设想一下，如果是一群深耕数据开发或者是数据架构的专业人士“围炉共话”，猜猜他们会说些什么？是如何摆平复杂的数据架构？数据分布？数据流？数据模型……确实，这些都是数据治理必须要攻克的难题！

12月，数据库领域发布了不少报告，为我们在岁末一览数据库市场动态提供了帮助。包括Gartner发布的2024云数据库魔力象限、头豹联合沙利文发布《2024年中国金融级分布式数据库市场跟踪报告》、赛迪

AI 数据AI 数据，是用于训练、验证和测试 AI 模型的各类数据，是 AI 系统学习、理解和做出决策的基础。AI 数据包括文本、图像、视频、音频、传感器数据等多种形式。AI 基建中包含数据、算力、算法三个要素，以支撑人工智能的相关应用。AI 数据正是AI 基建的要素之一。

杨冰认为，单一、结构化、静态数据架构的时代已经一去不复返。当今的业务由海量复杂的并发数据、动态和静态数据、多种形式的数据以及不同质量和信任程度的数据驱动，同时对数据价值的分析挖掘能力要求愈发凸显，数据库体系的变革正在呼之欲出。

数据管理实践向数据产品的演变有几个关键方面。传统的数据管理侧重于内部运营需求，数据存储在孤立的系统中。数据目录已转变为交互平台，促进数据发现和消费。数据产品管理强调通过迭代开发和以客户为中心的方法为外部客户提供价值。

业务系统数据一般需要经过数据传输/同步进入到大数据平台开展后续的加工。数据经过传输后是否和源表数据一致？中间有没有丢失？一般发生这种情况，首先要比对业务系统和大数据平台两个表的数据。在这个场景下，手工的处理成本非常高：需要两边按同样的逻辑计算，人工进行比对。

3月26日，腾讯云对外透露，旗下关系型数据库管理系统软件TDSQL 、数据库迁移平台DTS-DBbridge已与巨杉数据库SequoiaDB完成产品兼容性认证。测试结果表明，通过

在海量数据从四面八方涌入的新时期，以大数据为基础衍生出的新技术、新能力，正在推动千行万业创新发展。越来越多企业基于大数据在生产、经营、管理等全流程实现数字化转型，大数据已成为驱动数字经济更新发展的内

放眼全球，我们无时无刻不在创建数据、存储数据、使用数据。大数据、人工智能、数据创新等数字技术越来越深入生产生活的方方面面。那么问题来了，我们如何满足市场对数据应用需求的快速变化？如何满足从核心到边缘的海量数据存储需求？Solidigm给出了我们答案。

在业务系统中，数据库扮演着举足轻重的角色。数据库性能作为衡量一个数据库能力的重要指标，一直都是用户关注的核心议题。近些年，随着国产数据库应用规模和复杂性的增加，大量的数据库实例需要高水平专家进行性能诊断与调优，数据库管理任务的人工与时间成本增加，限制了国产数据库的大规模应用。