数据治理是指组织内数据的战略管理。它涉及制定和执行政策、程序和标准，以确保数据在其整个生命周期中始终可用、准确、安全和合规。

实时分析数据库是过去几年中出现的一个相对较新的产品类别，旨在为要求最苛刻的分析工作负载提供服务。该领域的产品以全新的方式结合了现有的技术能力，如 OLAP 和流式数据，以应对新的数据处理挑战。

渠道归因模型通过一定的逻辑和方法，将广告效果归因于不同的营销渠道，从而帮助企业优化营销策略，提升投资回报率。

数据治理工具通过自动执行合规相关任务、执行政策和提供监控功能，在确保遵守监管要求方面发挥着至关重要的作用。这些工具可自动执行各种合规任务，例如数据审计、报告和策略执行，从而减少所需的手动工作量。

数字化从意识到落地过程实现很重要，但很多时候部分企业总是偏离了最初制定的方向，问题的关键还是在对痛点、切入点的判断与把控。

有些朋友怕写文章，总觉得脑子里有东西但是写不出来，实际上写不出来说明你还是没有理解透彻，无法融会贯通。 写作的时候能够发现你在哪些地方还没有搞透，逼着你再去思考和学习，这样才能更好地提高自己的能力。

随着大数据、人工智能和云计算技术的不断进步，搜索型数据库在性能、功能和应用范围上都得到了显著提升，新技术的相互融合也值得更多期待。未来，搜索型数据库将继续在数据处理和信息检索领域发挥重要作用。

数据库国产化替代工作中有很多坑，如果策略不得当可能会引发一系列的问题。目前已经有些企业因为初期替代策略不谨慎而出现了二次迁移的问题。

2023 年 CIO.com 对数据科学和分析领导者的调查显示，大多数人认为很难确定他们所收集的数据的价值，这意味着业务领导者在解释如何实施这些数据时将面临更大的挑战。

AIOPS单打独斗想要做数据库根因分析比较困难，其最主要的是AIOPS虽然有强大的异常检测能力，但是缺乏专家的综合推理能力。

很多用户和DBA对国产数据库最厌烦的事情就是过度宣传，各种大会上从来没输过，而到了实际应用场景上，却从来没顺利过。

在企业数字化建设过程中企业领导及信息部门一定要学会判断痛点、痒点，特别是信息部门一定要具备业务需求的引导、收集、整理能力，在众多的业务痛点中精准的寻找数字化的切入点，一个正确的切入点可以让数字化建设事半功倍

在DBA领域，“低代码工具”就是运维工具、DBA自己自己积累的脚本集和自己写的小工具，也包含现在火到炸裂的大语言模型。在运维国产数据库的时候，趁手的工具肯定很难找到，因此积累自己的运维脚本，自己编写运维工具，提高自身的工作效率也是一种特别重要的能力。这也和我在最近的几次沙龙中提出DBA要掌握一两门脚本语言的观点是吻合的。

将数据作为产品进行管理可以保证互操作性，促进数据和代码重用，并促进“作为产品”的方法，其中包括考虑数字产品的盈利能力。

在当前高度不确定的市场环境下，IT人不仅面临着前所未有的挑战，也面对着前所未有的机遇，如何抓住机遇的关键就是你如何面对挑战，老杨认为IT人当下需要的是不断的学习与提升，学习最新的技术趋势，多走出去与行业交流学习

金融行业，具有对数据库最为严苛和复杂的要求与调整。分布式事务型数据库，经过多年发展，也成功验证其可行性与实用性，可以在金融行业核心场景中稳定运行。

PG数据库的很多企业级运维功能还不完备，这对于从ORACLE等企业级数据库转型过来的DBA感受到不适。因为PG的运维中还是有很多小地方需要注意的，对于大型的企业级系统来说，如果忽视了这些问题，可能会引发运维问题。

7月，几大数据库相关报告发布，很是热闹。2022年至今，新兴数据库企业数量呈现回落，市场逐步收敛，标志着我国数据库产业正从数量增长期向质量增长期转变

一般情况下，大多数系统在刚刚开始的时候往往因为开发时索引设计不够合理而产生了大多数的性能问题，最初的优化工作可以基于慢SQL的处理，通过索引的优化可以度过你最初的具有挑战性的日子。

我经常与那些准备投入大量时间和资源用于注定失败的数据质量计划的组织进行交谈。激励措施和关键绩效指标能够推动良好行为，这并不是什么秘密。