我相信所有人都听说过流传的一句话——“数据是新石油”。如果真是这样，那么数据治理就是将原始数据转化为业务高辛烷值燃料的炼油厂。

建立模型的过程，远比模型本身更有价值。在建立模型过程中，会暴漏数据采集的问题，会暴漏目标混乱，思路不清的问题，会发现业务规律性，这些都能极大辅助决策，帮我们把决策拉回到客观、理性的道路上。

10月28日，OSI(Open Source Initiative)发布了首个(OSAID)开源人工智能定义，这标志着开源人工智能运动取得了进展。虽然OSAID向前迈出了一步，但由于缺乏对训练数据开放性的要求，因此留下了一个最终需要填补的空白。

很多同学雄心勃勃想在工作中做出成绩，这里推荐数据分析的MVP方法，能为大家的工作保驾护航。同学们坐稳扶好，下边开始分享哦。

对于Oracle DBA来说，PG这样的学院派数据库无论从架构上还是从功能上都有一定的相似性，学习起来会感到比较亲切。

无论是指标变化，还是分布变化，我们都希望把整体变化，拆解到最细的某个子维度的变化，以缩小异常排查范围。

目前国内的头部数据库企业的产品差距虽然明显存在，不过从数据库发展的阶段来看，大家都处于成熟前期，差距其实并不很大。某些后发企业只要认真对待市场，加大研发投入，两三年后很可能就能完成追赶，甚至超越。

数据标准化程度低是隐藏的利润杀手。当客户姓名、产品或销售数据在不同系统(甚至在同一个应用程序中)以不同格式出现时，这会妨碍决策、增加运营成本并使企业面临不必要的风险。

随着人工智能(AI)技术和自动化的发展，我们的工作方式正在以前所未有的速度发生变化。传统工作正在被重新定义，而我们对技术日益增长的依赖性正在改变各行各业处理任务的方式。除了人口老龄化带来的挑战，这些变化正在给美国的劳动力队伍带来重大转变。

在数据仓库实践中，任务调度起着至关重要的作用。主要原因在于，数据仓库通常需要处理大量的数据抽取、转换和加载等任务

谈及数字化我们看到最多的名词就是“赋能”，业务部门技术能力不足要赋能，企业管理能力不足也需要数字化来赋能，感觉赋能一词是无所不能，但问题是如何赋能?从哪个方面赋能?谁有这个能力去赋能?领导及员工是否认可所谓的数字化的赋能?

无论指标最终是采用集中管理还是以更分散的方式进行管理，强大的治理和易于访问可确保数据仍然是整个组织值得信赖的资产。

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。