在大多数大型企业中，数据仓库的现代化已不再是一时的想法，行业大数据，而是越来越成为当务之急。作为业务分析的唯一架构，我们在90年代形成的所有数据的集中结构越来越显得过时和不完整？

三种趋势强烈反对数据仓库的集中式、单一数据库方法。首先，360大数据，is业务正越来越多地通过web和数字接口进行交易。正如自动取款机取代了银行交易中的人机交互一样，物联网关键技术，现在企业通过数字交互与客户、员工、合作伙伴甚至机器进行交互。如果我们能够利用它，这种交互正在创造大量的数据。

第二，但与第一个密切相关的是数据源的激增以及业务专业人员希望和需要接触的数据量。移动如此庞大的数据变得越来越困难或不切实际。在某些情况下，将数据视为对时间敏感的非永久性内容流甚至是有意义的。处理大数据及其后果的实用性要求新的解决方案，而不是集中存储库。

第三个趋势是数字交易速度不断加快。我们的需求始终是更快、更有效地开展业务。这种压力，通常是由竞争产生的，会使决策和分析变得更加迅速。欺诈检测、实时web交互、客户服务和定制的客户服务等业务问题都越来越多地成为这一过程的一部分，从而加快了决策过程的速度。

SAP客户已经从这一趋势中收获了更强大计算的成果。利用SAP HANA的强大功能，SAP business suite s/4HANA将核心业务应用程序和操作与内存计算紧密结合。这样可以实现实时操作。通过将这一思想扩展到数据仓库、实时业务操作。

我们需要的是一种新的数据仓库方法。我们需要一种将内存数据引擎的功能与跨一系列数据源和存储的访问结合起来的方法。一个管理数据仓库的新系统需要了解数据的多种温度（即数据的重要性和紧迫性），并且能够与Hadoop等大量分布式技术协同工作。当然，网云服务器，这样的引擎需要理解流和其他形式的时态数据。最重要的是，我们需要一个有应用程序和BI工具的仓库？

在SAP，大数据是什么意思，我们一直在革新数据分析平台。我们邀请您了解更多有关数据仓库系统的信息，该系统可以完成所有这些和更多功能：数据仓库管理的一场革命将于今年9月到来。

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此内容最初发布在Traubitz博客上。