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。

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，用户总结的最 佳实践方法。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 ...

数据运营(DataOps)作为传统开发运营(DevOps)的延伸，已发展成为现代企业运营的核心组成部分。DataOps 将推动软件开发领域敏捷性与价值创造的理念应用于数据生态系统，使组织能够在数据运营中实现与 DevOps 在软件交付中同等的效率与响应能力。 2025年一路向前 ...

一旦确定了一系列潜在的AI用例，下一个关键步骤就是有效地确定它们的优先级，以确保将资源分配给那些最具潜在价值且最有可能成功的项目。有几种框架可以指导这一优先级排序过程。 (1)影响与可行性矩阵，也称为价值与工作量矩阵，是用于确定任务和项目 ...

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。