数据产品求职面试过程中，经常会被问到数据仓库相关的知识，尤其是对于数据资产管理与数据治理方向，可以说是必答题，其中一个高频的问题就是对数仓建模理论知识的了解

数字化转型建设的迷局需要企业与软件公司共同来破解，任何一方的不给力都会加重迷雾的状态，因此双方急需转型，不仅急需转意识、转认知、转能力，更需要转模式、转策略、转路径。

对于监管要求没有那么严格的单位，为了节约总体成本，在一些安全性要求并不很高的系统中使用开源数据库也是可以的。不过为了防止不断严格的监管要求，在选择国产开源数据库的时候也要十分慎重。

随着我们不断前进，数据的重要性只会继续增长，人工智能、物联网 (IoT) 和边缘计算的进步将引领这一趋势。这些趋势将增强我们更高效、更有效地收集、处理和使用数据的能力。

企业在数字化转型建设过程中问题是复杂多变的，因此企业不仅要具有系统化的思维、系统化的解决问题的能力、正确的方法论、更要具有数字化运营及服务能力，如何选系统是基础，如何做系统实施是关键环节，而如何应用系统是核心，因为只有应用了，且用好了，数字化的价值才能体现。

本文将从一张对比表入手，谈谈国内产品的兼容性问题，并简单介绍下各家的兼容性情况。

搜索型数据库除了存储数据外，还为数据编制索引，因此用户可以使用关键字搜索数据集合。目前有多种搜索型数据库可供选择，让我们来看看大家比较关注的一些常见功能。

为数据团队选择正确的结构是一项关键决策，它应与业务当前需求和未来增长计划保持一致。随着组织的发展，调整和发展数据团队结构以有效支持不断变化的数据格局至关重要。

数据资产管理是提升企业数据复用度的重要数据产品之一，在产品规划和设计时，需要从用户需求场景以及产品目标出发，提供更快速找到数据，以及更方便维护资产信息的能力，同时，为数据工作的量化考核以及开发人员的工作改进提供指引方向。

数据管理是一项基础能力。没有这项能力，任何组织都无法成功运营其业务。但是，开发这项能力的范围必须与最重要的业务驱动因素相关联。组织必须定义其核心数据管理子能力来实施该战略。

在本文中，我们通过示例研究了规范化的不同形式，为什么规范化数据库很重要以及过度规范化可能导致问题。

企业做数字化转型其实也是一个探宝的过程，数字化的价值在未有效勘测之前都是未知的，其过程也是充满风险的，由于能力问题，有可能会走弯路，什么都得不到。总结起来就是这句话：数字转型看战略，技术业务靠融合，落地如有八分险，就在实施运营中。

实施有效数据治理政策的组织可以利用其数据资产做出明智决策、优化运营并增强客户体验，从而获得竞争优势。

我经常和不同的数据库厂商、数据库用户接触，对于同一种数据库，不同的用户都会有截然不同的看法，甚至是处于两个极端的看法。

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。