云计算将如何影响数据仓库技术？

今朝，营业决定者对及时数据会见的需求也在以亘古未有的速率增添，以便于举办明智的营业决定。

为了使数据对他们的营业有效、可行和可扩展，企业必要一种有用且经济高效的方法来存储、标志息争释这些数据。实现这种目标最有利可图的要领之一就是回收数据客栈。

这一观念可以追溯到上世纪70年月，当计较机科学家Bill Inmon初次提出“数据客栈”一词时，就呈现了数据客栈市场。早期的数据客栈建设为当地处事器，其构建手段仅为千兆字节。从当时起，它们经验了重大的厘革，当代化的客栈可容纳更大的容量。

数据客栈，也称为决定支持数据库，是指一此中央存储库，用于生涯从一个或多个数据源(譬喻事宜体系和相关数据库)衍生的信息。体系中网络的数据可以回收非布局化、半布局化或布局化数据的情势。然后对这些数据举办处理赏罚、转换和行使，以行使户可以更轻松地通过SQL客户端，电子表格和贸易智能器材对其举办会见。

数据客栈还促进了更轻松的数据发掘，这是对数据中的模式举办标识，然后可以用来敦促更高的利润和贩卖量。数据客栈行业的应用范畴超过了与说明以致云计较相干的多个规模，在某些环境下，个中包罗医疗保健、制造业、电信与IT、零售和当局等。

在技能规模，有几家公司在推进数据客栈技能方面取得了长足的前进。最闻名的公司之一是Teradata公司，这是一家行业领先的数据客栈公司，在该规模拥有30多年的履历。Teradata软件被普及用于很多行业的各类数据客栈勾当，尤其是在银行业。该公司一向致力于通过创新的新技能(包罗基于Hadoop的处事)来加强其贸易智能办理方案。

大数据和数据客栈

在当代期间，大数据和数据科学正在极大地倾覆企业开展营业以及决定流程的方法。跨行业拥有云云大量的数据，对高效大数据说明的需求变得至关重要。大数据最早是在上世纪90年月呈现的，可是这个观念可以追溯到术语缔造之前，直到计较机期间的曙光，当时企业将行使大型电子表格说明数字和研究趋势。

跟着1990年月末和2000年月初呈现新的数据源，它们开始敦促了海量数据的发生。跟着移动装备和搜刮引擎的鼓起，这种趋势尤其激增，搜刮引擎比以往任何时辰都可以输出更多的数据。表征大数据呈现的另一个身分是速率。数据天生速率越快，所需的处理赏罚就越多。因此，在2005年，Gartner公司将大数据的观念描写为数据的3V，也就是数目，速率和种类。

跟着数据量一连快速增添，传统的相关数据库和数据客栈无法处理赏罚这些数据。为了规避此题目并确保更高效的大数据说明体系，雅虎等公司的工程师于2006年建设了Hadoop，这是一个Apache开放源项目，它具有漫衍式处理赏罚框架，纵然在集群平台上也可以运行大数据应用措施。

人工智能，呆板进修和基于云的办理方案也许会敦促数据客栈市场的将来远景

思量到当代发生的数据量以及处理赏罚数据所需的高级基本办法，决定支持数据库在技能和系统布局方面都面对着庞大的成长压力。除了几种新的数据客栈架构要领之外，还呈现了很多技能，成为当代贸易智能办理方案的首要孝顺者，从云计较处事到数据假造化再到自动化和呆板进修等。

基于云计较的办理方案是数据客栈市场的将来。跟着浩瀚企业转向云平台来支持和存储其数据客栈办理方案，像亚马逊和谷歌这样的互联网公司不知倦怠地致力于开拓和托管创新的基于云计较的数据客栈。

将来几年将敦促数据客栈行业远景的另一趋势是呆板进修和人工智能支持。新的数据客栈架构将成为人工智能数据集的基本，而人工智能和呆板进修将改进这些贸易智能办理方案的成果和运营。这种趋势的一个例子是谷歌将呆板进修整合到BigQuery数据客栈中。

（编辑：湖南网）

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