数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
在互联早期，各个公司的数据量不大，而且较单一，因此整个数据架构比较简单，主要是基于关系型数据库搭建。关系型数据库提供了数据的收集、存储和分析，数据质量比较高，但是能够支撑的数据量有限。
随着互联网的爆发，数据量爆发式增长，原有的数据架构开始暴露出问题：单个关系型数据库无法支撑庞大的数据量。于是公司会按照业务线等方式，把数据拆分，不同的数据库保存不同的数据，比如分别保存订单数据、用户数据等。
虽然这种方式在一定程度上解决了问题，但它同时引入了另外一个问题：数据孤岛。如果业务想跨数据库进行分析，会非常困难，这严重影响了数据的可用价值。
在这个背景下，数据仓库（Data Warehouse）开始崛起。数据仓库可以集成多个数据库的数据，进行统一的处理分析，从而解决数据孤岛问题。
但同时数据仓库也存在各种各样的问题，其中很关键一点是成本相对较高，特别是保存数据量很大的话，会给公司带来比较大的成本压力。
而且采用商业版数据仓库的话，由于技术闭源，且依赖特定的企业级服务器，会让公司和商业数仓背后的公司产生强绑定的风险，这些都是大公司所忌惮的。
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数字化转型网数据专题将关注数据治理、数据质量管理、数据架构、主数据管理、数据仓库、元数据管理、数据备份、数据挖掘、数据分析、数据安全、大数据、数据合规、等数据相关全产业链相关环节。
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