現(xiàn)在科技信息發(fā)展越來越快，伴隨而來的大量數(shù)據(jù)分析與處理。如果企業(yè)想在市場中占據(jù)核心競爭力，除了保證自身運(yùn)作的正常外，對于大數(shù)據(jù)分析的也應(yīng)了如指掌。現(xiàn)在很多行業(yè)都離不開大數(shù)據(jù)分析，他們?yōu)榱四軌蚍治瞿硞€數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，要求數(shù)據(jù)分析員必須精通某種SQL方言，這樣才能將不同的數(shù)據(jù)源連接到不同的客戶機(jī)，各種各樣的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)也給企業(yè)帶來了便捷，但同時也會出現(xiàn)一部分的問題，要知道ETL過程對于數(shù)據(jù)倉庫來說也是非常費(fèi)時的，現(xiàn)在讓我們具體來看看。

無論P(yáng)ostgreSQL還是MySQL，Hadoop系統(tǒng)下的Hive或HBase，當(dāng)前行業(yè)內(nèi)通用的數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)都具有自己的SQL標(biāo)準(zhǔn)集。為了能夠分析某個數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析員必須精通某種SQL方言，以便將不同的數(shù)據(jù)源連接到不同的客戶機(jī)。

為解決數(shù)據(jù)孤島型數(shù)據(jù)源聯(lián)合查詢問題，數(shù)據(jù)倉庫解決方案在業(yè)界得到廣泛應(yīng)用。在過去的幾年里數(shù)據(jù)倉庫發(fā)展迅速。將處理過的數(shù)據(jù)集中存儲在)、轉(zhuǎn)換(Transform)、裝載(Load)等方式，將處理過的數(shù)據(jù)集中存儲在專門的數(shù)據(jù)倉庫中，供數(shù)據(jù)分析師或用戶使用。

但隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的進(jìn)一步擴(kuò)大，必須指出的是，業(yè)界已逐漸認(rèn)識到將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)移到數(shù)據(jù)倉庫的代價高昂。除數(shù)據(jù)倉庫的硬件或軟件成本外，ETL邏輯系統(tǒng)的維護(hù)和升級所需的人力成本也逐漸成為數(shù)據(jù)倉庫的重要成本之一。

ETL過程對于數(shù)據(jù)倉庫來說也是非常費(fèi)時的。為獲得所需數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)分析師或用戶不能與數(shù)據(jù)倉庫的數(shù)據(jù)分析模式T+1妥協(xié)，業(yè)務(wù)分析師的困難問題需要快速解決。

為解決各種數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)孤島問題，出現(xiàn)了針對不同業(yè)務(wù)應(yīng)用提出的專題數(shù)據(jù)倉庫，但隨著業(yè)務(wù)應(yīng)用的不斷增多，越來越多的專題數(shù)據(jù)倉庫出現(xiàn)了數(shù)據(jù)孤島現(xiàn)象。

以上我們介紹了大數(shù)據(jù)分析的相關(guān)介紹了，或許現(xiàn)在是時候回到最初一下當(dāng)初的起點(diǎn)，重新審視一下另一種大規(guī)模數(shù)據(jù)分析模式，但是大數(shù)據(jù)的未來發(fā)展還是被很多人看好。如果您想了解更多相關(guān)信息，請您及時關(guān)注中培偉業(yè)。