数据库(Database)是按照数据结构来组织、 存储和管理数据的仓库。在1990年以后，数据管理不再是存储和管理数据，而是转变成用户所需要的各种数据管理的方法。
数据库具有能存在一起、能与多个用户共享、具有尽可能小的冗余度、与应用程序彼此独立的作用。数据库系统在各个方面都得到了广泛的应用。
在信息化社会，充分有效的管理和利用各类信息资源，是进行科学研究和决策管理的重要前提。数据库技术是管理信息系统、办公自动化系统、决策支持系统等各类信息系统的核心组成部分，是进行科学研究和决策管理的重要手段。
扩展资料：
数据库可以视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据运行新增、截取、更新、删除等操作。
发明人是雷明顿兰德公司。
数据库管理系统（DBMS）是为管理数据库而设计的电脑软件系统，具有存储、截取、安全保障、备份等基础功能。数据库管理系统可以依据它所支持的数据库模型来作分类。
数据库的类型有关系数据库和非关系型数据库两种。数据库模型有对象模型、层次模型（轻量级数据访问协议）、网状模型（大型数据储存）、关系模型、面向对象模型、半结构化模型、平面模型。
数据库是“按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库”。是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合。
用数据库一般就是数据和其他媒体格式的存储,对于我来说那就是个存储设备,把数据存储到一个地方,当然他也有自己的规则,比如他有表,有视图等等.做我们这个行业,数据库很重要.
数据决定了 AI 的落地程度
目前人工智能商业化在算力、算法和技术方面，基本达到阶段性成熟。通过算法和应用的落地来真正解决行业具体痛点，需要采集大量人工智能相关的原始数据，并经过标注处理后做算法训练支撑，可以说数据决定了AI的落地程度。
新兴应用场景对AI数据需求日益旺盛
AI行业高速发展，智能驾驶、智能终端等领域不断发展，应用落地不断加速。以计算机视觉为例，一个新场景的开发支持需要上万张甚至数十万张不等的经过采集和标注的图片。随着AI应用场景的丰富，对AI数据服务将产生长期海量的需求。
AI数据服务更加注重专业和质量
随着AI行业商业化发展，落地场景对AI数据的需求更加多样化和定制化，也对AI数据服务的专业性和质量提出了更高的要求，作坊式中小数据服务商将逐渐被市场淘汰，技术、规模、专业度领先的品牌数据服务商将越来越受到青睐。
业务痛点
数据安全脆弱
人工智能数据的获取有安全合规要求，需用户授权允许采集和训练，若滥用或通过非合法手段获取，易产生法务风险。
数据质量难保障
训练数据的质量严重影响算法有效性，作坊企业缺乏人员管理和质检手段，数据质量参差不齐，数据质量难以得到有效保障。
数据处理效率低
自有团队难以快速扩张，外部小型代理商管理混乱，整体缺乏科学的项目管理流程，数据处理效率明显不足。
投入成本高
自建数据采集、标注团队模式过重，且需要一套完整的工具和流程支撑，人力、技术和工具投入成本过高。