数据库从一个存储数据的容器，花了三十年时间，把自己进化成了IT世界里的举足轻重的核心IT基础设施组件。不过在这些年的向互联网学习、应用上云和数据库国产化替代浪潮之后，其重要性下降了许多。让业务逻辑回归业务本身，这一点已经被国内主流的大型企业，特别是金融、能源、化工等大型央国企所接受。放弃传统的以数据库为核心的架构后，在实际落地的效果上看，是喜忧参半的。企业数字化建设的敏捷性有所增强，不过似乎也已经看到了一些问题，特别是成本方面的增加，是相当明显的。

当前虽说数字化转型已经成为企业提升竞争力的关键路径，成为了企业发展的必答题，但仍有部分企业不敢转，最主要的原因就是那看似高昂的建设成本、技术专业性以及不确定性，据麦肯锡研究，70%%的数字化项目未能达到预期目标，其中试错成本占比高达15%%~25%%，那么该如何系统性的降低试错成本?首先我们来分析一下企业数字化转型建设的成本构成。

随着企业生成海量数据，采用端到端DataOps的企业将获得敏捷性，显著缩短价值实现时间，同时在每个环节提升数据质量。这还将实现数据工程团队的去中心化，赋能最了解数据的领域专属团队，更高效地交付高质量数据产品。

OpenAI首席执行官兼创始人Sam·Altman在旧金山举行的Snowflake Summit 25大会上表示，以当前人工智能发展的速度，人工智能代理(AI Agent)将在一年内具备推动科学发现并解决复杂技术与工程问题的能力。

一旦确定了一系列潜在的AI用例，下一个关键步骤就是有效地确定它们的优先级，以确保将资源分配给那些最具潜在价值且最有可能成功的项目。有几种框架可以指导这一优先级排序过程。

知识图谱虽然功能强大，但在实际场景中实现它们并非一帆风顺。我们必须意识到其中的挑战、局限性和潜在风险，包括技术问题，比如可扩展性、数据质量、模式复杂性、与非结构化或动态数据的集成障碍，以及偏见和隐私等道德问题。

数据库安全是各类组织面临的关键问题。本文将探讨管理数据库访问权限的有效策略，并借鉴行业专家的实践经验。从实施基于角色的访问控制到平衡安全与易用性，读者将发现保护重要数据的实用方法。

数据库产品不能仅仅成为一个数据存储的容器，而应该成为一个数据处理的平台。通过系统包提供各种数据加工、数据清洗、数据增强检索的能力。甚至可以被用户直接当成一个MCP Server，提供应用所需的各种工具。

日前，以高性能列式数据库技术著称的 ClickHouse 宣布完成 3.5 亿美元 C 轮融资，旨在满足人工智能时代对实时可扩展分析日益增长的需求。

知识图谱已在众多行业中证明了其价值，它能够实现更智能的数据集成、更优化的搜索和发现，并增强决策支持。下面将重点介绍关键行业和具体案例研究，展示知识图谱的应用，例如医疗保健(药物研发)、金融(欺诈检测)、电子商务(语义产品搜索)等领域。针对每个行业，将分别阐述其带来的运营和决策效益。

当Snowflake、Databricks、Salesforce、ServiceNow等巨头纷纷将数据初创公司纳入麾下，这场 AI 争霸赛的本质早已浮出水面，数据基础设施的竞争，正成为决定AI能否在产业落地的核心胜负手。

MCP的发展仍面临诸多挑战，如不同厂商对MCP的支持程度不一致、大模型在复杂场景下的意图理解存在歧义、上下文管理成本较高等等。此外，在专有领域的MCP应用中，如何设计有效的提示词、如何将专有知识融入模型，也是亟待解决的问题。

你有没有觉得当前在降本增效的模式下企业、信息部门、软件公司三者之间似乎进入了一个死循环，企业在不断的压缩预算，信息部门在疲于应付需求，而软件公司则在低价竞争中难以提供高质量服务。这种恶性循环不仅使企业无法真正实现所谓的"降本增效"目标，反而可能导致技术债务越积越多，工作效率下降。

Databricks和Snowflake两颗双子星分别收购了两家数据技术公司，星环科技发布新一代AI基础设施，完成了从Data Infra向AI Infra的智能化升级;南大通用GBase 8s新存储引擎正式发布，在OLTP场景打造竞争力……

学生获得认证后，除了有一个仪式感的证书后，对于厂商是否有进一步的转化也很关键。目前看来，大都是没有的。这里可采取一系列获得，如人群触达（例如发送邮件、加入群组等）、认证转化（发送高阶考试券，鼓励进一步升级）、生态管理（产品发版评测邀约、线上线下活动邀约等）。最终的目的就是将这些通过者纳入到企业生态圈中，并形成相对核心的圈层，成为中坚力量。

无数可用或者无高质量数据可用成为企业应用AI的突出挑战，这也是AI x Data时代大家更为关注AI数据基础设施建设的原因所在，星环科技推出新一代AI Infra以及AI就绪的数据平台恰逢其时。

除非你一直生活在与世隔绝的地方，或者试图通过电话预约全科医生，否则你不可能注意到有关人工智能及其各种用途的炒作已经达到了狂热的程度。

最新研究表明，大模型在多步规划上面的准确度其实并不高，比如三到五步能做到60%%到70%%的准确度，更复杂度的多步骤规划场景准确度较低。所以在一些步骤、逻辑判断比较多的自动化场景，如果没有拆解出原子化能力，交给大模型代理去执行，效率和准确度可能无法得到保障。

自 Salesforce 和 Informatica 取消首次收购尝试以来，已经过去了 13 个月。不过，第二次似乎是个好机会，因为 Informatica 今天宣布 Salesforce 将以 80 亿美元的价格收购它。

根据马里兰大学和LinkUp的数据显示，如果你想在IT领域找工作，很可能会遇到与人工智能（AI）相关的岗位。研究发现，自2022年底ChatGPT发布以来，AI岗位数量急剧增加，而整体就业市场，尤其是IT就业市场却呈现疲软态势。