一般政企客户数据量没有那么大的业务场景，大多会选择主备式集群高可用方案，但是在类似金融领域需要数据强一致性的业务场景，以及大数据量(数据量超过10T、20T)的业务场景，会选择共享存储集群解决方案。

在一个复杂的系统故障中，数据库想要自证清白有时候比发现数据库的故障更加困难。因为大多数数据库故障都有较为明显的现象，阻塞、卡顿、性能下降、服务中断等都可以从数据库自身的指标中发现问题

此外，吴华鹏也表示，秦淮数据集团希望通过促进数字技术的发展，帮助欠发达地区创建一个包容性社会。“我们的超大规模数据中心吸引了制造业、人工智能行业，以及其它生态系统的合作伙伴进入这些地区，促进

1.0时代，我们获取数据的方式是在终端点开浏览器，把数据通过 Excel 下载到本地中使用。Excel 中各种透视表与插件组合满足了绝大多数小批量数据使用的场景。Excel+终端浏览器，基本解决了小批量数据使用的问题。

从前就一个数据库支持上万并发，存储上百亿行数据的级别是非常容易得。现如今的玩法不是这样了，而是将一台数据库能解决的事情，拆分成几十个数据库。

阿拉伯联合酋长国阿布扎比和美国德克萨斯州奥斯汀，Oracle CloudWorld Tour — 2023 年 5 月 3 日 — Oracle 宣布为基于机器学习、针对工作负载优化的自治数据

现代商业银行日常经营活动中积累了大量数据，这些数据除了支持银行前台业务流程运转之外，越来越多地被用于决策支持领域，风险控制、产品定价、绩效考核等管理决策过程也都需要大量高质量数据支持。银行日常经营决策过程的背后，实质是数据的生产、传递和利用过程。

数据资产发现也叫自助式数据探查和分析，从定位上讲，是服务于业务人员，帮助业务人员从数据中获得有价值的信息，这些信息可帮助用户在竞争对手之前发现宝贵的机会，而无需咨询 IT 部门，使得数据分析和使用变得“平民化”。

随着企业信息化程度越来越高，各种系统里的数据也越来越庞杂。数据指标口径不统一逐渐成为“通病”。然而，面对不够精准的数据，管理者做出的决策也很可能差之毫厘、谬以千里，因此统一数据指标口径变得尤为重要。

面向全流量数据采集、结构化、智能化、场景化，智维数据正在为企业实现从角色与场景出发，构建企业数据应用版图的新理念，并为此准备了足够强大的产品能力支撑，让企业在不断提升运维管理水平，IT服务质量的同时真正激发运维数据价值，带动企业业务增长，为最终实现运维智能化提供行之有效的新路径。