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。

2026数字中国创新大赛·数字安全赛道公共数据安全方向，于2月9日正式启动。本届赛事聚焦“公共数据安全与应用”主题，设置“公共数据安全赛”与“公共数据应用创新赛”双赛题，旨在以赛促防、以赛促用，推动构建“数据驱动、安全可信”的产业生态。

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。

天云数据CEO雷涛作为深耕数据智能领域的“老兵”，从Java时代到大数据、机器学习再到大模型浪潮，见证并参与了数据智能技术的多次跃迁。本期《名人堂——“数”风流人物》栏目对话雷涛，他深入剖析了AI发展过程中数据表达的三次升级，并结合能源、安全等领域的落地案例，揭示AI如何深入产业带来价值。

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。

数字化时代，数据已成为推动社会和经济发展的核心驱动力。随着人工智能（AI）、手机、自动驾驶的快速发展，数据存储技术的重要性愈发凸显。随着现阶段AI的爆发式增长，其发展状态受到全球用户的密切关注，AI

亚马逊数据分析报告称， 2024 年客户保留率显著提高了 35%，这展示了先进数据策略的重大影响。随着 2025 年的到来，了解数据分析趋势对于努力保持竞争力和不断创新的企业至关重要。2025 年的数据分析趋势不仅仅是处理大量信息；它们还包括人工智能、实时洞察和增强的数据安全措施的集成。