与交易系统相比，数据仓库在 利用信息做出更好的商业决策方面代表了实质性的质量进步。
众所周知，数据仓库通过集中从您有权访问的不同系统或数据源收集的信息来实现这些目标。从这个意义上来说，其目的无非是促进决策，为组织提供成功的竞争优势，并最终实现优化其结果的最终目标。
数据仓库、BI 和云计算
做出成功的商业决策的第一步是信息，因此 阿曼电报数据库 我们将数据仓库的概念引向一个范例，我们可以根据可用信息进行分析和执行查询。其结果是，对于需要这些信息的用户来说，他们将能够快速及时地获得有价值、可靠且易于获取的信息。
当今不断发展的 IT 环境允许集成技术解决方案以实现协同工作，从而创建将传统 BI 系统与云计算选项和低成本大数据处理解决方案相结合的混合数据仓库。
由于BI是最终目标，因此设计理想的架构来执行将数据转换为有价值信息的商业智能流程， 使我们把数据仓库理解为一个广泛而灵活的概念。这种方法使我们能够开展以下工作：
- 与常规的数据仓库。
- 使用 NoSQL 平台，创建可从本地、云或混合平台进行管理的混合结构。
数据仓库：不断发展，实现更高效的 BI
云计算和大数据技术则代表了创 在无 cookie 的世界中不断增长的受众 新的解决方案，可以满足以下新需求：
1.存储。
- 起诉。
- 数据分析。
因此，它通过节省成本增加
了数据仓库和 BI 提供的可能性，为大数据管理打开了新的大门。利用可用的技术并不意味着只选择最新和最好的技术，而是选择一切满足我 在此添加您的标题文本 们需求的技术，利用它们的兼容性为 BI 解决方案的设计增加优势。
得益于数据处理和大数据分析，数据中心可以应对新的挑战，在技术层面，拥有Hadoop 的巨大优势，它在存储、处理和分析大数据方面非常高效，也非常适合适应传统数据仓库环境和更具创新性的环境，例如数据湖。
通过战略性地使用满足我们利用内部和外部数据需求所需的技术，我们将设计一个适合公司利益的定制架构，使我们能够获得宝贵的见解，从而让我们能够利用以前闻所未闻的重大机遇。