云计算将如何影响数据仓库技术？

[shukla7789]

沙龙瓦林贝
沙龙瓦林贝
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迁移至云端

近年来，数据生成量激增，工业领域中无数企业都经历了巨大的数字化转型。全球生成的数据量正在快速增长。事实上，《千兆位杂志》的研究表明，2020 年生成的数据量将是 10 年前的 25 倍以上。此外，据估计，到 2025 年，生成的累计数据量将增加两倍，达到近 175 ZB。

内容
大数据和数据仓库
人工智能和机器学习以及基于云的解决方案 突尼斯电话号码数据 可能会推动数据仓库市场的未来前景
目前，商业决策者对于实时数据访问的需求也呈现前所未有的增长，以促进做出明智的商业决策。

为了使数据对业务有用、可操作且可扩展，企业需要一种高效且经济的方式来存储、标记和解释这些数据。最有利可图的方法之一是通过数据仓库。



数据仓库市场可以追溯到 20 世纪 70 年代，当时计算机科学家 Bill Inmon 首次创造了“数据仓库”一词。早期的数据仓库是作为本地服务器创建的，其容量仅为 GB 级。从那时起，它们经历了重大变革，现代仓库的容量达到 TB 级。

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数据仓库，也称为决策支持数据库，是指一个中央存储库，用于保存来自一个或多个数据源（例如事务系统和关系数据库）的信息。系统中收集的数据可能为非结构化、半结构化或结构化数据。然后对这些数据进行处理、转换和使用，以便用户更轻松地通过 SQL 客户端、电子表格和商业智能工具访问这些数据。

数据仓库还有助于简化数据挖掘，即识别数据中的模式，然后将其用于提高利润和销售额。数据仓库行业应用范围涵盖与分析相关的多个领域，在某些情况下甚至涉及云，包括 BFSI、医疗保健、制造业、电信和 IT、零售和政府等。

技术领域有多家公司在推进数据仓库技术方面取得了重大进展。其中最突出的是Teradata，它是一家领先的数据仓库公司，在该领域拥有 30 多年的经验。Teradata 软件广泛应用于许多行业的各种数据仓库活动，尤其是在银行业。该公司一直致力于通过创新的新技术（包括基于 Hadoop 的服务）来增强其商业智能解决方案。


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