在任务运维同学的日常工作中，经常需要使用补数据功能，例如当一个新的数据开发任务提交上线后，需要将历史的数据也能写入对应的时间分区；或者当发现某个任务产出数据有误时，需要重新刷新数据，这时候也会需要用到补数据功能。

数据网格和数据结构也引起了分析师的关注，他们认为未来几年数据库的参与度和包容性会更大。这两种架构模式将“需要更大程度的数据管理自动化、元数据处理和接口，以及将人工智能和机器学习纳入数据管理业务

对于数字化转型企业来说，追溯数据来源、统一数据定义、分类数据存储、消除无效数据，可以降低数据管理成本，规避数据应用的法律风险，降低产品维护及开发成本。

2022年12月14-16日，第13届中国数据库技术大会（DTCC 2022）将在线上隆重召开。本届大会设置了2大主会场，20+技术专场，超120+精选案例实践主题，重点围绕云原生数据

8月18日,华为云联合中国信通院云计算与大数据研究所发布了业界首个《云原生数据库白皮书》,系统阐释了云原生数据库的发展趋势与现状,从云原生数据库应用场景、技术架构、关键技术以及不同场景下的生产实践,详细介绍了云原生数据库的技术模式,并结合当前应用现状及问题,指明未来云原生数据库的技术方向。

近日,为贯彻落实《工业和信息化部办公厅关于做好工业领域数据安全管理试点工作的通知》要求,各省市在积极探索构建工业领域数据安全管理体系过程中,积极组织开展工业领域数据安全管理试点工作。其中,在四川省

近年来现代化企业都在改革现有的数据管理体系，优化原有的基于策略定义的数据管理模型，逐渐开始使用基于数据使用行为的数据管理方式。以确保数据不仅可用，而且保持活性，从而始终让数据资产充分发挥本身价值。

数据安全管理的前提是对全域全量数据的发现及合理化的分类分级，霍因数据安全治理平台可通过AI技术赋能数据安全治理过程，让客户了解数据现状，从而更好的开展后续数据安全管理工作。

在过去十年中，企业一直致力于将“数据驱动”作为其业务战略的核心原则。数据驱动是指使用数据来做出商业决策，但这不一定可以衡量公司的整体数据状况。成为数据驱动型企业，不仅需要时间和精力，还需要对数据策略进行积极的投资。

数据库是共享资源，通常有许多个事务同时在运行。当多个事务并发地存取数据库时就会产生同时读取和／或修改同一数据的情况。若对并发操作不加控制就可能会存取和存储不正确的数据，破坏数据库的一致性。所以数据库管理系统必须提供并发控制机制。