毫无疑问，一个数据时代的新纪元已经开启。IDC预测，到2025年，全球数据圈将增长到175ZB，年均增长速高达30%。随着AIGC的兴起，数据成为最重要的生产要素，AI则是释放数据价值的工具，二者融合为产业发展带来无限可能，也让承载数据的数字底座——存储迎来前所未有的挑战。

智慧时代,数据量激增且非结构化数据的占比逐渐增大,数据类型愈发复杂,处理数据的方式更加多样化,传统单一存储难以满足市场需求。基于此,浪潮推出了非结构化数据融合互通新平台分布式融合存储AS13000。

随着字节跳动旗下业务的快速发展，数据急剧膨胀，原有的大数据架构在面临日趋复杂的业务需求时逐渐显现疲态。而伴随着大数据架构向云原生演进的行业趋势，字节跳动也对大数据体系进行了云原生改造。本文将详细介绍字节跳动大数据容器化的演进与实践。

5月，ChatGPT带来的火热还在继续，大模型时代，数据库领域该如何与AI结合?openGauss、达梦数据、星环科技等召开了自己的大会，介绍数据库等数据技术前沿动态; PostgreSQL 16 的第一个 beta 版本发布，还有一众数据库产品和解决方案升级……

在数据管理中，数据准确性是数据质量框架的首要组成部分和标准。杰克·奥尔森 (Jack Olson)撰写的一篇著作《数据质量：准确性维度》将形式和内容解释为数据准确性的两个最重要特征。

数据安全对企业的生存发展举足轻重，数据资产的外泄、破坏都会导致无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失。而绝大多数中小企业注重业务的快速发展，往往忽略了数据安全重要性。近年来，企业由于自身的安全防护机制

“补数据”是任务运维中心十分重要的功能。目前产品能够支持单个任务补数据与批量补数据，由于有些任务的上下游链路十分复杂，为方便用户快速选择需要补数据的任务和节点，产品也支持流程视图的补数据功能。

《2022数据泄露成本报告》显示，全球数据泄露的平均成本创下435万美元的历史新高。此外，83%的被访组织表示已经不是第一次发生数据泄露事件；79%的被访组织的关键基础设施没有部署零信任架构；60

管理数据质量所需的人员类型、衡量数据质量所需的指标、需要实施的数据质量流程——一切都取决于多种因素，例如公司规模、数据集大小、涉及的来源等。下面就谈谈数据质量管理的五大要素：人员、度量、流程、框架和技术。

面对高速增长的市场机遇与不断提升的需求，数据中心产业应该如何通过持续创新来赢得更广阔的未来？在近日举办的2022年第十届数据中心标准峰会（CDCC 2022）上，施耐德电气以“展望未来，数据中心的