数据清洗在长尾场景下需注意数据原始性、质量标准、验证、转换、填充、异常值处理、特征选择、平滑、标注、微调、隐私保护、去重等，高质量数据集对机器学习模型训练至关重要，企业数字化和数据治理水平也很重要。...(more)

向量数据库高可用架构设计需关注数据冗余、复制策略、负载均衡、故障恢复、容错性、数据一致性、安全性等，可采用云化、多服务器集群或专业存储等方案，保障业务连续性、数据可靠性和安全性，提高系统故障容忍性和快速恢复能力，满足高性能和扩展性需求。...(more)

twt社区调研中小银行非核心交易系统国产数据库选型评估框架，提出了企业实力、市场认可度、生态环境等多个维度，建议用户从多个角度考虑选型。调研结果显示，中小金融行业用户更青睐阿里云、华为云、腾讯云等云厂商的数据库产品。...(more)

MySQL5.7停服，需考虑国产化替代方案，综合考虑自身情况选择。国内开源方案更平滑，如GreatSQL、PolarDB-X等，提升高性能、高可用、易用性、安全性，为用户提供更好的选择。

数据库运维管理平台需支持多样性、跨平台、多架构、独立性、全流程、开放性、智能化等能力，发展趋势包括云化、智能化、多模式、安全智防等。

商业银行面临IT运维困难和挑战，AIOps应用能够提高运维效率和质量，降低成本，支持数字化转型。AIOps建设分为三个阶段：准备阶段、面向应用阶段和进一步发展建设阶段。商业银行的AIOps建设主要以监控系统智能化、日志系统标准化、规范化为出发点，逐渐开展智能运维分析场景建设。...(more)

文章介绍了场景驱动的CMDB数据治理经验分享，包括专岗负责、流程保障、数据融合、场景驱动和闭环运营等方面。重点强调了规范化流程、任务责任明确、数字化看板等工作方式，以及技术治理场景的价值驱动和闭环优化。...(more)

银行多套业务系统数据库国产化替代，需解决选型适配、容灾架构、资源争用、应用兼容性等问题。信创数据库需加强生态建设，性能问题需优化。实施中需解决自动化部署、监控可视化、异构数据同步工具、数据库管理等难题。...(more)