数据仓库怎么发展

❶ 数据仓库的发展历程

数据仓库是决策支持系统（dss）和联机分析应用数据源的结构化数据环境。数据仓库研究和解决从数据库中获取信息的问题。数据仓库的特征在于面向主题、集成性、稳定性和时变性。
数据仓库 ，由数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）于1990年提出，主要功能仍是将组织透过资讯系统之联机事务处理(OLTP)经年累月所累积的大量资料，透过数据仓库理论所特有的资料储存架构，作一有系统的分析整理，以利各种分析方法如联机分析处理(OLAP)、数据挖掘(Data Mining)之进行，并进而支持如决策支持系统(DSS)、主管资讯系统(EIS)之创建，帮助决策者能快速有效的自大量资料中，分析出有价值的资讯，以利决策拟定及快速回应外在环境变动，帮助建构商业智能(BI)。
数据仓库之父比尔·恩门（Bill Inmon）在1991年出版的“Building the Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中所提出的定义被广泛接受——数据仓库（Data Warehouse）是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrated）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策(Decision Making Support)。

❷ 数据库技术的发展趋势

下一代数据库技术的发展主流
针对关系数据库技术现有的局限性，理论界如今主要有三种观点 :
面向对象的数据库技术将成为下一代数据库技术发展的主流 部分学者认为现有的关系型数据库无法描述现实世界的实体，而面向对象的数据模型由于吸收了已经成熟的面向对象程序设计方法学的核心概念和基本思想，使得它符合人类认识世界的一般方法，更适合描述现实世界。甚至有人预言，数据库的未来将是面向对象的时代。
面向对象的关系数据库技术 关系数据库几乎是当前数据库系统的标准，关系语言与常规语言一起几乎可完成任意的数据库操作，但其简洁的建模能力、有限的数据类型、程序设计中数据结构的制约等却成为关系型数据库发挥作用的瓶颈。面向对象方法起源于程序设计语言，它本身就是以现实世界的实体对象为基本元素来描述复杂的客观世界，但功能不如数据库灵活。因此部分学者认为将面向对象的建模能力和关系数据库的功能进行有机结合而进行研究是数据库技术的一个发展方向。
面向对象数据库技术 面向对象数据库的优点是能够表示复杂的数据模型，但由于没有统一的数据模式和形式化理论，因此缺少严格的数据逻辑基础。而演绎数据库虽有坚强的数学逻辑基础，但只能处理平面数据类型。因此，部分学者将两者结合，提出了一种新的数据库技术——演绎面向对象数据库，并指出这一技术有可能成为下一代数据库技术发展的主流。
数据库技术发展的新方向
非结构化数据库是部分研究者针对关系数据库模型过于简单，不便表达复杂的嵌套需要以及支持数据类型有限等局限，从数据模型入手而提出的全面基于因特网应用的新型数据库理论。支持重复字段、子字段以及变长字段并实现了对变长数据和重复字段进行处理和数据项的变长存储管理，在处理连续信息（包括全文信息）和非结构信息 （重复数据和变长数据）中有着传统关系型数据库所无法比拟的优势。但研究者认为此种数据库技术并不会完全取代如今流行的关系数据库，而是它们的有益的补充。
数据库技术发展的又一趋势
有学者指出 ：数据库与学科技术的结合将会建立一系列新数据库，如分布式数据库、并行数据库、知识库、多媒体数据库等，这将是数据库技术重要的发展方向。其中，许多研究者都对多媒体数据库作为研究的重点，并认为多媒体技术和可视化技术引入多媒体数据库将是未来数据库技术发展的热点和难点。
未来数据库技术及市场发展的两大方向数据仓库电子商务部分学者在对各个数据库厂商的发展方向和应用需求的不断扩展的现状进行分析的基础上，提出数据库技术及市场在向数据仓库和电子商务两个方向不断发展的观点。他们指出 ：从上一年开始，许多行业如电信、金融、税务等逐步认识到数据仓库技术对于企业宏观发展所带来的巨大经济效益，纷纷建立起数据仓库系统。在中国提供大型数据仓库解决方案的厂商主要有Oracle、IBM、Sybase、CA及Informix等厂商，已经建设成功并已收回投资的项目主要有招商银行系统和国信证券系统等。当前，国内外学者对数据仓库的研究正在继续深入。与此同时，一些学者将数据库技术及市场发展的视角瞄准电子商务领域，他们认为 ：如今的信息系统逐渐要求按照以客户为中心的方式建立应用框架,因此势必要求数据库应用更加广泛地接触客户，而Internet给了我们一个非常便捷的连接途径，通过Internet我们可以实现所谓的One One Marketing和One One business，进而实现E business。因此，电子商务将成为未来数据库技术发展的另一方向。
面向专门应用领域的数据库技术许多研究者从实践的角度对数据库技术进行研究，提出了适合应用领域的数据库技术如工程数据库、统计数据库、科学数据库、空间数据库、地理数据库等。这类数据库在原理上也没有多大的变化，但是它们却与一定的应用相结合，从而加强了系统对有关应用的支撑能力，尤其表如今数据模型、语言、查询方面。部分研究者认为，随着研究工作的继续深和数据库技术在实践工作中的应用，数据库技术将会更多朝着专门应用领域发展。 数据和数据处理
数据（Data）是用于描述现实世界中各种具体事物或抽象概念的，可存储并具有明确意义的符号，包括数字，文字，图形和声音等.数据处理是指对各种形式的数据进行收集，存储，加工和传播的一系列活动的总和.其目的之一是从大量的，原始的数据中抽取，推导出对人们有价值的信息以作为行动和决策的依据；目的之二是为了借助计算机技术科学地保存和管理复杂的，大量的数据，以便人们能够方便而充分地利用这些宝贵的信息资源.
数据库
数据库（DataBase,DB）是存储在计算机辅助存储器中的，有组织的，可共享的相关数据集合.数据库具有如下特性.
⑴数据库是具有逻辑关系和确定意义的数据集合.
⑵数据库是针对明确的应用目标而设计，建立和加载的.每个数据库都具有一组用户，并为这些用户的应用需求服务.
⑶一个数据库反映了客观事物的某些方面，而且需要与客观事物的状态始终保持一致.
数据库管理系统及其基本功能
数据库管理系统（DataBase Management System,DBMS）是对数据库进行管理的系统软件，它的职能是有效地组织和存储数据，获取和管理数据，接受和完成用户提出的各种数据访问请求.能够支持关系型数据模型的数据库管理系统，称为关系型数据库管理系统（Relational DataBase Management System,RDBMS).
RDBMS的基本功能包括以下4个方面：
⑴数据定义功能：RDBMS提供了数据定义语言(Data Definition Language,DDL），利用DDL可以方便地对数据库中的相关内容进行定义.例如，对数据库，表，字段和索引进行定义，创建和修改.
⑵数据操纵功能：RDBMS提供了数据操纵语言(Data Manipulation Language,DML），利用DML可以实如今数据库中插入，修改和删除数据等基本操作.
⑶数据查询功能：RDBMS提供了数据查询语言（Data Query Language,DQL），利用DQL可以实现对数据库的数据查询操作.
⑷数据控制功能：RDBMS提供了数据控制语言(Data Control Language,DCL），利用DCL可以完成数据库运行控制功能，包括并发控制（即处理多个用户同时使用某些数据时可能产生的问题），安全性检查，完整性约束条件的检查和执行，数据库的内部维护（例如索引的自动维护）等.RDBMS的上述许多功能都可以通过结构化查询语言(Structured Query Language,SQL）来实现的，SQL是关系数据库中的一种标准语言，在不同的RDBMS产品中，SQL中的基本语法是相同的.此外，DDL,DML,DQL和DCL也都属于SQL.
⒈3.4数据库应用系统及其组成
数据库应用系统又简称为数据库系统，是指拥有数据库技术支持的计算机系统，它可以实现有组织地，动态地存储大量相关数据，提供数据处理和信息资源共享服务的功能.
各类人员主要参与数据库应用系统的需求分析，设计，开发，使用，管理和维护，他们在数据库应用系统的开发，运行及维护等阶段扮演着不同的角色，并起着不同的作用.各类人员主要包括以下几种.
⑴最终用户.
⑵系统分析员.
⑶应用程序员.
⑷数据库管理员(DataBase Administrator,DBA). 从其应用方式来看，数据库技术主要起着两方面的作用.
⑴信息系统开发作用.利用数据库技术以及互联网技术，并结合具体的编程语言，可以开发一个信息系统，从而解决业务数据的输入和管理问题.在信息系统开发中，主要利用的是RDBMS的基本功能，即数据定义功能，数据操纵功能，数据查询功能以及数据控制功能.
⑵数据分析与展示作用.利用RDBMS的数据查询功能对数据库中的数据进行关联组合或逐级汇总分析，并以表格，图形或报表形式将分析结果进行展示，从而解决业务数据的综合利用问题.

❸ 数据库的发展前景怎么样

在信息化时代，数据库成为企业经营管理必不可少的工具。经过了一个世纪的发展，目前数据库行业已经进入到快速发展阶段，非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生，市场规模达到665亿美元。未来，随着海量数据的爆发，全球数据库行业市场规模有望突破2000亿美元。
数据库成为企业经营管理必不可少的工具
在全球信息化的时代，数据库已经逐渐成为了众多企业经营管理必不可少的工具。数据库指的是一种用于存储和管理拥有固定格式和结构数据的仓库型数据管理系统。
数据库这一行业技术发源并兴起于美国，如今已经广泛应用于全世界各企业之中。数据库一般可分为关系型数据库和非关系型数据库。
关系型数据库的基层单位是由二维的行列分部组成的表格，一个关系型数据库往往可以涵盖多个行列分部表格。表格中每一行分布代表了一条独特的数据记录，而各列则代表了同一数据记录的不同特性。通过多种来源获取的数据最后会通过抽取、转化、加载后整合进一个数据仓库之中。关系型数据库根据其数据处理技术的不同又可以分为联机事务型数据库与联机分析型数据库。
非关系型数据库是一个用于概括一切可供替代传统关系型数据库的开放式术语。非关系型数据库同样也可以通过嵌套类的方式将互有关系的数据存储在同一结构当中。非关系型数据库采用了更为灵活的数据结构，并且可以横向到达多个处理器。以功能划分，非关系型数据库可以分为文档型数据库、键值型数据库、列存储数据库、图形数据库四种。
非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生
经历了前两个阶段的发展，目前全球数据库已经进入到了快速发展期，非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生。2019年，全球数据库行业市场规模已经达到了584亿美元。2020年，全球信息化程度进一步提高，经营管理信息化、办公模式自动化等均推动了整个全球数据库行业的发展，2020年全球数据库行业市场规模已经达到了665亿美元。

注：2019年数据为Expert Market Research测算数据，2018和2020年数据为前瞻基于Expert Market Research数据同时根据行业当年及往年发展情况进行的测算。
海量数据爆发将驱动全球数据库行业市场规模增长
在互联网化趋势下，各个行业数据量呈爆炸式增长。另外随着数据大集中、数据挖掘、商业智能、协同作业等大数据处理技术的日趋成熟，数据价值呈指数上升趋势。
根据IDC与浪潮联合发布的最新报告显示，随着数据爆发式增长，到2025年全球大数据储量将达到175ZB。前瞻预测，2026年全球大数据储量将达到223ZB。
海量数据的爆发必将驱动整个全球数据库行业市场的稳步增长，2026年全球数据库行业市场规模有望突破2000亿美元。

❹ 数据库的发展趋势和发展前景

数据挖掘、海量存储、数据仓库、智能商务运算、高性能并发管理与控制

主流产品的发展现状

数据库管理系统经历了30多年的发展演变，已经取得了辉煌的成就，发展成了一门内容丰富的学科，形成了总量达数百亿美元的一个软件产业。根据Gartner Dataquest公司的调查，2000年国际数据库市场销售总额达88亿美元，比1999年增长10%。根据CCID的报告，2000年的中国数据库管理系统市场销售总额达24.8亿元，比1999年增长了41.7%，占软件市场总销售额的10.8%。可见，数据库已经发展成为一个规模巨大、增长迅速的市场。

目前，市场上具有代表性的数据库产品包括Oracle公司的Oracle、IBM公司的DB2以及微软的SQL Server等。在一定意义上，这些产品的特征反映了当前数据库产业界的最高水平和发展趋势。因此，分析这些主流产品的发展现状，是我们了解数据库技术发展的一个重要方面。

关系数据库技术仍然是主流

关系数据库技术出现在20世纪70年代、经过80年代的发展到90年代已经比较成熟，在90年代初期曾一度受到面向对象数据库的巨大挑战，但是市场最后还是选择了关系数据库。无论是Oracle公司的Oracle 9i、IBM公司的DB2、还是微软的SQL Server等都是关系型数据库。Gartner Dataquest的报告显示关系数据库管理系统(RDBMS)的市场份额最大， 2000年RDBMS的市场份额占整个数据库市场的80%，这个比例比1999年增长了15%。这组数据充分说明RDBMS仍然是当今最为流行的数据库软件。当前，由于互联网应用的兴起，XML格式的数据的大量出现，学术界有一部分学者认为下一代数据库将是支持XML模型的新型的数据库。作者对此持否定态度，认为关系技术仍然是主流，无论是多媒体内容管理、XML数据支持、还是复杂对象支持等都将是在关系系统内核技术基础上的扩展。

产品形成系列化

一方面，Web和数据仓库等应用的兴起，数据的绝对量在以惊人的速度迅速膨胀；另一方面，移动和嵌入式应用快速增长。针对市场的不同需求，数据库正在朝系列化方向发展。例如IBM公司的DB2通用数据库产品包括了从高端的企业级并行数据库服务器，到移动端产品DB2 Everywhere的一整套系列。从支持平台看，今天的DB2已经不再是大型机上的专有产品，它支持目前主流的各种平台，包括Linux和Windows NT。此外，它还有各种中间件产品，如DB2 Connect、DB2 Datajointer、DB2 Replication等，构成了一个庞大的数据库家族。

支持各种互联网应用

数据库管理系统是网络经济的重要基础设施之一。支持Internet（甚至于Mobile Internet）数据库应用已经成为数据库系统的重要方面。例如，Oracle公司从8版起全面支持互联网应用，是互联网数据库的代表。微软公司更是将SQL Server作为其整个.NET计划中的一个重要的成分。对于互联网应用，由于用户数量是无法事先预测的，这就要求数据库相比以前拥有能处理更大量的数据以及为更多的用户提供服务的能力，也就是要拥有良好的可伸缩性及高可用性。此外，互联网提供大量以XML格式数据为特征的半结构化数据，支持这种类型的数据的存储、共享、管理、检索等也是各数据库厂商的发展方向。

向智能化集成化方向扩展

数据库技术的广泛使用为企业和组织收集并积累了大量的数据。数据丰富知识贫乏的现实直接导致了联机分析处理（OLAP）、数据仓库（Data Warehousing）和数据挖掘(Data Mining)等技术的出现，促使数据库向智能化方向发展。同时企业应用越来越复杂，会涉及到应用服务器、Web服务器、其它数据库、旧系统中的应用以及第三方软件等，数据库产品与这些软件是否具有良好集成性往往关系到整个系统的性能。Oracle公司的Oracle 9i 产品包括了OLAP、数据挖掘、ETL工具等一套完整的BI（商业智能）支持平台，中间件产品与其核心数据库具有紧密集成的特性，Oracle Application Server 增加的一项关键功能是高速缓存特性，该特性可以将数据从数据库卸载到应用服务器，加速 Web用户对数据的访问速度。IBM 公司也把BI套件作为其数据库的一个重点来发展。微软认为商务智能将是其下一代主要的利润点。

数据库技术的发展趋势

数据、计算机硬件和数据库应用，这三者推动着数据库技术与系统的发展。数据库要管理的数据的复杂度和数据量都在迅速增长；计算机硬件平台的发展仍然实践着摩尔定律；数据库应用迅速向深度、广度扩展。尤其是互联网的出现，极大地改变了数据库的应用环境，向数据库领域提出了前所未有的技术挑战。这些因素的变化推动着数据库技术的进步,出现了一批新的数据库技术，如Web数据库技术、并行数据库技术、数据仓库与联机分析技术、数据挖掘与商务智能技术、内容管理技术、海量数据管理技术等。限于篇幅，本文不可能逐一去展开来阐述这些方面的变化，只是从这些变化中归纳出数据库技术发展呈现出的突出特点。

“四高” 即DBMS具有高可靠性、高性能、高可伸缩性和高安全性。数据库是企业信息系统的核心和基础，其可靠性和性能是企业领导人非常关心的问题。因为，一旦宕机会给企业造成巨大的经济损失，甚至会引起法律的纠纷。最典型的例子就是证券交易系统，如果在一个行情来临的时候，由于交易量的猛增，造成数据库系统的处理能力不足，导致数据库系统崩溃，将会给证券公司和股民造成巨大的损失。在我国计算机应用的早期，由于计算机系统还不是企业运营必要的成分，人们对数据库的重要性认识不足，而且为了经费上的节约常常采用一些低层次的数据管理软件，如dBASE等，或者盗版的软件。但是，随着信息化进程的深化，计算机系统越来越成为企业运营的不可缺少的部分，这时，数据库系统的稳定和高效是必要的条件。在互联网环境下还要考虑支持几千或上万个用户同时存取和7x24小时不间断运行的要求，提供联机数据备份、容错、容灾以及信息安全措施等。

事实上，数据库系统的稳定和高效也是技术上长久不衰的追求。此外，从企业信息系统发展的角度上看，一个系统的可扩展能力也是非常重要的。由于业务的扩大，原来的系统规模和能力已经不再适应新的要求的时候，不是重新更换更高档次的机器，而是在原有的基础上增加新的设备，如处理器、存储器等，从而达到分散负载的目的。数据的安全性是另一个重要的课题，普通的基于授权的机制已经不能满足许多应用的要求，新的基于角色的授权机制以及一些安全功能要素，如存储隐通道分析、标记、加密、推理控制等，在一些应用中成为切切实实的需要。

“互联” 指数据库系统要支持互联网环境下的应用, 要支持信息系统间“互联互访”，要实现不同数据库间的数据交换和共享，要处理以XML类型的数据为代表的网上数据，甚至要考虑无线通讯发展带来的革命性的变化。与传统的数据库相比，互联网环境下的数据库系统要具备处理更大量的数据以及为更多的用户提供服务的能力，要提供对长事务的有效支持，要提供对XML类型数据的快速存取的有效支持。

“协同” 面向行业应用领域要求，在DBMS核心基础上，开发丰富的数据库套件及应用构件，通过与制造业信息化、电子政务等领域应用套件捆绑，形成以DBMS为核心的面向行业的应用软件产品家族。满足应用需求，协同发展数据库套件与应用构件，已成为当今数据库技术与产品发展的新趋势。规划中的Oracle 11i的主要扩展方面据称主要也是各种面向应用套件的支持。

❺ 数据仓库的技术发展

从数据库到数据仓库
企业的数据处理大致分为两类：一类是操作型处理，也称为联机事务处理，它是针对具体业务在数据库联机的日常操作，通常对少数记录进行查询、修改。另一类是分析型处理，一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
两者具有不同的特征，主要体现在以下几个方面。
1、处理性能
日常业务涉及频繁、简单的数据存取，因此对操作型处理的性能要求是比较高的，需要数据库能够在很短时间内做出反应。
2、数据集成
企业的操作型处理通常较为分散，传统数据库面向应用的特性使数据集成困难。
3、数据更新
操作型处理主要由原子事务组成，数据更新频繁，需要并行控制和恢复机制。
4、数据时限
操作型处理主要服务于日常的业务操作。
5、数据综合
操作型处理系统通常只具有简单的统计功能。
数据库已经在信息技术领域有了广泛的应用，我们社会生活的各个部门，几乎都有各种各样的数据库保存着与我们的生活息息相关的各种数据。作为数据库的一个分支，数据仓库概念的提出，相对于数据库从时间上就近得多。美国著名信息工程专家WilliamInmON博士在90年代初提出了数据仓库概念的一个表述，认为：“一个数据仓库通常是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，它用于对管理决策过程的支持。”
这里的主题，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的重点方面，如：收入、客户、销售渠道等；所谓面向主题，是指数据仓库内的信息是按主题进行组织的，而不是像业务支撑系统那样是按照业务功能进行组织的。
集成，是指数据仓库中的信息不是从各个业务系统中简单抽取出来的，而是经过一系列加工、整理和汇总的过程，因此数据仓库中的信息是关于整个企业的一致的全局信息。
随时间变化，是指数据仓库内的信息并不只是反映企业当前的状态，而是记录了从过去某一时点到当前各个阶段的信息。
数据库安全
计算机攻击、内部人员违法行为，以及各种监管要求，正促使组织寻求新的途径来保护其在商业数据库系统中的企业和客户数据。
您可以采取八个步骤保护数据仓库并实现对关键法规的遵从。
1. 发现
使用发现工具发现敏感数据的变化。
2.漏洞和配置评估
评估数据库配置，确保它们不存在安全漏洞。这包括验证在操作系统上安装数据库的方式(比如检查数据库配置文件和可执行程序的文件权限)，以及验证数据库自身内部的配置选项(比如多少次登录失败之后锁定帐户，或者为关键表分配何种权限)。
3. 加强保护
通过漏洞评估，删除不使用的所有功能和选项。
4. 变更审计
通过变更审计工具加强安全保护配置，这些工具能够比较配置的快照(在操作系统和数据库两个级别上)，并在发生可能影响数据库安全的变更时，立即发出警告。
5. 数据库活动监控(DAM)
通过及时检测入侵和误用来限制信息暴露，实时监控数据库活动。
6. 审计
必须为影响安全性状态、数据完整性或敏感数据查看的所有数据库活动生成和维护安全、防否认的审计线索。
7.身份验证、访问控制和授权管理
必须对用户进行身份验证，确保每个用户拥有完整的责任，并通过管理特权来限制对数据的访问。
8. 加密
使用加密来以不可读的方式呈现敏感数据，这样攻击者就无法从数据库外部对数据进行未授权访问。
如何应对监控需求
数据，作为企业核心资产，越来越受到企业的关注，一旦发生非法访问、数据篡改、数据盗取，将给企业带来巨大损失。数据库作为数据的核心载体，其安全性就更加重要。
面对数据库的安全问题，企业常常遇到以下主要挑战：数据库被恶意访问、攻击、甚至遭到数据偷窃，而您不能及时地发现这些恶意的操作； 不了解数据使用者对数据库的访问细节，从而不能保证您对数据安全的管理；
信息安全同样会带来审计问题，当今全球对合规/ 审计要求越来越严格，由于不满足合规要求而导致处罚的事件屡见不鲜。美国《萨班斯法案》的强制性要求曾导致2007年7月5日中国第一家海外上市公司—华晨中国汽车控股有限公司从美国纽约证券交易所退市。
有关信息安全的合规/审计要求，中国政府也进行了大量的强化工作，例如，为了加强商业银行信息科技风险管理，银监会出台了《商业银行信息科技风险管理指引》规则，中国政府——财政部、证监会、银监会、保监会及审计署等五部委会联合发布“中国版萨班尼斯－奥克斯利法案（以下简称‘C-SOX法案’）”——《企业内部控制基本规范》。
面对合规/审计要求，企业往往面临以下挑战：
·不能做到持续性审计
用户审计主要是针对数据库、应用系统日志做审计，这些日志内容非常庞大，DBA（数
据库管理员）和信息安全审计人员的审计工作就只能做事后分析，分析时间也长。不能做到持续性审计。
·审计并不规范
用户审计的内容和表格主要是根据外部审计人员要求和内部安全管理要素来考虑，这些
审计工作的好坏基本上取决于DBA和信息安全审计人员的经验和技能，这些不能有效成为公司规范和满足外部审计要求。
·数据库管理员权责没有完全区分开，导致审计效果问题
数据库管理和审计原始数据的收集实际上都是由DBA来做的，这就导致了DBA的权责不明确，DBA没办法客观审计自己所做的工作，尽管用户设置了信息安全审计人员，但该角色的审计工作的部分证据建立在DBA初步审计基础上，因此审计效果与可靠性存问题。
·审计并不完整
人工审计需要面对海量的日志，不可能对所有数据进行细致审计；审计报告就未必能满足
100%可见性。
为了满足企业的信息安全、合规、审计等需求，IBM公司推出了“CARS”企业信息架构，该架构主要从“法规遵从”（Compliance）、“信息可用”(Availability)、“信息保留”(Retention)、“信息安全”(Security) 四个方面进行了全面的满足和保护。不仅如此，IBM Guardium数据库安全、合规、审计、监控解决方案的推出，针对了“法规遵从”和“信息安全”进行了专项治理和加强。
Guardium数据库安全、合规、审计、监控解决方案，以软硬件一体服务器的方式，大大增强数据库安全性，满足并方便审计工作，提升性能，并简化了安装部署工作。可以防止对数据库的破坏、恶意访问、偷窃数据，可帮助判断客户关键敏感的数据在什么地方；谁在使用这些数据；控制对数据库中数据的访问，并可监控特权用户；帮助企业强制执行安全规范；检查薄弱环节、漏洞，防止对数据库配置的改动；满足合规/审计的要求，并可简化内部和外部审计、合规的过程并使其自动化，增强运作效率；管理安全的复杂性。

❻ 数据湖正在成为新的数据仓库

编译：诚历，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家，Apache Sentry PMC，Apache Commons Committer，目前从事开源大数据存储和优化方面的工作。

像公有云数据湖和 Delta Lake 这样的平台指出了一个中央数据枢纽的趋势，用来支持决策和AI驱动的自动化决策。

数据仓库是否再次加入这股浪潮呢，或者会逐渐消亡？

如果你不清楚这个问题的答案也很正常。数据仓库在一方面目前仍处于热门阶段。笔者作为一个长期的行业观察者，看到了在不断创新和创业活动浪潮下行业的快速发展。

这种趋势基本上始于十年前标准设备进入数据仓库主流，然后随着市场向新一代云数仓转移逐渐获得了新动力。在过去几年中，一个云数仓供应商（Snowflake） 在市场上获得了非常多的支持。

但在另一方面，数据仓库也不断被行业中的新事物所冲击，例如大数据、机器学习和人工智能。这种趋势造成了数据仓库在企业IT优先级下降的印象，但事实上大多数组织至少有一个或者多个数据仓库服务于各种下游应用程序。

数据仓库一直作为企业核心工作服务，是几年前我觉得数据仓库远未消亡的原因，这也可能解释了为什么其他观察者认为他们必须重新定义数据仓库的概念，以使其在数据湖和云计算时代保持相关性。

许多人认为“数据湖”正在迅速发展成为下一代数据仓库。对于那些不熟悉这个概念的人来说，数据湖是多结构数据的系统或存储库，它们以原始格式和模式存储，通常作为对象“blob”或文件存储。

数据湖通常用作所有企业数据的单个存储，包括源系统数据的原始副本和用于生成报告，可视化，数据分析和机器学习等任务的转换数据。它们包含分布式文件或对象存储，机器学习模型库以及高度并行化的处理和存储资源集群。并且，数据库通常在读取时使用模式，并使用统计模型从中提取有意义的相关性和模式，而不是对它们存储的对象强制执行通用模式和语义。

这些都与Inmon和Kimball核心概念不一致，这些概念为大多数专业人员的数据仓库方法提供了信息。从根本上说，一个数据仓库主要用来聚合，保留和管理官方认可的“单一版本的真实”数据记录。此概念与所管理数据的特定应用程序域以及使用它的特定用例无关。

如果你怀疑我在那个分数上说的话，请看看Bill Inmon对数据仓库的定义以及Inmon和Ralph Kimball框架的比较。数据仓库通常都是关于数据驱动的决策支持，这使得它可以很好地扩展到AI驱动的推理的新世界。

在过去的一年中，一些备受瞩目的行业公告标志着数据仓库角色的转变。尽管决策支持（也称为商业智能，报告和在线分析处理）仍然是大多数数据仓库的核心用例，但我们看到了其向决策自动化的稳步转变。换句话说，数据仓库现在正支持着数据科学管道，为数据驱动的推理构建了机器学习应用程序。

新一代数据仓库实际上是数据湖，对那些用于构建和训练机器学习模型的清洗，整合和验证的数据进行管理。例如，去年秋天在Amazon re：Invent 大会上，亚马逊网络服务公布了AWS Lake Formation。这种新的托管服务的明确目的是简化和加速安全数据湖的设置。然而，AWS Lake Formation 拥有云数据仓库的所有特点，尽管AWS并没有这样称呼它，实际上已经提供了一个面向决策支持应用程序的经典数据仓库。

AWS Lake Formation的架构和功能类似于数据仓库。实际上，AWS以这种方式来描述它：“数据湖是一个集中的，策划的和安全的存储库，它以原始形式存储所有数据并为分析做好准备。通过数据湖，您可以分解数据孤岛并组合不同类型的分析，以获商业洞察力并指导更好的业务决策。“

另一个例子是 Databricks 最近宣布的 Delta Lake开源项目。 Delta Lake的明确目的（现在可以在Apache 2.0许可下使用）类似于AWS Lake格式：通过对数据湖中维护的数据集的聚合，清洗，管理和治理，以支持机器学习。

Delta Lake 位于现有的内部部署或云数据存储平台之上，可以从Apache Spark访问，例如HDFS，Amazon S3或Microsoft Azure blob存储。 Delta Lake将数据存储在Parquet中，以提供Databricks所称的“事务存储层”.Parquet是一种开源的列式存储格式，无论数据处理框架的选择如何，都可用于Hadoop生态系统中的任何项目。它通过乐观并发可串行化，快照隔离，数据版本控制，回滚和模式实施来支持ACID事务。

Delta Lake和AWS Lake Formation之间的一个关键区别是 Delta Lake 处理该管道中的批量和流数据。另一个是Delta Lake支持所有数据的ACID事务，允许数百个应用程序同时进行多次写入和读取。此外，开发人员可以访问每个Delta Lake的早期版本，以进行审计，回滚或重现其MLFlow机器学习实验的结果。

在最广泛的层面上，Delta Lake似乎与使用最广泛的开源数据仓库项目 Apache Hive 竞争，尽管 Hive 完全依赖基于 HDFS 的存储，并且直到最近才解决对ACID交易的支持。Hive 3一年前被宣布终于为基于Hadoop的数据仓库提供ACID支持。 Hive 3使用delta文件为事务CRUD（创建读取更新删除）表提供操作的原子性和快照隔离。

这些最近的行业公告 - AWS Lake Formation，Delta Lake和Hive 3预测是数据湖成为所有决策支持和决策自动化应用以及所有交易数据应用的治理中心的日子。为了加速这些趋势，Hive 3和Delta Lake等开源项目需要在供应商和用户之间获得更广泛的吸引力。

“数据仓库”这一术语可能主要指的是商业智能结构化数据的受管理的多域存储。但是，底层数据平台将继续发展，为基于云的人工智能管道提供核心数据治理基础。

AI而非BI正在推动企业数据仓库的发展。

作者：EMR

❼ 数据库未来的发展前景怎么样

在信息化时代，数据库成为企业经营管理必不可少的工具。经过了一个世纪的发展，目前数据库行业已经进入到快速发展阶段，非关系型的数据库盛行，“数据上云”新模式诞生，市场规模达到665亿美元。未来，随着海量数据的爆发，全球数据库行业市场规模有望突破2000亿美元。

数据库成为企业经营管理必不可少的工具

在全球信息化的时代，数据库已经逐渐成为了众多企业经营管理必不可少的工具。数据库指的是一种用于存储和管理拥有固定格式和结构数据的仓库型数据管理系统。

数据库这一行业技术发源并兴起于美国，如今已经广泛应用于全世界各企业之中。数据库一般可分为关系型数据库和非关系型数据库。

关系型数据库的基层单位是由二维的行列分部组成的表格，一个关系型数据库往往可以涵盖多个行列分部表格。表格中每一行分布代表了一条独特的数据记录，而各列则代表了同一数据记录的不同特性。通过多种来源获取的数据最后会通过抽取、转化、加载后整合进一个数据仓库之中。关系型数据库根据其数据处理技术的不同又可以分为联机事务型数据库与联机分析型数据库。

非关系型数据库是一个用于概括一切可供替代传统关系型数据库的开放式术语。非关系型数据库同样也可以通过嵌套类的方式将互有关系的数据存储在同一结构当中。非关系型数据库采用了更为灵活的数据结构，并且可以横向到达多个处理器。以功能划分，非关系型数据库可以分为文档型数据库、键值型数据库、列存储数据库、图形数据库四种。

—— 更多数据及分析请参考前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》。

❽ 数据仓库的发展前期

计算机发展的早期，人们已经提出了建立数据仓库的构想。“数据仓库”一词最早是在1990年，由Bill Inmon先生提出的，其描述如下：数据仓库是为支持企业决策而特别设计和建立的数据集合。
企业建立数据仓库是为了填补现有数据存储形式已经不能满足信息分析的需要。数据仓库理论中的一个核心理念就是：事务型数据和决策支持型数据的处理性能不同。
企业在它们的事务操作收集数据。在企业运作过程中：随着定货、销售记录的进行，这些事务型数据也连续的产生。为了引入数据，我们必须优化事务型数据库。
处理决策支持型数据时，一些问题经常会被提出：哪类客户会购买哪类产品？促销后销售额会变化多少？价格变化后或者商店地址变化后销售额又会变化多少呢？在某一段时间内，相对其他产品来说哪类产品特别容易卖呢？哪些客户增加了他们的购买额？哪些客户又削减了他们的购买额呢？
事务型数据库可以为这些问题作出解答，但是它所给出的答案往往并不能让人十分满意。在运用有限的计算机资源时常常存在着竞争。在增加新信息的时候我们需要事务型数据库是空闲的。而在解答一系列具体的有关信息分析的问题的时候，系统处理新数据的有效性又会被大大降低。另一个问题就在于事务型数据总是在动态的变化之中的。决策支持型处理需要相对稳定的数据，从而问题都能得到一致连续的解答。
数据仓库的解决方法包括：将决策支持型数据处理从事务型数据处理中分离出来。数据按照一定的周期（通常在每晚或者每周末），从事务型数据库中导入决策支持型数据库——既“数据仓库”。数据仓库是按回答企业某方面的问题来分“主题”组织数据的，这是最有效的数据组织方式。

❾ 教你轻松掌握数据仓库的规划和构建策略

教你轻松掌握数据仓库的规划和构建策略

数据仓库作为决策支持系统（DSS）的基础，具有面向主题的、集成的、不可更新的、随时间不断变化的特性。这些特点说明了数据仓库从数据组织到数据处理，都与原来的数据库有很大的区别，这也就需要在数据仓库系统设计时寻求一个适合于数据仓库设计的方法。在一般的系统开发规划中，首先需要确定系统的功能，这些系统的功能一般是通过对用户的需求分析得到的。从数据仓库的应用角度来看，DSS分析员一般是企业中的中高层管理人员，他们对决策支持的需求不能预先做出规范的说明，只能给设计人员一个抽象地描述。
这就需要设计人员在与用户不断的交流沟通中，将系统的需求逐步明确，并加以完善。因此数据仓库的开发规划过程实际上是一个用户和设计人员对其不断了解、熟悉和完善的过程。 数据仓库的开发应用规划是开发数据仓库的首要任务。只有制定了正确的数据仓库规划，才能使组织主要力量有序地实现数据仓库的开发应用。在数据仓库规划中一般需要经历这样几个过程：选择实现策略、确定数据仓库的开发目标和实现范围、选择数据仓库体系结构、建立商业和项目规划预算。 当数据仓库规划完成后，需要编制相应的数据仓库规划说明书，说明数据仓库与企业战略的关系，以及与企业急需处理的、范围相对有限的开发机会，重点支持的职能部门和今后数据仓库开发工作的建议，实际使用方案和开发预算，作为数据仓库实际开发的依据。
1、选择数据仓库实现策略
数据仓库的开发策略主要有自顶向下、自底向上和这两种策略的联合使用。自顶向下策略在实际应用中比较困难，因为数据仓库的功能是一种决策支持功能。这种功能在企业战略的应用范围中常常是很难确定的，因为数据仓库的应用机会往往超出企业当前的实际业务范围，而且在开发前就确定目标，会在实现预定目标后就不再追求新的应用，是数据仓库丧失更有战略意义的应用。由于该策略在开发前就可以给出数据仓库的实现范围，能够清楚地向决策者和企业描述系统的收益情况和实现目标，因此是一种有效的数据仓库开发策略。该方法使用时需要开发人员具有丰富的自顶向下开发系统的经验，企业决策层和管理人员完全知道数据仓库的预定目标并且了解数据仓库能够在那些决策中发挥作用。
自底向上策略一般从某个数据仓库原型开始，选择一些特定的为企业管理人员所熟知的管理问题作为数据仓库开发的对象，在此基础上进行数据仓库的开发。因此，该策略常常用于一个数据集市、一个经理系统或一个部门的数据仓库开发。该策略的优点在于企业能够以较小的投入，获得较高的数据仓库应用收益。在开发过程中，人员投入较少，也容易获得成效。当然，如果某个项目的开发失败可能造成企业整个数据仓库系统开发的延迟。该策略一般用于企业洗碗对数据仓库的技术进行评价，以确定该技术的应用方式、地点和时间，或希望了解实现和运行数据仓库所需要的各种费用，或在数据仓库的应用目标并不是很明确时，数据仓库对决策过程影响不是很明确时使用。
在自顶向下的开发策略中可以采用结构化或面向对象的方法，按照数据仓库的规划、需求确定、系统分析、系统设计、系统集成、系统测试和系统试运行的阶段完成数据仓库的开发。而在自底向上的开发中，则可以采用螺旋式的原型开发方法，使用户可以根据新的需求对试运行的系统进行修改。螺旋式的原型开发方法要求在较短的时间内快速的生成可以不断增加功能的数据仓库系统，这种开发方法主要适合于这样一些场合：在企业的市场动向和需求无法预测，市场的时机是实现产品的重要组成部分，不断地改进对与企业的市场调节是必需的；持久的竞争优势来自连续不断地改进，系统地改进是基于用户在使用中的不断发现。 自顶向下和自底向上策略的联合使用具有两种策略的优点，既能快速的完成数据仓库的开发与应用，还可建立具有长远价值的数据仓库方案。但在实践中往往难以操作，通常需要能够建立、应用和维护企业模型、数据模型和技术结构的、具有丰富经验的开发人员，能够熟练的从具体（如业务系统中的元数据）转移到抽象（只基于业务性质而不是基于实现系统技术的逻辑模型）；企业需要拥有由最终用户和信息系统人员组成的有经验的开发小组，能够清楚地指出数据仓库在企业战略决策支持中的应用。
2、确定数据仓库的开发目标和实现范围
为确定数据仓库的开发目标和实现范围，首先需要对企业管理者等数据仓库用户解释数据仓库在企业管理中的应用和发展趋势，说明企业组织和使用数据来支持跨功能系统的重要性，对企业经营战略的支持，以确定开发目标。在该阶段确认与使用数据仓库有关的业务要求，这些要求应该只支持最主要的业务职能部门，将使用精力集中在收益明显的业务上，使数据仓库的应用立即产生效果，不应该消耗太多的精力在各个业务上同时铺开数据仓库的应用。
在确定开发目标和范围以后，应该编制需求文档，作为今后开发数据仓库的依据。 数据仓库开发的首要目标是确定所需要信息的范围，确定用户提供决策帮助时，在主题和指标域需要哪些数据源。这就需要定义：用户需要什么数据？面向主题的数据仓库需要什么样的支持数据？为成功地向用户提交数据，开发人员需要哪些商业知识？哪些背景知识？这就需要定义整体需求，以文件的形式整理现存的记录系统和系统环境，对使用数据仓库中数据的候选应用系统进行标识、排序，构造一个传递模型，确定尺度、事实及时间标记算法，以便从系统中抽取信息且将他们放入数据仓库。通过信息范围确定可为开发人员提供一个良好的分析平台，和用户一起分析哪些信息是数据仓库需要的，进行商业活动需要什么数据。开发人员可以和用户进一步定义需要，例如数据分级层次、聚合的层次、加载的频率以及需要保持的时间表等。 数据仓库开发的另一个重要目标是确定利用哪些方法和工具访问和导航数据？虽然用户都需要存取并且检索数据仓库的内容，但是所存取的粒度有所不同，有的可能是详细的记录，有的可能是比较概括的记录或十分概括的记录。用户要求的数据概括程度不同，将导致数据仓库的聚集和概括工具的需求不同。
数据仓库还有具有一定功能来访问和检索图表、预定义的报表、多维数据、概括性数据和详细记录。用户从数据仓库中获得信息，应该有电子表格、统计分析器和支持多维分析的分析处理器等工具的支持，以解释和分析数据仓库中的内容，产生并且验证不同的市场假设、建议和决策方案。为将决策建议和各种决策方案向用户清楚地表达出来，需要利用报表、图表和图像等强有力的信息表达工具。 数据仓库开发的其他目标，是确定数据仓库内部数据的规模。在数据仓库中不仅包含当前数据，而且包含多年的历史数据。数据的概括程度决定了这些数据压缩和概括的最大限度。如果要让数据仓库提供对历史记录进行决策查询的功能，就必须支持对大量数据的管理。数据的规模不仅直接影响决策查询的时间，而且还将直接影响企业决策的质量。
在数据仓库的开发目标中，还有：根据用户对数据仓库的基本需求，确定数据仓库中数据的含义；确定数据仓库内容的质量，以确定使用、分析和建议的可信级别；哪种类型的数据仓库可以满足最终用户的需求，这些数据仓库应该具有怎样的功能；需要哪些元数据，如何使用数据源中的数据等。 数据仓库的开发目标多种多样，十分复杂，需要开发人员和用户在开发与使用的过程中不断交互完善。因此，在规划中需要确定数据仓库的开发范围。使开发人员能够根据需求和目标的重要性逐步进行，并且在开发中吸取经验教训，为数据仓库在企业中的全部实现提供技术准备。因此，在为数据仓库确定总体开发方向和目标以后，就必须确定一个有限的能够很快体现数据仓库效益的使用范围。在考虑数据仓库苦的应用范围时，主要从使用部门的数量和类型、数据源的数量、企业模型的子集、预算分配以及开发项目所需的时间等角度分析。
在分析这些因素时，可从用户的角度和技术的角度两方面进行。 从用户的角度应该分析哪些部门最先使用数据仓库？是哪些人员为了什么目的使用数据仓库？以及数据仓库首先要满足哪些决策查询？因为这些决策查询往往确定了关于数据维数、报表的种类，这些因素都将确定数据仓库定义时所需要的数量关系。查询的格式越具体，越容易提供数据仓库的维数、聚集和概括的规划说明。 从技术角度分析，应该确定数据仓库中元数据库的规模，数据仓库的元数据库是存储数据仓库中数据定义的模型。数据定义存储在仓库管理器的目录中，可以作为所有查询和报表工具构造和查询数据仓库的依据。元数据库的规模直接表示了数据仓库中必须管理的数据规模。通过对元数据库规模的管理，实际上就确定了数据仓库中所需要管理的数据规模。
3、数据仓库的结构选择
数据仓库的结构可以进行灵活的选择，可将组织所使用的各种平台进行恰当的分割，把数据源、数据仓库和最终用户使用的工作站分割开来进行恰当的设计。
（1）数据仓库的应用结构
基于业务处理系统的数据仓库 在这种结构中，将运作的数据用于无需修改数据的只读应用程序中。具有这种结构的数据仓库元数据库是一种虚库，而不是数据仓库自身的元数据。在数据仓库元数据库的直接指导下，对数据仓库的查询就是简单的从数据库中抽取数据。
单纯数据仓库
利用在数据仓库中的数据源净化、集成、概括和集成等操作，将数据源从业务处理系统中传输进集中的数据仓库，各部门的数据仓库应用只在数据仓库中进行。这种结构经常发生在多部门、少用户使用数据仓库的情况下。这里的集中仅仅是逻辑上的，物理上可能是分散的。
单纯数据集市
数据集市是指在部门中使用的数据仓库，因为企业中的各个职能部门都有自己的特殊需要，而统一的数据仓库可能不能满足这些部门的特殊要求。这种体系结构经常发生在个别部门对数据仓库的应用感兴趣，而组织中其他部门却对数据仓库的应用十分冷漠之时，由热心的部门单独开发式所采用。
数据仓库和数据集市
企业各部门拥有满足自己需要的数据集市，其数据从企业数据仓库中获取，而数据仓库从企业各种数据源中收集和分配。这种体系结构是一种较为完善的数据仓库体系结构，往往发生在组织整体对数据仓库应用感兴趣之时所采用的体系结构。
（2）数据仓库的技术平台结构 单层结构
单层结构主要是在数据源和数据仓库之间共享平台，或者让数据源、数据仓库、数据集市与最终用户工作站使用同一个平台。共享一个平台可以降低数据抽取和数据转换的复杂性，但是共享平台在应用中可能遇到性能和管理方面的问题，这种体系结构一般在数据仓库规模较小，而组织的业务系统平台具有较大潜力之时所采用。
客户/服务器两层结构
一层为客户机，一层为服务器，最终用户访问工具在客户层上运行，而数据源、数据仓库和数据集市位于服务器上，该技术机构一般用于普通规模的数据仓库。
三层客户/服务器结构
基于工作站的客户层、基于服务器的中间层和基于主机的第三层。主机层负责管理数据源和可选的源数据转换；服务器运行数据仓库和数据集市软件，并且存储仓库的数据；客户工作站运行查询和报表运用程序，且还可以存储从数据集市或数据仓库卸载的局部数据。在数据仓库稍具规模，两层数据仓库结构已经不能满足客户的需求，要讲数据仓库的数据存储管理、数据仓库的应用处理和客户端应用分开之时，可以采用这种结构。
多层式结构
这是在三层机构基础上发展起来的数据仓库结构，在该结构中从最内数据层到最外层的客户层依次是：单独的数据仓库存储层、对数据仓库和数据集市进行管理的数据仓库服务层、进行数据仓库查询处理的查询服务层、完成数据仓库应用处理的应用服务层和面向最终用户的客户层。体系层次可能多达五层，这种体系结构一般用于超规模数据仓库系统。
4、数据仓库使用方案和项目规划预算
数据仓库的实际使用方案与开发预算，是数据仓库规划中最后需要确定的问题。因为数据仓库主要用于对企业管理人员的决策支持，确保其实用性是十分重要的，因此需要让最终用户参与数据仓库的功能设计。这种参与是通过用户的实际使用方案进行的，使用方案是一个非常重要的需求模型。实际使用方案必须有助于阐明最终用户对数据仓库的要求，这些要求有的只使用适当的数据源就可以得到基本满足，而有的却需要来自企业外部的数据源，这就需要通过使用方案将这些不同的要求联系起来。 实际使用方案还可以将最终用户的决策支持要求与数据仓库的技术要求联系起来。因为当用户确定最终要求后，为元数据库的范围确定一个界限。还可以确定所需要的历史信息的数量，当根据特定的用户进行数据仓库的规划时，就可确定最终用户所关心的维度（时间、方位、商业单位和生产企业），因为维度与所需要的概括操作有明显的关系，必须选择对最终用户有实际意义的维度，如：“月”、“季度”、“年”等。最后，还可以确定数据集市/数据仓库的结构需要，使设计人员确定采用单纯数据仓库结构，还是单纯的数据集市结构或者是两者相结合的结构。
在实际使用开发方案确定后，还需要对开发方案的预算进行估计，确定项目的投资数额。投资方案的确定可以依据以往的软件开发成本，但是这种预算的评估比较粗糙。另一种方法是参照结构进行成本评估，也就是说，将数据仓库实际使用方案所确定的构件进行分解，根据各个构件的成本进行预算估算。数据仓库的构件包含在数据源、数据仓库、数据集市、最终用户存取、数据管理、元数据管理、传输基础等部分中，这些构件有的在企业原有信息系统中已经具备，有的可以选择商品化构件，有的则需要自我开发。根据这些构件的不同来源，可以确定比较准确的预算。 在完成数据仓库规划后，就需要编制数据仓库开发说明书，说明系统与企业战略目标的关系，以及系统与企业急需处理的范围相对有限的开发机会，所设想的业务机会的说明以及目标任务概况说明、重点支持的职能部门和今后工作的建议。数据仓库项目应有明确的业务价值计划开始，在计划中需要阐明期望取得的有形和无形的利益。无形利益包含利用数据仓库使决策完成得更快更好等利益。
业务价值计划最好由目标业务主管来完成，因为数据仓库是用户驱动的，应该让用户积极参与数据仓库的建设，在规划书中要确定数据仓库开发目标的实现范围、体系结构和使用方案及开发预算。

❿ 什么是实时数据仓库它有哪些不可替代之处

简单来说，数据已经成为企业最重要的资产，有效的数据管理是企业提升产品质量、增强数字化竞争力的有效手段。通过结构化数据的合并和多个数据源的整合，借助数据分析工具和一定的方法论，企业可以通过历史数据快速做出战略决策。数据仓库出现后，从数据管理和数据分析中“尝到甜头”的企业开始越来越依赖这种方式来提高运营能力。随着数据仓库的广泛使用，企业开始要求实时数据分析。这时候传统的离线数据仓库就有了明显的局限性，最终推动了实时数据仓库的发展。蓝海大脑液液冷服务器具有高性能，高密度、扩展性强等特点。液冷GPU服务器产品支持1~20块 GPU卡，适用于深度学习训练及推理、生命科学、医药研发、虚拟仿真等场景，覆盖服务器、静音工作站、数据中心等多种产品形态，量身定制，为实时数据库的研究起到保驾护航的作用。