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Der Datawarehouse-Markt hat in der Tat begonnen, sich mit dem Aufkommen von Big Data zu verändern und zu entwickeln. In der Vergangenheit war es für Unternehmen einfach nicht wirtschaftlich, die riesige Menge an Daten aus einer großen Anzahl von Datensätzen zu speichern. Der Mangel an kosteneffektiven und praktischen verteilten Rechnerarchitekturen bedeutete, dass ein Data Warehouse so konzipiert wurde, dass es auf ein einziges einheitliches System optimiert werden konnte.
Data Warehouses wurden daher speziell für ein bestimmtes Thema entwickelt. Außerdem musste das Lager sorgfältig geprüft werden, damit die Daten genau definiert und verwaltet werden konnten. Dieser Ansatz hat dazu geführt, dass Data Warehouses genau und für das Unternehmen nützlich sind, um diese Datenquellen abzufragen.
Das gleiche Maß an Kontrolle und Präzision hat es schwierig gemacht, dem Unternehmen eine Umgebung zur Verfügung zu stellen, die wesentlich dynamischere Big Data-Quellen nutzen kann. Das Data Warehouse wird sich langsam entwickeln.
Data Warehouses und Data Marts werden weiterhin für die Business Analyse optimiert. Eine neue Generation von Angeboten wird jedoch historische und stark strukturierte Datenspeicher mit unterschiedlichen Stadien von Big-Data-Speichern kombinieren.
Erstens bieten große Datenspeicher die Möglichkeit, große Datenmengen nahezu in Echtzeit zu analysieren. Zweitens wird ein Big Data Store die Ergebnisse einer Analyse aufnehmen und einen Mechanismus bereitstellen, um die Metadaten der Big Data-Analyse mit den Anforderungen des Data Warehouse abzugleichen.
