新闻评论

时光如白驹过隙，转眼间2025 年已悄然过半。在这半年里，企业数字化领域风起云涌，新趋势不断涌现，旧格局持续重塑。从政策的密集出台到技术的迭代突破，

结合近期数据产品求职辅导部分同学对于BI分析方向的数据产品的岗位理解偏差，总结下定制化可视化报表产品和自助BI产品的爱恨情仇。

这些年的运维自动化工作我们主要做的就是采集与告警，大家的目标也是一致的，一方面是让告警更加提前，另外一方面是让告警更加准确。在建设运维自动化建设的初期，闭环管理，减少故障是两个十分重要的建设目标。早期一些不太懂业务的领导甚至提出了上了系统，消除严重故障的豪言壮

报告建议采用双轨策略：在构建面向客户的生成式AI功能的同时，强化支撑这些功能的后端系统。领先企业不仅推出人工智能驱动的搜索或聊天功能，还在内容架构、系统集成和治理等幕后环节进行投资。正是这种协同方法，使生成式AI能够在现实中交付成果。

本文基于航空业的近期经验，阐述企业架构管理 (EAM) 在制定和实施数据与人工智能战略方面提供的关键功能。我们并非提供包罗万象的数据与人工智能战略指南，而是着重探讨此类战略中一个具体且关键的部分。事实证明，EAM 能够有效解决这一问题。为了将用例置于上下文中，

对于数据库来说容灾备份二者是缺一不可的，无论可用性有多高，备份都是数据库安全最后一道保障。

6月，IDC的报告介绍了Data+AI、中国关系型数据库、中国图数据库的发展动态;Snowflake 2.5 亿美元收购 Crunchy Data引发关注;国产数据库OceanBase正式启用中文品牌名“海扬数据库”;openGauss重磅发布 oGRAC …

普华永道表示，由于其“力量倍增器”的能力，应优先考虑代理型人工智能(Agentic AI)。领导者还应专注于提升员工技能，以便他们能够使用人工智能。最后，信任对于释放人工智能的潜力至关重要。

这听起来有点像自相矛盾，一个空的值，但事实就是如此。每个DBMS都有自己对空值的支持实现，因此它用来向你传达“空值”的方式可能有所不同。但空值已经存在，我怀疑它们在短期内甚至永远都不会被废弃。因此，在使用空值时要谨慎，尽可能避免使用，并确保数据使用者知道如何正

基于O记的成长历程，我们应该给国产数据库一些时间来提升这方方面的能力，不过如果国产数据库的研发者不理解数据库运维需要什么，那么再给多少年时间也都是白搭。国产数据库需要完善的地方太多了，运维方面的功能的优先级是不是比较低呢？

在GenAI时代，企业面临海量数据处理与复杂业务运营的双重挑战。AI知识库凭借其智能性、高效性与动态性，弥补了传统知识库的不足，为企业知识管理提供了新的解决方案。

2025中国国际金融展的聚光灯下，达梦数据库清晰勾勒出其金融信创蓝图：以自研数据库为坚实基石，以开放生态为协作桥梁，始终紧扣客户需求的脉搏。

知识不再仅仅是存储，它关乎智能访问、速度和准确性。AI知识库可以更高效地盘活企业的数据资产，提升模型效果，解决大模型“知识局限”和“幻觉”的问题，通过RAG技术将企业私有知识嵌入大模型知识图谱，提升问答质量和查询准确率。

我们正处于数字化转型的又一个关键节点，如今企业正淹没在数据洪流中。IDC估计，90%的企业数据是非结构化的，这使得数据散落在过时系统、不同云平台和全球数据中心中。如果没有合适的工具来利用和结构化这些数据，这种数据过剩将与数据短缺一样成为棘手的问题。

在企业数字化转型的浪潮中，信息部门的角色越来越重要，常被默认为“科技超人”——上能修电脑，下能调电梯，左手开发AI，右手搭建ERP，甚至还得精通智能马桶的维修，可以说是被要求的“无所不能”，陷入“什么都得干，什么都干不完”的困境

在高流量场景，数据库查询性能可能直接影响用户体验的好坏。随着数据量的增长，优化数据库查询对于保持速度和效率至关重要。本文将探讨六种关键策略，以提升查询性能，确保数据库在应对不断增长的需求时仍能快速返回结果。

IDC 预测，到 2027 年，中国金融行业生成式 AI 平台及应用解决方案市场规模将攀升至 35.09 亿元人民币，较 2024 年实现 384% 的增幅。2024年，中国金融行业生成式AI平台与应用解决方案厂商主要集中在具有综合生态能力的互联网大厂，在垂直

AI，特别是AGI则会给系统带来更大的灵活性以实现更加个性化的适配，这一点是以往的信息系统或者数字化系统所无法比拟的。在未来AI的能力进一步提升之后，AI模式的新的数字化系统将直击企业的痛点和需求，企业可能无需为定制化系统付费，仅仅为能力付费，并由大模型自动组

当前人工智能(AI)技术迅猛发展，让越来越多的企业领导感到焦虑，于是一些超前的企业开始尝试AI项目，希望借此提升效率、优化业务或创造新的商业模式。然而，理想很丰满但落地很骨感，大部分企业的AI项目最终未能落地，甚至沦为“昙花一现”的试验品。究其原因，往往并非技

近期跟多家用户交流，发现用户在选型数据库时正有了一些新的变化，这也是近些年通过不断实践，用户总结的实践方法。例如，有的用户不盲目追求分布式，而是通过业务单元化后，底层通过集中式数据库解决；有的用户选择分布式数据库，但在应用上通常是按照“单机”模式去使用，即不做