AI应用门槛的降低将会是革命性的,这会让AI真正走入应用场景,越来越多的小工具、小场景上都能够用上大模型推理功能,这些场景都会被AI加持,从而大幅解放生产力,提高工作效率。
即使已经过去了 50 年,结构化查询语言(SQL)仍然是数据专家的“母语”。自 20 世纪 70 年代中期首次被命名为结构化查询语言以来,它的持久力令人印象深刻,它经历了网络时代和云技术的普及,并一直茁壮成长。从本质上讲,SQL 是一种不断发展的技术。
AI 在软件领域的重要性与日俱增,80% 的公司在其开发工作流中采用第三方 AI 工具,18% 的开发者已将 AI 功能融入其产品。根据新发布的 JetBrains 语言前景指数,TypeScript、Rust 和 Python 的人气正在上涨,其中 Pyth
早在 2010 年,我就向很多大型企业介绍过大数据的 5V的五个 V :数量、速度、多样性、真实性和价值。当时,随着企业努力应对数字信息的爆炸式增长,这一概念越来越受到关注。近 15 年后,这五个 V 仍然与人工智能高度相关。
AI 技术正以惊人的速度重塑着各行业的运作模式,成为推动企业创新发展和提升竞争力的关键力量。当下,不少企业已经意识到 AI 的重要性,却在认知、理解和应用上存在着诸多问题。只有解决这些问题,正确开展 AI 知识及应用培训,才能真正让 AI 为企业赋能。
对企业中肩负数字化转型重任的首席信息官(CIO)而言,春节后是选择跳槽开启新征程,还是留任原公司深耕,是一道需要深思熟虑的难题。这一决策牵一发而动全身,薪资福利、职业发展空间、工作环境氛围以及公司未来走向等诸多因素都需纳入考虑范围。
实际上,做Oracle DBA比较赚钱,除了Oracle够复杂够难用之外,还有另外一层逻辑。那就是在整个企业应用系统中,Oracle数据库所承担的角色相当重要。因为Oracle数据库的存在,应用开发变得很简单,成本也相对较低。通过Oracle DBA的工作可以
1月份的月度盘点正好赶上了乙巳年春节,相信新年新气象。本月,DB-Engines 发布了2024年年度数据库管理系统,Snowflake 拔得头筹;甲骨文公司发布了Exadata X11M,这是其面向人工智能、分析和OLTP工作负载的高性能设备系列中的最新产品
企业数字化转型建设是一个系统工程,需要业务部门与信息部门紧密配合,消除认知偏差,加强沟通协作,完善企业管理。只有这样,才可以有效解决部门间的协作困境,凝聚转型合力,才能有效推进数字化转型,否则,认知的偏差、对数字化理解的片面性将直接导致数字化投入越多,其价值终
人工智能如何增强数据产品生命周期、用户体验的重要性以及以较少资源专注于高级垂直行业的能力呢?在本文中,我们想专门讨论如何通过人工智能优化数据产品开发,以更快、更自然、更有效地构建和扩展数据产品。
在不断发展的数据库管理领域,我们收集了包括首席执行官和创始人在内的行业领导者对集成云服务优势的见解。他们分享了利用云功能如何实现查询优化和集中管理。以及他们观察到的四个关键优势
在数据库管理领域,安全是最重要的,我们收集了业内专业人士(包括经验丰富的 MySQL DBA)对其安全优秀实践的见解。除了专家建议外,我们还汇编了其他答案,从更改默认数据库端口这一基本步骤到定期进行安全审计这一关键任务,我们将介绍专家和从业人员为确保数据库安全
中国式报表通常指的是那些结构复杂、信息量大、格式多样,且往往包含中国式复杂计算(如同比、环比、占比等)和多种数据汇总方式的报表。这些报表往往需要根据中国企业的实际业务需求进行定制开发,以满足企业对于数据管理和分析的高要求。
亚马逊数据分析报告称, 2024 年客户保留率显著提高了 35%,这展示了先进数据策略的重大影响。随着 2025 年的到来,了解数据分析趋势对于努力保持竞争力和不断创新的企业至关重要。2025 年的数据分析趋势不仅仅是处理大量信息;它们还包括人工智能、实时洞察
目前数据库应用又面临一个新的挑战,在国产数据库替代工作中,有很多领导依然受到互联网“先进”思维的影响,不考虑自己与互联网企业巨大的研发投入和研发能力差距,盲目全面照抄互联网企业的作业,风险还是很大的。
当所有部门在部门例会上共识目标,跟踪进度,反馈问题,协同工作的时候,这套机制就算正常运转起来了。这样能保证整体目标的最大化落地,也能提醒各小组关键任务是什么
在这个单一数据库故障就可能导致整个组织瘫痪的时代,了解灾难恢复计划比以往任何时候都更加重要。本文从安排定期数据库备份到利用自动化提高恢复效率,通过总共七条关键见解,帮助读者全面了解确保重大故障期间业务连续性的基本步骤。了解行业专家用于有效保护和恢复关键数据和系
图存储作为近年来图数据管理领域的核心技术,已在社交网络分析、推荐系统、知识图谱等场景中展现出强大的应用价值。随着图数据规模的迅速增长以及复杂查询需求的多样化,传统关系型数据库在处理图计算任务时的性能瓶颈愈发明显。因此,图存储系统逐渐成为研究热点。本调研首先对常
尽管目前还存在一些局限性,但随着技术的不断发展和研究的深入,DB-GPT 有望在未来取得更大的突破,推动数据库领域的发展。在未来的研究和应用中,需要不断地对 DB-GPT 进行改进和完善,充分发挥其优势,克服其局限性,以实现其在数据库领域的广泛应用和深远影响。
本文对清华大学李国良教授团队论文《LLM for Data Management》进行解读,分析其核心、技术革新、应用、挑战和未来展望,揭示该领域的最新动态和发展方向。