根据IDC《2023下半年中国低代码与零代码软件市场跟踪报告》显示，2023下半年中国低代码与零代码软件市场规模为19.0亿元人民币，同比增速为22.1%%。

如果说SQL Server 2022是为了让一切都 “支持 Azure”，那么 SQL Server 2025 则反映了微软对AI的痴迷。“SQL Server 2025 将 SQL Server 转变为企业级 AI 就绪数据库，以安全、高效的方式为客户的数据带来 AI。”发言人说。

分析工作，恰恰是建立在非常细节地梳理问题，非常细致地梳理假设，非常详细地拆解标杆的基础之上的。工作做得越细，收集的真实信息越多，越容易接近真相。工作做得如此之细，以至于不懂行的人会问“至于吗？有必要吗？我看差不多啦！”而很多优质的分析，正是建立在拒绝“差不多啦”之上的。

TLDR是一家中型建筑材料企业，因元数据管理不善而面临数据不一致和运营效率低下的困境，阻碍了决策和盈利能力。实施强大的元数据管理策略可提高数据准确性20%%，加快决策速度25%%，提高运营效率20%%，凸显了有效数据治理在推动成功方面的关键作用。

实际上专家如果想要完成故障分析，也必须依赖能够支撑完成分析所需要的所有数据或者证据。如果哪一个环节上的数据或者证据缺失，则需要依靠专家的推理能力来补全证据链条，或者根据推断再去补全证据数据。

最近经常在群里看到CIO在吐槽：我们信息部门又被优化了，原因是领导认为信息部门看起来过于“清闲”了，难道系统稳定也是错吗?

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。