一、市场背景与评估说明2026年，国内大中型政企数字化转型普遍进入数据中台深度运营阶段，数据基础设施初步就绪之后，标准不统一、质量不可控、口径不一致等治理层面的问题，正在成为制约数据资产化的关键瓶颈

如今企业常在不同环境中分别执行分析任务、存储长期归档数据，并构建必须从多地精准提取数据的应用程序——且数据准确性绝不能有丝毫偏差。当数据量从兆字节飙升至拍字节，挑战已不限于传输速度，更在于信任。企业必须确保接收端数据完整、一致、实时且具备抗中断能力。

目前国产数据库从内核技术、生态工具、服务生态等方面与Oracle等成熟的商用数据库之间还存在较大的差距，因此对于国产数据库的运维提出了更高的要求。在《实战国产数据库》这本书中，我总结了国产数据库运维的九个关键点，今天我把其中的要点给大家分享一下。

如何因应AI时代的变革?怎么把握机遇?达梦数据作为国内数据库领域的重要参与者，其在这一变革浪潮中的探索与实践，为我们呈现了数据库厂商应对时代挑战的鲜活样本。在DTCC2025中国数据库技术大会上，武汉达梦数据技术有限公司副总经理李庄庄向我们分享了他的观察思考与实践。

随着企业生成海量数据，采用端到端DataOps的企业将获得敏捷性，显著缩短价值实现时间，同时在每个环节提升数据质量。这还将实现数据工程团队的去中心化，赋能最了解数据的领域专属团队，更高效地交付高质量数据产品。

Oracle的自治数据库技术很强大，也有不少国产数据库想跟进。最近这段时间里我和很多国产数据库厂商都探讨过如何学习Oracle的自治数据库技术，利用AI技术让国产数据库的运维与优化变得更加简单。

数字化浪潮席卷全球，数据与人工智能的融合正给各行各业带来巨大变革，不仅重塑数据处理流程，更在决策支持、业务优化、产品创新等多个维度上展现巨大的潜力。近期，火山引擎数智平台技术和产品专家受邀出席

在企业的生产经营管理中产生了大量的数据，这些数据零散的分布在各个系统，如何有效的利用数据且将哪些数据作为资产管理，成为当今企业数据管理面临的挑战。

2024 年，全球科技领域在人工智能浪潮的席卷下加速前行，数字化转型进程也随之踏入全新阶段。在这一背景下，数据飞轮理念延续“以数据消费促资产建设，以数据消费助业务发展”的核心内涵，实现焕新升级。在

随着人工智能（AI）技术的快速发展，全球对数据的需求正以前所未有的速度增长。大容量数据中心作为数据存储和处理的核心，面临着前所未有的挑战。本文将探讨在AI数据需求飙升的情况下，数据中心如何保持冷静，即如何有效应对这些挑战。