【ITBEAR】9月12日消息，在智能時代的浪潮下，數據庫、數據與AI技術之間的融合正日益加深，催生出一系列底層邏輯的重要變革。近日，阿里云數據庫產品管理與技術架構部負責人王遠，在DTCC 2024大會期間與IT領域專家薛曉剛展開了一場深入對話，共同探討了這些技術領域的最新動態與未來趨勢。
王遠指出，隨著Data+AI概念的落地，數據管理的能力正面臨前所未有的挑戰與機遇。他借用DIKW經濟學模型闡釋了數據到智能化的轉化過程，強調數據庫在這一過程中的基石作用。同時，他也提到，大模型的出現正在填補數據管理中上層知識與智慧之間的鴻溝。
據ITBEAR了解，隨著技術的不斷發展，人類對數據管理的需求也在不斷增長。從早期的數據存儲到如今的數據分析與挖掘，數據庫技術的演進為數據管理能力的跨越式發展提供了有力支撐。然而，在智能化時代，數據管理的需求進一步升級，對數據庫的實時性、多維索引等能力提出了更高的要求。
王遠進一步指出，智能數據平臺的底座正在發生微妙變化，以適應新的數據管理需求。其中包括OpenAI收購Rockset所揭示的AI時代對數據檢索的強烈需求，向量數據庫的快速發展為數據檢索帶來的新可能，以及具身智能在數據管理方面的新突破。
為了滿足這些新的需求，阿里云通過其“瑤池”數據庫品牌，打造了一站式數據管理平臺。該平臺涵蓋了OLTP、OLAP、NoSQL等多種數據庫類型，以及相關的數據管理工具。其中，PolarDB、AnalyticDB和Lindorm等自研數據庫產品，在應對不同場景的數據管理挑戰方面表現出色。
此外，王遠還強調了AI技術在數據庫領域的賦能作用。他認為，AI不僅可以助力數據庫實現免運維等高級功能，還能在數據開發、數據應用和數據服務等方面降低門檻，提升效率。
綜上所述，隨著智能化時代的深入發展，數據庫、數據與AI技術之間的融合將更加緊密。在這一背景下，阿里云等領軍企業將繼續推動數據管理技術的創新與發展，以滿足不斷變化的市場需求。
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