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当我们谈论数据仓库问题时，常见的反应之一是“那么你会推荐什么”，所以在这里我将把它们整合到一个新的架构中，我将其称为“基于AI的数据架构”。
需求有两种，第一种是客观实际存在的需求，第二种是老板的想法，两种需求很多时候是一致的，也有很多时候不一样，但老板的想法往往是必须要实现的。另外，“对上管理”的工作往往也是最难的。
做数字化转型，其实80%的传统企业都是在摸索，而研究表明，90%的企业做数字化转型都以失败而告终，都在传统与现代的矛盾中做转型。
携程酒店排序推荐广告工程(以下简称酒店推荐工程)在数据层面引入抽象化的统一数据协议UnifiedPB，解决了过去各场景各自维护，建立各自的数据流，网状开放式数据表，烟囱式迭代的问题，实现了全场景数据的标准化、规范化、统一化。
关系型数据库是如此根深蒂固且无处不在，以至于我们在遇到新的应用需求时会条件反射地想使用关系型数据库。然而，对于具有特定处理要求和数据结构的应用来说，图数据库更胜一筹。
如果有非常频繁访问的数据，还是应该放在Redis中，毕竟能解放在线交易数据库，就解放一点吧。这里的频繁我指的是这些数据每秒100次以上的场景。
PostgreSQL数据库的索引没有Oracle Clustering Factor的概念，那么PostgreSQL是根据什么来判断索引扫描的效率的呢?
MariaDB再次成为潜在收购的对象，这家以同名开源关系型数据库管理系统(RDBMS)为背书的公司，可能面临另一次潜在的收购……
随着数据堆栈变得越来越复杂，一个人不再可能将所有事情都记在脑子里，而且通常情况下，发现问题的人并不是解决问题的合适人选。同时，上游和下游依赖关系的数量呈爆炸式增长，使得找到正确的上游所有者或通知受影响的利益相关者变得具有挑战性。
实际上数据库选型与企业自己的应用场景与技术特点有关，并不一定有很标准的选择依据。有一点经验可能是比较通用的，那就是作为一个企业长期要使用的数据库，要选择企业规模较大，具有一定实力，能够长期发展的数据库产品。
IDC金融行业研究团队（IDC Financial Insights）就全球银行业——银行对公业务、保险业、支付科技、资本市场（资管科技）及数字信贷领域分别给出了2024年十大预测。
登月任务充满了挑战和不确定性，那些认为成本高得令人望而却步的公司可能有道理，但最终，它是成功的——人类聪明才智和毅力的胜利，引发了众多的商业发明。
随着大数据技术的飞速发展，数据仓库、数据湖和湖仓一体成为了企业数据处理和分析的核心架构。它们各自拥有独特的特点和优势，同时也存在相互联系和互补关系。给数据资产方向的数据产品经理求职同学做面试辅导时，ta对这几个概念理解不透彻，总结下分享给更多同学。
部分企业数字化系统引进了很多，但最终给领导呈报的还是传统Excel表格，为什么?是领导不喜欢用系统还是系统内的数据有问题?
IT世界正在向着芯片与算力的方向发生巨变，AI会深刻地改变这个世界，每个国家都在为此布局。幸运的是，与大多数国家已经被淘汰出局不同的是，我们起码还是这个赛场上少数的几个决赛运动员。回顾历史，我没有理由不看好中国数字化的未来。
在前沿领域，你不需要了解销售承诺。您需要的是了解技术供应商，他们是否已经花时间了解您的独特需求，可以帮助您创建理想的解决方案，并在他们的流程中有严格的实施经验和结果保证。
随着数据对组织变得越来越重要，明确定义与数据管理相关的角色和职责至关重要。该领域的两个关键概念是数据所有权和数据管理。虽然有时可以互换使用，但它们代表了不同的协作责任。
