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，但这种“万能”标签背后，是无数崩溃的瞬间，甚至成为某些问题的“背锅侠”。今天老杨就来盘点一下那些让信息部门崩溃无语的场景。
其他
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，并由大模型自动组装能力，直接为企业服务。
数据库开发技术
OpenAI首席执行官兼创始人Sam·Altman在旧金山举行的Snowflake Summit 25大会上表示，以当前人工智能发展的速度，人工智能代理(AI Agent)将在一年内具备推动科学发现并解决复杂技术与工程问题的能力。
人工智能
数据库安全是各类组织面临的关键问题。本文将探讨管理数据库访问权限的有效策略，并借鉴行业专家的实践经验。从实施基于角色的访问控制到平衡安全与易用性，读者将发现保护重要数据的实用方法。
数据库开发技术
MCP的发展仍面临诸多挑战，如不同厂商对MCP的支持程度不一致、大模型在复杂场景下的意图理解存在歧义、上下文管理成本较高等等。此外，在专有领域的MCP应用中，如何设计有效的提示词、如何将专有知识融入模型，也是亟待解决的问题。
数据库开发技术
5月，数据公司在奔向GenAI时代的路上继续夯实数据基础，业内越来越认识到，AI成败的关键在于数据，尤其是高质量的数据。Databricks和Snowflake两颗双子星分别收购了两家数据技术公司，星环科技发布新一代AI基础设施，完成了从Data Infra向AI Infra的智能化升级;南大通用GBase 8s新存储引擎正式发布，在OLTP场景打造竞争力……
数据库开发技术
TiDB MCP 服务器通过 MCP 协议，实现了 TiDB 数据库与 AI 代理之间的高效连接，让 TiDB 在 AI 应用中扮演重要角色。MCP 的加入，打破了数据孤岛，支持 LLM 与外部数据库之间的实时数据交互，推动了从传统的静态聊天机器人到具有感知、决策和行动能力的智能代理的转变。
国内数据库
AI正在引发一场产业重构与升级，企业也希望借助AI新引擎重构竞争力实现腾飞。随着AI深入产业，数据AI-Ready变得越来越重要，数据正在成为AI时代的胜负手。
数据库开发技术
根据马里兰大学和LinkUp的数据显示，如果你想在IT领域找工作，很可能会遇到与人工智能（AI）相关的岗位。研究发现，自2022年底ChatGPT发布以来，AI岗位数量急剧增加，而整体就业市场，尤其是IT就业市场却呈现疲软态势。
IT职场
AGI 因其无需人类监督就能独立应对外部环境的能力而构成威胁。然而，人们不愿放弃将相关任务外包给 AI 代理所带来的好处。
人工智能
面向对象的数据库管理系统(OODBMS)彻底改变了各行各业的数据处理方式。从电信到医疗保健，从金融到制造业，OODBMS帮助其提高效率和简化操作。本文探讨了现实世界中的成功案例，这些案例展示了OODBMS的实施如何改变了特定行业的业务并改进了数据管理。
数据库开发技术
随着企业越来越认识到数据在现代社会中的重要性，数据治理正在改变商业和 IT 世界。这种转变对数据库管理产生了重大影响。从法规遵从性到数据质量和安全性，DBA 必须驾驭不断变化的环境，其中有效的数据管理是业务的关键优先事项。数据治理的兴起带来了新的责任，但也带来了 DBA 必须应对的独特挑战。
数据库开发技术
虽然AI推理的价值很大，但是面对国产数据库的时候，依然面临巨大的挑战。首先是可观测性的问题，这方面PG系的国产数据库稍微好一点，MySQL本身的可观测性能力就比较弱，不过因为MySQL足够简单，也凑合用了。反而是一些自研比例比较高的国产数据库产品的可观测性能力挺令人崩溃的。
数据库开发技术
随着大数据的发展如火如荼，了解数据治理与数据管理之间的根本区别非常重要。由于生成式AI的兴起，对大数据的审查程度越来越高，这凸显了许多组织在数据战略和数据实践中长期存在的缺陷。企业如果能同时做好数据管理和数据治理工作，不仅能更好地利用已经出现的 GenAI 功能，还能更快地利用即将出现的新AI功能。
数据治理
4月数据库圈一片热闹景象，AI成为了主流的叙事点。Snowflake报告发现早期GenAI采用者走在了前面;Supabase融资2亿美元，投后估值20亿美元;OceanBase迎来最大规模组织人才升级，全面进入AI时代……
数据库开发技术
微信扫码关注
微信扫码关注
