关于数据仓库未来的发展

williambaldwin 2013-04-19 12:45:00

大家有没有想过，现在国产的数据库软件，尤其数据仓库这块人大金仓，GBASE等也在发展，国家会不会将来在政策上为鼓励国产软件发展，而在一定程度减少国外的数据库软件的购入，甚至直接取缔。导致ORACLE，TERADATA,DB2等在国内使用范围和用户越来越少，尤其是TERADATA这种冷门中的冷门。

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daiyueqiang2045 2013-04-26

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政策就如盗版一样，知道道德，但是依旧猖獗

TensorFlow官方中文文档极客学院出版

数据湖与数据仓库相结合，可以实现数据的全生命周期管理，既满足数据仓库对高质量数据的需求，又具备数据湖对原始数据的灵活存储和处理能力。在当今信息化社会，数据已经成为企业最重要的资产之一，而数据仓库作为一种能够有效存储、管理和分析大量数据的技术，已经成为各行各业的重要支撑。本文将深入探讨数据仓库的发展历程、其在现代企业中的作用，以及未来数据仓库的发展趋势。在数据仓库建设过程中，通常会进行数据清洗、标准化和转换处理，这有助于提高数据质量，确保数据的准确性、完整性和一致性，为后续的数据分析和挖掘提供可靠的基础。

本文探讨了数据仓库建设与应用的现状，分析其在数据整合、存储和分析中的重要性。同时，阐述了未来发展趋势，如云计算与大数据技术的融合、实时数据处理能力的提升，以及智能分析工具的应用，展望数据仓库在数字化转型中的关键角色。

在数字化时代，数据已成为企业的核心资产。然而，如何高效地存储、管理和利用这些数据，仍然是一个不断演进的问题。从最早的手工报表，到现代数据仓库架构的多元化发展，数据仓库的概念与应用场景已经发生了翻天覆地的变化。本文将沿着数据仓库的发展时间轴，回顾其起源与演进，并重点讨论其核心价值——不仅仅是为了BI（商业智能）和报表，更重要的是数据的共享与消费。

但是数据仓库从概念上看是一个面向主题、集成、相对稳定和反映历史变化的数据集合，在数据仓库中信息是在不同的业务系统中进行集成，并经过一系列加工、整理和汇总等过程，形成规范性的关于确定主题的一致的全局信息，可以对这些数据进行频繁的可重复的分析。数据仓库的演进变革的因素有很多，例如快速的业务模式与群体规模的数据量带来的大数据处理技术、互联网的发展带来的数据源及数据类型的增多、人工智能的发展带来数智的融合、云计算交付模式的出现需要的细粒度的资源管理与隔离等，业务实时性的要求等都会带来数据仓库架构的变化。

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