新闻评论
本文将分析数据和治理领域中最相关的四种所有者类型，解释他们各自的角色，并展示他们在实践中如何互动。虽然每个组织都应该以适合自身情况的方式定义所有权，但本文概述的模式反映了我所观察到的在各个行业和数千个组织中最有效的模式，因此可以作为一个建议的起点。
归根结底，大数据热潮的失败并非源于技术不足。而是源于一种非理性的信念，即新技术本身就能代表一种可行的商业策略。原本理性的商业领袖们不知何故被说服，认为投资某项技术就能神奇地转型业务。但在现实世界中，业务转型要困难得多。
对于大部分传统企业而言，数字化建设都是在打乱仗，既缺乏清晰的战略方向，也缺少跨部门的协同机制。这种混乱不仅体现在预算的争夺上，更反映在项目执行过程中的各自为政、相互推诿上。
8月21日-23日第16届中国数据库技术大会（DTCC2025）将在北京朗丽兹西山花园酒店隆重召开 达梦三大核心参与形式，诚邀您共襄盛会见证达梦在智算多模数据库与AI融合实践领域的技术突破
天云数据CEO雷涛作为深耕数据智能领域的“老兵”，从Java时代到大数据、机器学习再到大模型浪潮，见证并参与了数据智能技术的多次跃迁。本期《名人堂——“数”风流人物》栏目对话雷涛，他深入剖析了AI发展过程中数据表达的三次升级，并结合能源、安全等领域的落地案例，
生成式人工智能已列入企业的路线图，但我们不应发布任何设计不安全的产品。LLM 改变了威胁模型：不受信任的自然语言会成为攻击面，输出可以被武器化，代理可以代表我们采取行动。
历史上，系统元数据(例如文件大小、类型、所有者、创建日期和最后修改时间)被视为一组被动描述符。这些由存储系统自动生成的元数据帮助IT团队管理存储、保留和访问策略。但人工智能的兴起彻底重新定义了元数据的功能与必要性。
人工智能社区痴迷于越来越大的模型、十亿令牌上下文窗口和GPU 的微调运行让人感到厌倦，而人工智能堆栈中最被忽视的力量倍增器却静静地位于这一切之下的一层：数据。
基于不同类型的产品，整理了一些日常需要关注的核心指标，供参考，实操过程，需要基于战略目标确定核心的北极指标，以及其他可以全面准确反映业务健康度的数据指标。
未来数年里，数据库服务市场将会空前混乱，原有的DBA在竞争、一些原本不具备在这个业务领域竞争的企业也会蚕食这个市场，甚至一些数据库原厂也在吞噬这个市场。这个混乱的市场需要几年后，等到DBA再次建立起自身的价值体系，才会好转。
企业引进AI技术需要怎么做?对于这个问题大部分传统企业都缺乏明确规划，往往只是盲目跟风，或者把任务分配到信息部门。对于大部分企业而言仍旧把引进AI当做引进一套系统那般简单，也就是说在AI时代仍旧沿用传统的IT思维去应对
AI在上半年可以说是火的一塌糊涂，可以说是神话般的存在，但落实到企业的应用场景却发现面临着诸多的挑战，比如数据整合困难、技术适配复杂、成本高昂等问题，其产生的价值并未如预期般显著，导致许多企业对AI的投入持谨慎态度，甚至出现了“叫好不叫座”的现象。今天老杨就来
AI正在各行各业引发一场深刻的革命，曾经沉淀的数据有了AI引擎才能发挥更大的价值。在Agentic AI时代，AI让CRM这一离“钱”和“人”最近的领域开始实现数据智能驱动。
7月，2025可信数据库发展大会召开，发布的《数据库发展研究报告(2025年)》指出，从竞争格局看，全球市场进入高质量发展阶段，我国数据库厂商数量显著收敛;不少数据库厂商如电科金仓、涛思数据等向AI时代发力……
AI是一场革命，正在影响千行万业，重塑企业竞争格局。7月29日，时序数据库提供商涛思数据发布了首款AI原⽣的⼯业数据管理平台TDengine IDMP，完成了AI+Data的闭环，拉开了时序数据AI变革序幕。
Snowflake 宣布推出 Snowpark Connect for Apache Spark 的公开预览版，这是一款新产品，可让客户在 Snowflake 云上直接运行其现有的 Apache Spark 代码。此举使 Snowflake 更接近其主要竞争对
尽管对人工智能的未来充满乐观，但目前很少有组织使用人工智能代理来支持财务和会计任务。仅有13.5%的受访者表示其组织已采用人工智能代理，33.6%的受访者表示他们目前正在开发或计划未来采用该技术，另有7.6%的受访者表示他们不知道什么是人工智能代理。
本质上，MCP旨在为模型赋予记忆能力。不仅记住最后一条消息，还保留相关上下文，例如用户所在的应用程序、正在处理的数据类型以及试图完成的任务。这样，模型无需每次提示都从头开始，而是可以基于已有信息启动。
