6月，IDC的报告介绍了Data+AI、中国关系型数据库、中国图数据库的发展动态;Snowflake 2.5 亿美元收购 Crunchy Data引发关注;国产数据库OceanBase正式启用中文品牌名“海扬数据库”;openGauss重磅发布 oGRAC ……

普华永道表示，由于其“力量倍增器”的能力，应优先考虑代理型人工智能(Agentic AI)。领导者还应专注于提升员工技能，以便他们能够使用人工智能。最后，信任对于释放人工智能的潜力至关重要。

这听起来有点像自相矛盾，一个空的值，但事实就是如此。每个DBMS都有自己对空值的支持实现，因此它用来向你传达“空值”的方式可能有所不同。但空值已经存在，我怀疑它们在短期内甚至永远都不会被废弃。因此，在使用空值时要谨慎，尽可能避免使用，并确保数据使用者知道如何正确处理空值以满足其数据需求。

基于O记的成长历程，我们应该给国产数据库一些时间来提升这方方面的能力，不过如果国产数据库的研发者不理解数据库运维需要什么，那么再给多少年时间也都是白搭。国产数据库需要完善的地方太多了，运维方面的功能的优先级是不是比较低呢？

在GenAI时代，企业面临海量数据处理与复杂业务运营的双重挑战。AI知识库凭借其智能性、高效性与动态性，弥补了传统知识库的不足，为企业知识管理提供了新的解决方案。

知识不再仅仅是存储，它关乎智能访问、速度和准确性。AI知识库可以更高效地盘活企业的数据资产，提升模型效果，解决大模型“知识局限”和“幻觉”的问题，通过RAG技术将企业私有知识嵌入大模型知识图谱，提升问答质量和查询准确率。

我们正处于数字化转型的又一个关键节点，如今企业正淹没在数据洪流中。IDC估计，90%%的企业数据是非结构化的，这使得数据散落在过时系统、不同云平台和全球数据中心中。如果没有合适的工具来利用和结构化这些数据，这种数据过剩将与数据短缺一样成为棘手的问题。

在企业数字化转型的浪潮中，信息部门的角色越来越重要，常被默认为“科技超人”——上能修电脑，下能调电梯，左手开发AI，右手搭建ERP，甚至还得精通智能马桶的维修，可以说是被要求的“无所不能”，陷入“什么都得干，什么都干不完”的困境

在高流量场景，数据库查询性能可能直接影响用户体验的好坏。随着数据量的增长，优化数据库查询对于保持速度和效率至关重要。本文将探讨六种关键策略，以提升查询性能，确保数据库在应对不断增长的需求时仍能快速返回结果。

IDC 预测，到 2027 年，中国金融行业生成式 AI 平台及应用解决方案市场规模将攀升至 35.09 亿元人民币，较 2024 年实现 384%% 的增幅。2024年，中国金融行业生成式AI平台与应用解决方案厂商主要集中在具有综合生态能力的互联网大厂，在垂直场景有积累的AI厂商，以及大模型原生技术服务商

AI，特别是AGI则会给系统带来更大的灵活性以实现更加个性化的适配，这一点是以往的信息系统或者数字化系统所无法比拟的。在未来AI的能力进一步提升之后，AI模式的新的数字化系统将直击企业的痛点和需求，企业可能无需为定制化系统付费，仅仅为能力付费，并由大模型自动组装能力，直接为企业服务。

当前人工智能(AI)技术迅猛发展，让越来越多的企业领导感到焦虑，于是一些超前的企业开始尝试AI项目，希望借此提升效率、优化业务或创造新的商业模式。然而，理想很丰满但落地很骨感，大部分企业的AI项目最终未能落地，甚至沦为“昙花一现”的试验品。究其原因，往往并非技术本身的问题，而是企业缺乏真正的AI领导力。

近期跟多家用户交流，发现用户在选型数据库时正有了一些新的变化，这也是近些年通过不断实践，用户总结的实践方法。例如，有的用户不盲目追求分布式，而是通过业务单元化后，底层通过集中式数据库解决；有的用户选择分布式数据库，但在应用上通常是按照“单机”模式去使用，即不做数据分片

数据库从一个存储数据的容器，花了三十年时间，把自己进化成了IT世界里的举足轻重的核心IT基础设施组件。不过在这些年的向互联网学习、应用上云和数据库国产化替代浪潮之后，其重要性下降了许多。让业务逻辑回归业务本身，这一点已经被国内主流的大型企业，特别是金融、能源、化工等大型央国企所接受。放弃传统的以数据库为核心的架构后，在实际落地的效果上看，是喜忧参半的。企业数字化建设的敏捷性有所增强，不过似乎也已经看到了一些问题，特别是成本方面的增加，是相当明显的。

当前虽说数字化转型已经成为企业提升竞争力的关键路径，成为了企业发展的必答题，但仍有部分企业不敢转，最主要的原因就是那看似高昂的建设成本、技术专业性以及不确定性，据麦肯锡研究，70%%的数字化项目未能达到预期目标，其中试错成本占比高达15%%~25%%，那么该如何系统性的降低试错成本?首先我们来分析一下企业数字化转型建设的成本构成。

随着企业生成海量数据，采用端到端DataOps的企业将获得敏捷性，显著缩短价值实现时间，同时在每个环节提升数据质量。这还将实现数据工程团队的去中心化，赋能最了解数据的领域专属团队，更高效地交付高质量数据产品。

OpenAI首席执行官兼创始人Sam·Altman在旧金山举行的Snowflake Summit 25大会上表示，以当前人工智能发展的速度，人工智能代理(AI Agent)将在一年内具备推动科学发现并解决复杂技术与工程问题的能力。

一旦确定了一系列潜在的AI用例，下一个关键步骤就是有效地确定它们的优先级，以确保将资源分配给那些最具潜在价值且最有可能成功的项目。有几种框架可以指导这一优先级排序过程。

知识图谱虽然功能强大，但在实际场景中实现它们并非一帆风顺。我们必须意识到其中的挑战、局限性和潜在风险，包括技术问题，比如可扩展性、数据质量、模式复杂性、与非结构化或动态数据的集成障碍，以及偏见和隐私等道德问题。

数据库安全是各类组织面临的关键问题。本文将探讨管理数据库访问权限的有效策略，并借鉴行业专家的实践经验。从实施基于角色的访问控制到平衡安全与易用性，读者将发现保护重要数据的实用方法。