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数据正以其独特的新质生产力属性，驱动着企业的创新转型与高质量发展。在这样的背景下，企业数据库承载和管理新质生产力中的生产要素的过程中，数据库的连续性管理(Business Continuity Management)的重要性尤为凸显。
CDP是企业精细化运营必备的能力，不管是自研还是外采，作为数据产品经理都需要具备CDP产品从0到1规划到落地的能力，那么当你作为产品经理独立负责一个CDP产品时，该如何着手呢？
这是数据工程概念系列 10 部分中的第 4 部分。在这一部分中，我们将讨论数据管道。内容包括：数据管道、数据管道的类型、如何实现数据管道、如何防止数据管道破损、Apache Kafka
这是数据工程概念系列10部分中的第2部分。在这一部分中，我们将讨论数据存储。内容包括数据仓库、数据湖、数据Lakehouse、数据网格、数据虚拟化、DataFabric
在一个复杂的系统故障中，数据库想要自证清白有时候比发现数据库的故障更加困难。因为大多数数据库故障都有较为明显的现象，阻塞、卡顿、性能下降、服务中断等都可以从数据库自身的指标中发现问题
实际上处于每个人自己的环境中，他自然而然会根据手边的资源以及自己对系统优化的认知来完成优化方案的选择。个体差异很大，因此优化方案的选择也是个性化的，不能说你的经验对别人就一定有效。优化方案的选择是全面权衡的结果
本系列完全与工具无关，讨论了可以根据其功能由不同工具处理的数据管理概念。在本文中，我们将讨论：元数据和参考数据管理、主数据管理
所有这些因素都有助于正确设计数据基础设施以满足数据处理的需求。通过对数据源的上述参数的正确理解，可以获得有关数据库大小、数据湖需求、大数据基础设施、NoSQL 数据库、实时数据消耗等不同问题的答案。
以用户体验提升作为优化项目开展的理由，对于IT部门的人来说是不够充分的，有些时候只有涉及到切身利益的时候，优化才从奢侈品变成必需品了。
数据就是新石油。就像石油一样，数据需要仔细提炼才能获得所需的输出。然而，与石油不同的是，数据随着其使用而不断增长。这两种说法的结合提出了当今组织面临的根本挑战：处理不断增加的数据量以促进其发展
综上所述，向量数据库作为一种高效的数据处理工具，被广泛应用于各个领域。未来，随着数据量的不断增加和处理需求的不断提高，向量数据库仍需要不断发展和创新，以适应新的应用场景和挑战。
3月，数据库圈比较热闹。Redis修改开源协议引起讨论;蚂蚁集团改组，OceanBase等独立公司运营;易鲸捷获约1.15亿元投资，中国软件放弃优先认购权;金篆信科获中国移动、建设银行、中国银行战略投资……
南大通用正积极向数据云的方向演进和发展。计划采用云化的存算分离技术，以及元数据统一、计算调度统一、数据存储统一的湖仓一体技术，为用户打造一个坚实的数据云服务平台。通过这个平台，用户将能够轻松管理和利用自己的数据资产，满足各种业务需求。
随着信息技术的发展，金融服务同样面临互联网化、支付场景移动化、服务普惠性发展等趋势，银行系统需要面对海量交易、大促等新的服务挑战，传统集中式数据库在数据库性能、分析能力、构建成本及异构迁移复杂度等方面的瓶颈愈发凸显，面临着日益增大的困难和挑战，而分布式架构，正
作为一家每天处理客户贸易登记册和各种业务数据库中聚合数据清理工作的数据软件公司，我们今天将告诉您实践中的数据库清理是什么，数据清理和处理的各个阶段是什么?它们都是关于什么的。不过，首先让我们提供一些好的论据来解释为什么值得关注这个问题。
3月28日，“大模型驱动下的金融新质生产力创新论坛暨全国首部《金融大模型》著作发布”会在京举办。本次大会云集了包括中国工程院院士蒋昌俊，欧洲科学院外籍院士、清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松，国家金融与发展实验室副主任曾刚在内的学界专家、金融机构、科技从业
大模型的发展正在深刻影响数据安全治理的发展。一方面，大模型在各行业的落地应用需要使用更多的行业数据，这使得数据安全成为迫切需要解决的问题；另一方面，大模型在数据安全治理领域的应用探索正在积极推进，将推动数据安全治理进一步向智能化发展。
对于数据中台产品，各家公司都在做很多相似的事情，作为数据产品经理的你，当前在从事哪一产品领域的工作呢？未来职业发展规划又想哪一模块的产品工作呢？希望本文可以对你有所启发。
