目前国家正在大力推广数字化转型工作,可是传统企业应当通过什么方式,向数字化的方向进行转型?数字化转型需要哪些技术?又将如何去进行实现,实现的成本企业又是否可以承担?因此,2021年至顶懂云帝又对企业数字化转型的核心——数据库展开了新的评测。
数据是数字化转型的基础,数据的运用离不开数据库的支撑。对数据库的评测,首先需要了解数字化转型企业,要借助数据库实现什么样的业务应用。为了了解这个问题,至顶网首先进行了一次DWorks的问卷调研,来查看一下,在当前的数字化转型企业中,最迫切的是实现什么业务应用。
调研结果和我们之前的预先估计比较吻合,线上销售业务占比最高,达到61.8%。其次是企业资源、业务流程管理(ERP),占比达到52.9%。此外,还有47.1%的企业希望在线上开展品牌营销与推广业务。
上述调研结果充分向我们说明,在当前线下业务拓展乏力的特殊时期,企业需要通过大力发展线上业务来获取全新的商机。
接下来,让我们再分析一下,企业应当如何获取并使用线上业务数据。其实在今年315晚会“谁在偷我的脸”环节中,已经为我们进行了非常生动的展示:
通过央视网网站内容可以了解,通过“人脸识别功能的摄像头”,可以搜集海量人脸信息的消息。一旦顾客进入门店,人脸信息就会被捕捉、记录,以后顾客再去哪家店、去了几次,企业都会知道。
实际上,上面这段描述也正是企业线上业务中,对用户数据的最基本应用。通过对这些数据的更进一步分析和挖掘,还可以让企业对用户的产品需求获得更进一步了解,从而推动企业的产品完善和业务良性发展。但是笔者个人感觉,在315晚会上,用“偷”这个字来形容企业对用户脸部信息的收集,并不是很确切。要知道在企业数字化转型,尤其是企业营销业务数字化转型过程中,收集用户数据信息,是必不可少的重要一步。而且,通过面部信息辨识,是分辨用户最直观的一种方式。如果记录下用户的脸部信息就算是“偷”的话,这似乎并不是一种正常的逻辑存在。(脸难道不是让人去看的吗?试想一下,什么人是蒙着头才会进商店或银行的?)
当然,企业在对用户信息收集的同时,还需要加强客户数据的保护。比如315上展示的那样,一个第三方数据托管企业,可以随意调用被托管企业的客户数据,并向其他人进行展示,这绝对是一种违规的数据使用行为。此外,企业在收集客户信息时,需要有明确提示,并获取用户认可,这种“小细节”也需要企业得到足够的重视。
通过上面的“小问题”我们可以了解到,企业如果要想在保障自身客户隐私的情况下,合理运用数据。最理想的方式就是企业搭建自己的用户数据库,并且具备一定的数据分析能力。
这也就解释了,在“线上运营最需要什么应用支持?”这个调研项目中,有62.7%的用户选择了“数据库及数据分析”的原因。因此,本次公有云数据库应用测试方向也就明确到了,满足企业线上业务应用需求这个方向之上。
那么,当前的公有云平台,是否可以满足企业的数字化转型数据应用需求,企业数据在公有云上进行存储,安全又是否有足够保障呢?因此接下来,至顶网懂云帝将在本次公有云数据库评测活动中,着重通过对公有云提供数据库种类、结构化与非结构化数据存储能力、数据库的运维管理功能以及公有云数据库的人工智能生态这几方面进行功能性对比,并通过搭建一个企业业务营销平台,对公有云数据库应用性能进行测试。
敬请大家期待下一部分内容——公有云数据库功能对比。
好文章,需要你的鼓励
帕洛阿尔托创业公司Catio在VentureBeat Transform 2025大会上获得"最酷技术"奖。该公司成立于2023年,已筹集700万美元资金。Catio推出的AI技术架构副驾驶将架构重新定义为可编码、可内省和智能演进的活体系统。通过结合实时架构地图和多智能体AI组织,帮助工程团队从被动决策转向持续主动的架构优化,为CTO和架构师提供数据驱动的架构决策支持。
这项由中国移动和Zero Gravity实验室合作的研究成功突破了大模型训练的网络带宽限制,首次实现在1Gbps网络下训练1070亿参数模型,速度比传统方法快357倍。通过流水线并行、延迟重叠机制和自适应压缩算法的创新组合,为分布式AI训练开辟了新可能。
谷歌在ISTE教育技术大会上发布超过30款AI教育工具,包括专为教育打造的Gemini应用、协作视频制作工具Google Vids扩展访问权限等。教师可利用AI技术进行头脑风暴、生成教案、个性化学习内容,还能创建定制版Gemini"助手"为学生提供额外支持。新工具还包括AI阅读伙伴、学习进度追踪、Chrome设备管理等功能,旨在通过"负责任的AI"推动个性化学习体验。
这项研究介绍了MADrive系统,一种革命性的自动驾驶场景模拟技术。该系统通过一个包含7万辆真实车辆的数据库,能够将普通驾驶录像转换成各种危险场景的高逼真度模拟,为自动驾驶系统提供安全的训练环境。实验表明,相比传统方法,MADrive在多个关键性能指标上都有显著提升,为解决自动驾驶训练数据稀缺问题提供了新思路。