新闻评论
当AI接管了所有“执行”层面的工作时，你的业务洞察力、战略规划能力、跨部门沟通能力以及对数据背后人性的理解，就构成了你无法被替代的、最坚固的职业壁垒。
近期，IBM商业价值研究院(IBM IBV)携手牛津经济研究院对全球1700多名首席数据官(CDO)调查发现，企业在AI方面的雄心和热情日益高涨，但是存在数据短板，数据准备工作还需要加强。
平台已扩展为端到端的生态系统，让数据从业者不禁思考：一体化平台是否正在卷土重来?真正的核心问题并非哪种模式更优，而在于企业如何融合二者，构建既模块化又在关键环节实现深度集成的技术栈。
半个世纪以来，甲骨文不断穿越经济和技术周期，而且越来越勇。在AI引发的新一轮变革中，这家软件巨头迅速出击，用AI重塑己身，再一次牢牢把握住新的时代机遇。
云数据平台供应商Snowflake将其PostgreSQL扩展套件开源，旨在帮助开发者和数据工程师将这款热门开源数据库与自家Lakehouse系统集成。
现在AWR已经成为每个DBA工作中最好的帮手，不会看AWR报告都不好意思说自己干过DBA了。不过AWR报告的内容十分丰富，240多个表格，上万数据都集中在这份报告里。想要把AWR看懂真的也是一门大学问。
11月3日，OpenAI与AWS达成重磅协议，这家人工智能巨头将向全球最大云服务商采购价值高达380亿美元的云计算资源。
与其惧怕人工智能，我们更应该认识到它的局限性，并专注于发展那些永远不可或缺的人类技能。未来不属于人工智能，而属于那些懂得如何与人工智能协同工作，同时又能保留我们人类本质特质的人类。
人工智能代理的兴起正推动数据基础设施供应商重构平台，以处理更自主、事件驱动的工作负载。获取流数据的实时上下文正成为关键需求——而这正是大多数批处理系统和传统数据湖难以支持的
10月，Databricks 宣布收购Mooncake Labs，为企业开发智能体和其他AI应用提供帮助;开源数据库Supabase宣布完成1亿美元E轮融资;OceanBase CEO杨冰发布全员信全面拥抱全球化;Oracle AI Database 26ai
那么当数据管理出现问题，或IT中断威胁到对业务成功至关重要的数据时，该如何应对?面对这些挑战，在AI时代，完善的IT功能与数据管理需要更多支撑——它需要以运营韧性为核心的战略、框架乃至思维模式。
许多人并不了解相关信息。即便在看似显而易见的场景中，例如两张表或实体间关系的实际含义，此现象依然成立。每个人视角不同，且常在不同情境中关注不同侧面。
日前，IDC发布2026年全球 IT 行业十大预测，其中提到，到2026年，70%的组织将采用融合生成式、处方式、预测式和智能体技术的复合AI（Composite AI）。
此次故障再次警示世人：即便中断时间短暂，互联网骨干网络仍极其脆弱，而全球对这些在线服务的依赖晨读之深。尽管AWS及其竞争对手通常运行稳健，但互联网本质上是由相互交织的服务构成的复杂网络，其可靠性取决于最薄弱的代码环节。
厂商在卖"元数据管理"，咨询公司在做"元数据管理"，文章都在谈"元数据管理"，但所有人都管它叫"数据资产目录"。这种认知错位，正在杀死无数企业的数据治理投入。
数据可观测性正是在此发挥作用，它超越了简单的监控或数据质量检查，在数据生命周期中持续评估其健康度、可信度和代表性，确保数据管道产出符合业务预期，并适用于训练和运行AI/ML模型。
本期《名人堂——“数”风流人物》栏目对话的叶正盛，拥有20年软件研发经验，曾担任阿里云数据库产品管理与解决方案部总经理。2021年叶正盛离开阿里云，选择跳出大厂舒适圈，和一些志同道合的伙伴创立了玖章算术(浙江)科技有限公司(NineData)，在“多云”浪潮中
数据库国产化替代在选型、迁移、运维等环节仍然存在一些痛点，有一些企业还面临“不敢替、不会替、替不起”的难题。为此，ITPUB联合厂商YashanDB特别策划了“论道国产数据库规模化替代时代：选型、迁移、运维”三期系列直播，邀请各行业资深专家深度剖析国产替代难题
当前，数据库国产化已从“要不要替”进入“如何规模化替”的深水区。企业用户在选型时愈发理性，不再仅关注功能清单，而是更加重视产品核心能力与总拥有成本（TCO）。产品核心能力是平滑替代的前提，而TCO（包括软硬件采购、业务改造、系统迁移与长期运维的综合投入）则是规
