优化的方法

当我们与企业合作制定数据策略时，我们通常会识别三到五个数据场景-如果超过这个数量，数据策略就有可能变得混乱和不切实际。

当前大部分传统企业数字化转型年年做，但效果都是那么的差强人意，不是再搞重复建设，就是在吐槽系统，能利用数字化提升管理效率者寥寥无几，所以在企业领导眼里总是别人的数字化做的好，为什么自己企业的数字化做的一塌糊涂?

8月16日~18日，由IT168联合旗下ITPUB、ChinaUnix两大技术社区主办的第14届中国数据库技术大会(DTCC2023)将在北京国际会议中心隆重召开。届时，天翼云科技有限公司数据库首席技术官李跃森和数据库产品线总监叶小朋将受邀出席此次大会，并作为企业代表做主题发言。

软硬融合已经成为数据库技术发展的重要趋势之一，近两年国内数据库一体机市场变得格外热闹起来，包括达梦数据、人大金仓、海量数据、云和恩墨、拓数派等在内的众多数据库厂商布局数据库一体机，让一体机这个相对垂直细分的赛道引发关注。