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Il mercato del data warehouse abbia effettivamente iniziato a cambiare e ad evolversi con l'avvento dei big data. In passato, non era semplicemente economico per le aziende archiviare la massiccia quantità di dati da un gran numero di sistemi di registrazione. La mancanza di architetture di calcolo distribuito convenienti e pratici ha fatto sì che un data warehouse fosse progettato in modo da poter essere ottimizzato per operare su un singolo sistema unificato.
Pertanto, i data warehouse sono stati creati appositamente per affrontare un singolo argomento. Inoltre, il magazzino doveva essere attentamente controllato in modo che i dati fossero definiti e gestiti con precisione. Questo approccio ha reso i data warehouse accurati e utili all'azienda per interrogare queste fonti di dati.
Lo stesso livello di controllo e precisione ha reso difficile fornire all'azienda un ambiente in grado di sfruttare fonti di dati di grandi dimensioni molto più dinamiche. Il data warehouse evolverà lentamente.
I data warehouse e i data mart continueranno ad essere ottimizzati per l'analisi aziendale. Tuttavia, una nuova generazione di offerte combinerà archivi di dati storici e altamente strutturati con diverse fasi di archivi di big data.
In primo luogo, i grandi archivi di dati forniranno la capacità di analizzare enormi volumi di dati quasi in tempo reale. In secondo luogo, un grande data store prenderà i risultati di un'analisi e fornirà un meccanismo per abbinare i metadati dell'analisi dei big data ai requisiti del data warehouse.
