現在科技信息發展越來越快，伴隨而來的大量數據分析與處理。如果企業想在市場中占據核心競爭力，除了保證自身運作的正常外，對于大數據分析的也應了如指掌。現在很多行業都離不開大數據分析，他們為了能夠分析某個數據管理系統的數據，要求數據分析員必須精通某種SQL方言，這樣才能將不同的數據源連接到不同的客戶機，各種各樣的數據管理系統也給企業帶來了便捷，但同時也會出現一部分的問題，要知道ETL過程對于數據倉庫來說也是非常費時的，現在讓我們具體來看看。

無論PostgreSQL還是MySQL，Hadoop系統下的Hive或HBase，當前行業內通用的數據管理系統都具有自己的SQL標準集。為了能夠分析某個數據管理系統的數據，數據分析員必須精通某種SQL方言，以便將不同的數據源連接到不同的客戶機。

為解決數據孤島型數據源聯合查詢問題，數據倉庫解決方案在業界得到廣泛應用。在過去的幾年里數據倉庫發展迅速。將處理過的數據集中存儲在)、轉換(Transform)、裝載(Load)等方式，將處理過的數據集中存儲在專門的數據倉庫中，供數據分析師或用戶使用。

但隨著數據規模的進一步擴大，必須指出的是，業界已逐漸認識到將數據轉移到數據倉庫的代價高昂。除數據倉庫的硬件或軟件成本外，ETL邏輯系統的維護和升級所需的人力成本也逐漸成為數據倉庫的重要成本之一。

ETL過程對于數據倉庫來說也是非常費時的。為獲得所需數據，數據分析師或用戶不能與數據倉庫的數據分析模式T+1妥協，業務分析師的困難問題需要快速解決。

為解決各種數據管理系統中的數據孤島問題，出現了針對不同業務應用提出的專題數據倉庫，但隨著業務應用的不斷增多，越來越多的專題數據倉庫出現了數據孤島現象。

以上我們介紹了大數據分析的相關介紹了，或許現在是時候回到最初一下當初的起點，重新審視一下另一種大規模數據分析模式，但是大數據的未來發展還是被很多人看好。如果您想了解更多相關信息，請您及時關注中培偉業。