在三十多年的IT生涯中，我从一个总想把每件事搞个明明白白的小白变成了一个不太喜欢争吵的人，因为我明白每个人眼前的风景不同，每个人对美的定义不同，因此每个人都会说自己看到了最美的风景，对此无需争论。

从以上不难看出技术与需求是企业数字化转型建设过程中最重要的两个因素，技术是生产力，用以改善企业的生产关系来提升价值，需求是实现核心，真正懂需求的企业数字化建设才不会偏离方向，真正会管需求的，数字化建设才不会打乱仗。

IDC数据显示，2023年，受到下游行业不景气等影响，中国工业云IaaS+PaaS市场规模达到602.9亿元人民币，增速同比有所放缓，相比2021年增长7.1%%。市场格局进一步分化。

不同的DBA所经历过的优化工作都会有所不同，这是因为他们面对的客户的优化需求是不同的。有些用户就是几条烂SQL引发了问题，那么解决掉这几条SQL的问题就没啥可优化的事情做了。

可以看到，支持多云、混合云，支持AI时代的数据处理，以及简化IT架构是云原生数据库发展趋势，越来越多的云原生数据库向着这些方向努力。

经营分析之所以叫“经营”分析，就是因为它需要从宏观上把控经营动作，积累业务经验。因此，需要从财务结果深入到业务行为，从宏观方向深入到标杆动作，这样才能上下齐心，做出成绩来。

一般政企客户数据量没有那么大的业务场景，大多会选择主备式集群高可用方案，但是在类似金融领域需要数据强一致性的业务场景，以及大数据量(数据量超过10T、20T)的业务场景，会选择共享存储集群解决方案。

数字音频的 A/D 转换涵盖三个过程：采样、量化以及编码。PCM（Pulse Code Modulation）脉冲编码调制属于数字通信的编码方式之一，它将一个时间连续且取值连续的模拟信号转化为时间离散、取值离散的数字信号，而后在信道中进行传输。

随着企业“降本增效”的不断深入，在企业领导的质疑声中部分传统企业的信息部门也被“优化殆尽”，数字化的尽头是优化，IT的宿命是什么?边缘化?优化?

应届毕业生找工作确定未来的职业发展方向至关重要，一旦拿到了offer确定入职了，未来再换切换成本随着工作时长的增加越来越高。所以建议找工作时，先想清楚自己未来想从事什么工作，结合近期秋招面试，分享大数据方向的主要岗位。

各种数据库都有对误删除文件都有一定的处理方式。今天说说Oracle的DRA。这个不是新技术，应该需要知道。

正如某位企业大佬所言“数字化转型就像一口气，一口气突破了、顶住了，可能就是一片新的天地。而没憋过去的，便只能回到起点。”

IDC预测，到2030年，AI会累计为全球经济带来19.4万亿的经济收入，每在AI解决方案和服务上花费1美元，就可以产生4.6美元的经济收益，包括直接价值链收益和间接全生态影响。

财务数字化转型经历了电算化、信息化、数字化的发展阶段，如今正向着智能化发展。发展新质生产力，推动财务数字化转型，需要不断创新，也需要政产学研用一起努力，才能走得长远。

如果你以前有运维其他数据库的经验。完成入门后就需要去学习一些Oracle的基础概念了 。如果你真正想成为一个Oracle数据库的高手，我十分建议你多阅读一本官方手册《Oracle Concepts》

从以上不难看出企业数字化转型建设是一项复杂的工程，在未真正了解企业现状与痛点、未明确数字化建设路径的基础上任何系统的推荐都存在着风险

如果有同学真的想学点PG数据库，从哪里入手比较好呢?很多朋友学PG都是在工作中遇到了，用到哪学到哪。这也是一种学习方法，只是不够系统。

借助复购率分析，可以帮助我们看到老用户的复购情况如何?哪个推广渠道对产生复购影响更大?复购率高的商品有哪些?哪些商品复购率不佳?

在未来的数年里，DBA们可能没办法像以前那样学好Oracle就能衣食无忧了。很可能需要一专多能，同时掌握多种数据库的基础运维才行。

9月，数据库圈比较热闹。K1 完成收购，MariaDB 转为私有；收紧许可限制后，大多数Redis用户都在考虑替代方案；基于Postgres的Supabase获得8000万美元C轮融资；Oracle推出面向企业的以AI为中心的生成式开发基础设施；OceanBase发力云数据库两年，客户数年增长130%%；Postgres17 带来 JSON、备份等方面的改进……