​图数据库方兴未艾，而且变化很快。市场上图数据库种类繁多，缺乏标准，差异非常大，使得用户在进行图数据库选型时产生了困扰。

市场上容不下那么多商用数据库，目前的两百八十多家国产数据库厂商，大多数的最后结局都是死亡，大部分数据库厂商最好的结局就是被大厂并购。这句话很残酷，不过很可能会成为事实。

数据作为原始资源，需要通过开展数据管理、数据治理、数据运营等工作，实现增值和价值变现。很多时候容易将数据管理、数据治理、数据运营三者混淆。本文将讲讲如何理解数据治理、数据管理、数据运营的内涵以及它们的活动内容，希望对您有所启发。

IDC预测，到2027年，中国制造业IT市场投资规模将增长至2554.08亿美元，五年年复合增长率为15.5%%。

流量红利过的寒冬之下，企业在获客时尤其需要数据驱动，需要利用准确、全面的渠道质量&价值的评估方法，来提升营销费用的ROI。

另外，把知识点融会贯通不是看书就能达到的，要想达到这个目标，必须进行足够的实践活动。你只有在把学到的知识应用在实践中，才可能突破知识孤岛，达到新的境界。

SCD是处理维度表中数据更改的不同方法。每种方法在不同的方案中都很有用，最终决定取决于你的要求，因此请花时间了解你的数据，然后相应地应用正确的SCD策略。

高等教育信息化建设历程中，不同的主体面临不同的情况和苦难，需持续参考和借鉴已有的成功经验和优秀实践，结合自身的实际情况，探索出符合各自校情特色的“智慧高校”发展之路。

这个庞大的交通平台的核心是大数据和数据科学，它为Uber所做的一切提供动力，例如更好的定价和匹配、欺诈检测、降低预计到达时间等。每天收集和处理数PB的数据，成千上万的用户从这些数据中获得见解并做出决策，以构建/改进这些产品。

近日，财政部联合工业和信息化部共同印发《数据库政府采购需求标准（2023）》。这为很多政府机构采购数据库提供了统一标准，也为其他行业采购起到了一定示范作用。

“未来一年，我们将看到大量公司选择混合云和多云战略。”Sinha说，“与前几年的区别显而易见，因为它们将致力于把这两种方法无缝结合起来。企业将享受到二者的优势：多云架构的灵活性和可扩展性，以及混合云提供的对其数据和应用的主权和控制。

通过一个团标把AIOPS的功能、能力范围框死了，不仅无法筑牢底线，反而容易框死了发展的上限，让这个行业的技术发展与能力发展禁锢在模型里。

随着数据存储和处理平台的成熟，元数据技术创新的时机已经成熟，以永远改变数据技术堆栈。随着组织越来越依赖数据，数据质量和可靠性问题变得越来越严重。通常，组织会在几天或几个月后意识到数据有问题，并且修复它为时已晚

AI与算力发展日新月异，将数据从生产资料变为生产力，还需要生产工具的加持。大模型的出现使数据的价值能够更敏捷支持智能化的实现，大幅度释放了生产力。在这种情况下，企业要如何构建自己的数据智能基础设施?

推动数据要素流通已成为政府、企业等关注的焦点。数据确权、价值评估、价值转移是推动数据要素流通的三个重要环节，理解它们有助了解和应对数据要素流通存在的问题和挑战。

用现在一句话说叫国产适配改造。从这句话上就可以看出，是应用程序去适配数据库，不是数据库来适配应用程序。

数据资源入表是数据资产化的标志，数据资源是否能够顺利的向数据资产转化并计入资产负债表很大原因取决于数据的质量。本文系统的论述了数据质量管理在企业数据资源入表中的实施方法和路径

数据库国产话这个话题已经谈了三四年了，至今依然热度不减。不过从这么高的热度上，我感受到的是数据库国产化的进度恐怕是比较慢的，因为今年大家关注的问题和前些年差别不大，都还是一些鸡毛蒜皮的事情，这些热点中最热的还是各种数据库之间，各种数据库架构之间谁好谁坏的比较。

2023年，在数据库领域，智能化、云(多云、Serverless)、一体化融合是重要的技术发展趋势。随着国产数据库在各行业的应用不断深入，用户的要求也从“可用”转向“好用”。其中，金融级分布式数据库市场竞争格局已越来越明确，步入高质量竞争阶段。

IDC调研发现，95%%的企业认为图数据库是重要的数据管理工具，超过65%%的厂商认为在业务上图数据库优于其他选择