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**信创背景下,银行核心业务系统数据库主机下移如何做?基于业务场景,需要重点关注数据库的哪些关键点和特性?

全球 AI 技术竞速进入深水区, 正以 “产业变革核心引擎” 的姿态重塑商业格局。

数字化转型是一场始于业务痛点、终于业务价值的深层革命,其成功依赖于组织、文化、技术三大支柱的协同演进,任何一方的缺失都可能导致转型失败。

掌握 TDSQL Boundless 架构特性、TDSQL-MySQL 并行查询技术,构建分布式数据库技术认知体系

结合美团在业务分析过程中的实际案例,分享数据分析 Agent 的落地实践经验。

对于企业来讲,大模型基础能力是通用的,私有数据和用户行为才是核心资产,如何通过数据库把这些核心资产用好,决定了企业在 AI 时代的核心竞争力。

智能体时代,金融人才培养全新升级,阅读原文了解详情。

撰稿:李文朋编辑:王一鹏这两年AI发展很快,很多企业遇到的瓶颈也在变化:不再是“算力不够”,而是“数据跟不上”。

当前,随着数据量爆发式增长、业务场景愈发复杂、全球化部署需求激增,传统数据库架构越来越难以适配新时代的业务发展要求。在 AI 技术的加持下,云原生数据库正朝着智能化方向加速演进。

华为在数据空间领域的最新探索成果与实践心得。

存储短缺带来的焦虑,在 2026 年仍将延续。

近年来,受半导体供应链紧张、核心芯片产能受限以及国际地缘政治波动影响,服务器硬件价格持续大幅上涨。尤其是企业数据系统投入的数据型服务器,受内存和存储的持续大幅涨价影响,上涨幅度甚至超过了 200%,并且交付周期延长,企业 IT 基础设施投入压力空前。

我们正身处一场由数据形态与业务模式共同驱动的深层变革之中。

Snowflake 预测性维护解决方案超越了单纯依赖预测模型的传统路径,通过引入 Snowflake 的 Medallion 架构与先进的 AI 技术,构建稳健的企业级数据底座。

在AI与数据分析处理技术深度融合的今天,企业数据生态正经历一场深刻的变革。传统数据库架构往往针对特定数据类型设计——关系型数据库处理结构化交易,NoSQL应对海量半结构化或非结构化数据,而向量数据库、全文检索等则服务于更垂直的场景。

为了应对日益增长的数据洪流和对成本效益的极致追求,腾讯音乐运维团队毅然开启了对下一代 Kafka 解决方案的探索与实践。

在 AI 驱动应用革新的浪潮下,海量数据处理的性能与成本如何平衡,成为所有科技企业面临的核心挑战。在前段时间举行的 Couchbase 技术直播中,爱奇艺智能平台部数据库团队资深专家程利老师的现身说法,为业界提供了一个极具参考价值的范本。

目前易车已基于Apache Doris + Paimon + Hive构建了湖仓一体化数据平台,实现架构收敛统一。

本文介绍了阿里云 Quick BI 如何通过技术架构跃迁、结合大模型的突破实现从传统 BI 到 AI 驱动的智能 BI 的跨越式进化。并重点解析领域大模型与 BI 引擎的协同设计、NL2SQL 算法调优与架构演进、AI + BI 在场景落地实践过程中的技术权衡,为行业提供可复用的技术范式。

本方案开创了一种全新模式,助力零售银行充分挖掘其核心资产——数据的价值。该架构基于 Snowflake 数据云构建,展示了如何通过由统一数据平台与严谨语义视图驱动的 Snowflake Cortex 智能体,在汽车贷款与信用卡两大业务条线之间实现复杂的对话式分析。