在国产数据库替换时代，企业会逼着应用开发团队提升能力，来抵消国产数据库能力不足这个事实，这意味着企业进一步加大对研发的投入。对DBA来说，更高水平的应用开发团队并非好事。因为时间长了，DBA所擅长的工作大多数可以被研发接替了。

Gartner分析师在近期举行的Gartner IT Symposium/Xpo上提出了十大战略预测。到2026年底，20%%的企业机构将使用AI实现组织结构的扁平化，取消一半以上的现有中层管理职位。

对于一些互联网架构的系统，数据库本身不会出现复杂的故障，大部分故障都可以通过扩容、限流或者重启来完成。对于这样的场景，AIOPS的智能化程度是够用的。而对于一些传统行业场景，AI还是不堪一用的。

确保你的 DBA 具备这 5 项基本素质，将有助于提高企业的运营效率，并使数据库管理成为一项更易于管理的任务。

大多数国产数据库都在朝着多模融合的方向发展，这里限定一下，主要指的是数据库支持多种类型数据的存取，包括但不限于传统关系型数据、JSON文档数据、XML数据、GIS数据、图数据、时序数据以及AI向量数据等。

对于客户来说，业务场景是在不断发展的，以最近几年流行的AI大模型为例，客户非常希望AI能够赋能于业务场景之中并带来收益。

根据Statista 的数据，2020 年全球创建、捕获、复制和消费的数据总量为 64.2 ZB，预计到 2025 年将达到 181 ZB。这意味着五年内的复合年增长率约为 23%%。

对于数字化培训首先要做的就是让领导愿意参加、愿意听，接下来才是怎么讲的问题，太空也不行、太专也不行，你给领导讲大模型，估计全部打瞌睡，所以做数字化培训需要的是策略。

　很多数据库的功能仅仅DBA掌握是没有用的。要让开发掌握这才能用好。只在DBA手中的特性是发挥不出来的。我讲完这些旧特性，开发同学非常高兴的走了，去体会和实践了。

虽然术语可能比较复杂，无论采用多云还是混合云，都是为了让企业以高效和有效的方式为业务提供服务。IT基础设施变得复杂多元，企业要根据业务需求和自身IT储备来选择合适的云架构。

世上不存在一款完美的数据库，云原生数据库为企业带来很多好处，也有其不足之处。本文列出了云原生数据库的优点和缺点，以及可能遇到的风险挑战，供您参考。

目前阶段，无需谈赶超，也注定无法赶超，做好自己，做时间的朋友就好。对你的客户负责，对你自己负责，做好自己的产品，让你的产品在用户侧变得越来越好用就行了。

现在企业对云原生数据库的接受程度越来越高，初期用户以初创企业、互联网企业为主，但近年来更多传统企业、强监管行业也开始转向云模式，未来，云原生数据库将在关键业务和战略应用上发挥更重要的作用。

近日，国际数据公司 （IDC） 发布了备受期待的 2025 年及之后全球信息技术 （IT） 行业预测。IDC FutureScape 报告概述了 IDC 对塑造 IT 行业未来的 10 大预测，并强调了所有行业的组织将如何从战略上转向 AI（人工智能），以建立有弹性的 AI 驱动型企业。

对于企业级核心系统而言，业务连续性要求是十分严格的。哪怕数据库的性能再优秀，业务连续性能力不足也无法在核心业务中应用

数据库的本质是信任，作为数据基础设施，很高兴看到OB Cloud一直不断强化产品力和生态力为客户带来更大的价值。而赢得更多企业的信赖，正是其走向全球，走向更广阔天地的底气所在。

在生成式AI开发过程中，41%%的高管认为搭建RAG架构非常重要，81%%的IT领导者认为利用自己业务数据的GenAI模型将使他们比竞争对手具有明显优势

什么是核心业务系统，或者什么是核心业务系统的数据库，不同的行业甚至相同行业不同规模都会有不同的定义，但我认为“理想情况下”至少是要同时满足下面的要求中的3个……

在数据管理领域，我发现尽管技术进步了，人们对数据重要性的认识也越来越强，但仍然存在一些误解。这些误解往往会导致不理想的决策和策略，从而阻碍而不是支持有效实施数据管理的能力。

本文提供了构建数据治理框架的全面指南。它概述了制定成功治理战略的10个关键步骤，并探讨了广受认可的框架，例如DGI、DAMA-DMBOK、麦肯锡和Gartner。本文还解答了常见问题，并提供了有关有效扩展和实施数据治理框架的实用建议。