在金融領(lǐng)域，云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可用于風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估與客戶分析。它能整合客戶的各類交易數(shù)據(jù)、信用記錄等，輔助銀行準(zhǔn)確評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，制定貸款策略。

零售行業(yè)中，云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)助力銷(xiāo)售分析與庫(kù)存管理。通過(guò)分析海量銷(xiāo)售數(shù)據(jù)，零售商可把握銷(xiāo)售趨勢(shì)，精準(zhǔn)預(yù)估庫(kù)存需求，優(yōu)化供應(yīng)鏈運(yùn)營(yíng)。

云數(shù)倉(cāng)的應(yīng)用場(chǎng)景越來(lái)越源豐富了。關(guān)注數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的人可能會(huì)發(fā)現(xiàn)——

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是企業(yè)工作負(fù)載的中心樞紐，“擁有”企業(yè)最有價(jià)值的數(shù)據(jù)；

越來(lái)越多的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品出現(xiàn)，表明數(shù)倉(cāng)市場(chǎng)加速發(fā)展，競(jìng)爭(zhēng)日趨激烈；

在Snowflake創(chuàng)造史上規(guī)模最大的軟件公司IPO記錄之后，市場(chǎng)普遍認(rèn)為，云戰(zhàn)爭(zhēng)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是必過(guò)的一道坎。而現(xiàn)在，云數(shù)倉(cāng)幾乎已經(jīng)占到了數(shù)倉(cāng)市場(chǎng)的半壁江山；

大模型在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域的應(yīng)用生態(tài)迅速發(fā)展，出現(xiàn)了如Cursor、DeepSeek等工具，用于輔助編碼、業(yè)務(wù)提數(shù)和自助分析等場(chǎng)景。

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)代表了數(shù)據(jù)管理和分析能力的重大飛躍，不僅能有效整合多源數(shù)據(jù)，提供統(tǒng)一視圖，支持復(fù)雜查詢與分析，而且能大大提升數(shù)據(jù)利用效率和決策支持能力。

做更好的可擴(kuò)展性、靈活性和成本優(yōu)勢(shì)

云數(shù)倉(cāng)迎來(lái)高光時(shí)刻

幾十年來(lái)，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)一直是企業(yè)分析和報(bào)告的主要內(nèi)容。但是數(shù)倉(cāng)設(shè)計(jì)的目的并不是為了處理當(dāng)今的爆炸式數(shù)據(jù)增長(zhǎng)或跟上最終用戶不斷變化的需求。

在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的商業(yè)環(huán)境中，企業(yè)在不斷尋求有效存儲(chǔ)、管理和分析大量信息的方法。隨著數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，傳統(tǒng)的本地部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在滿足現(xiàn)代分析和商業(yè)智能需求時(shí)，成本和效率壓力不斷增大。

而云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是一種革命性的數(shù)據(jù)管理方法，有望實(shí)現(xiàn)更好的可擴(kuò)展性、靈活性和成本優(yōu)勢(shì)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案的幾種類型。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案可分為多種類型，包括企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)（DW）、運(yùn)營(yíng)DW、云DW和混合DW等。每種類型都提供獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，以滿足不同的組織需求。

企業(yè)DW專為大規(guī)模數(shù)據(jù)管理而設(shè)計(jì)，提供集中存儲(chǔ)和高級(jí)分析功能，支持復(fù)雜的查詢和大容量數(shù)據(jù)處理，使其適用于具有廣泛數(shù)據(jù)要求的大型組織。

另一方面，運(yùn)營(yíng)DW針對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和運(yùn)營(yíng)分析進(jìn)行了優(yōu)化，處理日常數(shù)據(jù)作，并提供支持即時(shí)業(yè)務(wù)決策的見(jiàn)解。

云DW提供靈活性和成本效益，利用云基礎(chǔ)設(shè)施提供可擴(kuò)展且彈性的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案，非常適合希望最大限度地減少資本支出，同時(shí)最大限度地提高數(shù)據(jù)可訪問(wèn)性和集成能力的組織。

混合DW結(jié)合了本地和云環(huán)境的優(yōu)點(diǎn)，提供了一種平衡的數(shù)據(jù)管理方法，使組織能夠保留對(duì)敏感數(shù)據(jù)的控制，同時(shí)利用云的可擴(kuò)展性和靈活性。這種混合方法使企業(yè)能夠根據(jù)特定需求和監(jiān)管要求優(yōu)化其數(shù)據(jù)策略。

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)代表了在傳統(tǒng)本地解決方案上的重大飛躍。對(duì)更靈活、安全和可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)解決方案的需求導(dǎo)致了云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的發(fā)展。隨著時(shí)間的推移，云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)越來(lái)越受歡迎。

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是托管在云基礎(chǔ)設(shè)施上的結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的集中式存儲(chǔ)庫(kù)，是現(xiàn)代分析系統(tǒng)的核心，能夠存儲(chǔ)、處理和分析來(lái)自各種來(lái)源的大量數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)的本地?cái)?shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)不同，基于云的解決方案利用云計(jì)算的強(qiáng)大功能來(lái)提供增強(qiáng)的可擴(kuò)展性、性能和可訪問(wèn)性。

通過(guò)將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)轉(zhuǎn)移到云中，企業(yè)可以從可擴(kuò)展的資源、經(jīng)濟(jì)高效的存儲(chǔ)選項(xiàng)和自動(dòng)化維護(hù)中受益。這種轉(zhuǎn)型由亞馬遜云科技AWS、Microsoft Azure 、阿里云、Google Cloud、甲骨文OCI等主要云服務(wù)提供商帶頭的。

發(fā)展了多年的中國(guó)數(shù)倉(cāng)市場(chǎng)，正處于大繁榮的邊緣。在美國(guó)數(shù)據(jù)庫(kù)市場(chǎng)中，分析型（OLAP）數(shù)據(jù)庫(kù)的份額已經(jīng)達(dá)到40%~50%，但在中國(guó)市場(chǎng)，這一數(shù)字僅是10%左右，因此，中國(guó)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)市場(chǎng)發(fā)展?jié)摿薮?，并且具有較大的增長(zhǎng)潛力。

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)特征日益凸顯。想象一下這樣一個(gè)世界，企業(yè)可以從世界任何地方即時(shí)訪問(wèn)、分析和利用大量數(shù)據(jù)。這就是云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的承諾，是數(shù)據(jù)管理和分析領(lǐng)域的變革力量，不僅簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，還為全球企業(yè)提供了前所未有的敏捷性和規(guī)模。

借助云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，您不再受物理數(shù)據(jù)中心的限制，現(xiàn)在可以動(dòng)態(tài)擴(kuò)展或縮減數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，以快速滿足不斷變化的業(yè)務(wù)預(yù)算和要求。由于云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)是高度結(jié)構(gòu)化和統(tǒng)一的，因此它已準(zhǔn)備好支持各種特定的商業(yè)智能和分析使用案例。

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)最顯著的成就之一是其可擴(kuò)展性。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要大量的硬件投資和資源來(lái)擴(kuò)展運(yùn)營(yíng)，而基于云的解決方案可以根據(jù)不斷變化的需求進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。例如，在高峰期運(yùn)營(yíng)的企業(yè)可以毫不費(fèi)力地?cái)U(kuò)展其存儲(chǔ)和處理能力，確保最佳性能，而無(wú)需長(zhǎng)期承諾。

此外，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的進(jìn)步已經(jīng)改變了各行各業(yè)的決策過(guò)程。通過(guò)利用云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，組織可以執(zhí)行高級(jí)分析，采用機(jī)器學(xué)習(xí)模型，并在生成數(shù)據(jù)時(shí)獲得可作的見(jiàn)解。事實(shí)證明，這種實(shí)時(shí)功能在金融、醫(yī)療保健和零售等行業(yè)非常寶貴，及時(shí)洞察可以推動(dòng)關(guān)鍵決策。

安全性增強(qiáng)在采用云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)方面也發(fā)揮了至關(guān)重要的作用。憑借強(qiáng)大的加密技術(shù)和符合行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)可確保維護(hù)數(shù)據(jù)完整性和隱私性，從而解決有關(guān)數(shù)據(jù)泄露和未經(jīng)授權(quán)訪問(wèn)的擔(dān)憂。

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的關(guān)鍵獨(dú)特特征之一是靈活性。從完全托管的服務(wù)到集成本地和云資源的混合模式，定制專門(mén)解決其運(yùn)營(yíng)要求和預(yù)算限制的解決方案。

此外，云數(shù)倉(cāng)平臺(tái)可以集成人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）工具，企業(yè)就可以自動(dòng)執(zhí)行復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理任務(wù)、預(yù)測(cè)趨勢(shì)并在潛在問(wèn)題出現(xiàn)之前發(fā)現(xiàn)和解決問(wèn)題，為創(chuàng)新和效率開(kāi)辟了新的途徑。

例如，Cursor工具能夠自動(dòng)生成SQL代碼，減少開(kāi)發(fā)人員的重復(fù)性工作，而DeepSeek的微調(diào)能力則提供了更高的靈活性和數(shù)據(jù)安全性。這些工具的應(yīng)用使得企業(yè)在數(shù)據(jù)處理和分析方面更加高效和智能。

市場(chǎng)規(guī)模突破300億美元

云數(shù)倉(cāng)引領(lǐng)發(fā)展

數(shù)倉(cāng)市場(chǎng)規(guī)模突破300億美元，中國(guó)云數(shù)倉(cāng)規(guī)模首次超過(guò)了本地部署的數(shù)倉(cāng)。隨著企業(yè)越來(lái)越重視數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策，預(yù)計(jì)對(duì)高級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案的需求將飆升，標(biāo)志著數(shù)據(jù)管理和分析的變革時(shí)代到了，改變組織處理和解釋數(shù)據(jù)以做出關(guān)鍵業(yè)務(wù)決策的方式。

大數(shù)據(jù)技術(shù)的日益采用，云計(jì)算系統(tǒng)的快速發(fā)展，以及各行各業(yè)對(duì)商業(yè)智能工具需求的飆升，推動(dòng)全球數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)市場(chǎng)有望急劇增長(zhǎng)。IDC預(yù)測(cè)全球數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)市場(chǎng)測(cè)將從2025年的300億美元躍升至2032年的650億美元。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)市場(chǎng)的格局正在發(fā)生重大變化，反映了其在現(xiàn)代數(shù)字經(jīng)濟(jì)中的關(guān)鍵作用。IDC報(bào)告顯示，2024年上半年中國(guó)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件市場(chǎng)規(guī)模為4.7億美元，同比增長(zhǎng)6.9%。其中，本地部署數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件規(guī)模為2.2億美元，同比增長(zhǎng)4.6%；公有云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件規(guī)模為2.5億美元，同比增長(zhǎng)9.1%。云數(shù)倉(cāng)規(guī)模首次超過(guò)了本地部署的數(shù)倉(cāng)，增速也超過(guò)了超過(guò)了本地部署的數(shù)倉(cāng)。

IDC預(yù)計(jì)，2028年中國(guó)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)軟件市場(chǎng)規(guī)模預(yù)將達(dá)到21.5億美元，2023-2028年的年復(fù)合增長(zhǎng)率（CAGR）為17.9%。

領(lǐng)先創(chuàng)新者領(lǐng)域的幾乎全是云數(shù)倉(cāng)供應(yīng)商。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域的供應(yīng)商可以分為兩類，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)領(lǐng)域的領(lǐng)先創(chuàng)新者，包括Snowflake、Amazon Redshift、Google BigQuery、Microsoft Azure Synapse、阿里云、騰訊云等行業(yè)巨頭因其創(chuàng)新解決方案而受到認(rèn)可，其云原生數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和AI驅(qū)動(dòng)的分析正在為行業(yè)樹(shù)立新標(biāo)準(zhǔn)。

例如，Snowflake繼續(xù)通過(guò)其尖端的云數(shù)據(jù)平臺(tái)突破界限，提供無(wú)縫的數(shù)據(jù)協(xié)作和復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析功能。同樣，Amazon Redshift的無(wú)服務(wù)器選項(xiàng)通過(guò)提供前所未有的可擴(kuò)展性和成本效益，徹底改變了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。

除了技術(shù)進(jìn)步之外，這些創(chuàng)新者還專注于增強(qiáng)用戶體驗(yàn)。Google BigQuery憑借其無(wú)服務(wù)器、高度可擴(kuò)展且經(jīng)濟(jì)高效的多云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案，使用戶能夠?qū)Υ笮蛿?shù)據(jù)集實(shí)時(shí)執(zhí)行SQL查詢。而Microsoft Azure Synapse Analytics則通過(guò)將大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)無(wú)縫數(shù)據(jù)集成。

另一類是新興競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，包括Oracle Autonomous Data Warehouse、IBM DB2 Warehouse、Teradata，以及星環(huán)科技、科杰科技、滴普科技等正在利用先進(jìn)的技術(shù)來(lái)增強(qiáng)其數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案。

Oracle的自治功能通過(guò)自動(dòng)化簡(jiǎn)化了數(shù)據(jù)管理流程，從而減少了人工干預(yù)的需求并提高了運(yùn)營(yíng)效率。IBM DB2 Warehouse促進(jìn)了跨本地、私有云和公共云環(huán)境的集成，為組織提供所需的靈活性和可擴(kuò)展性。

科杰科技通過(guò)優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)和查詢算法，能夠快速響應(yīng)用戶的數(shù)據(jù)分析需求，在電商、金融等行業(yè)有成功案例。滴普科技專注于大數(shù)據(jù)和云原生領(lǐng)域，提供了數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)治理、數(shù)據(jù)分析等一站式服務(wù)，幫助企業(yè)提升數(shù)據(jù)價(jià)值挖掘的效率。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)市場(chǎng)的領(lǐng)先公司正在采用各種戰(zhàn)略來(lái)維持其市場(chǎng)地位。并購(gòu)、戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系、產(chǎn)品創(chuàng)新和地域擴(kuò)張是數(shù)倉(cāng)企業(yè)普遍采用的增長(zhǎng)戰(zhàn)略，充分利用新興機(jī)會(huì)，以滿足不斷變化的市場(chǎng)需求。

并購(gòu)提供了獲得新技術(shù)、人才和客戶群的機(jī)會(huì)，促進(jìn)了快速的市場(chǎng)滲透。與技術(shù)提供商、咨詢公司和行業(yè)特定專家建立戰(zhàn)略合作伙伴關(guān)系，使公司能夠增強(qiáng)其產(chǎn)品并擴(kuò)大其覆蓋范圍。例如，與AI和機(jī)器學(xué)習(xí)專家的合作可以促進(jìn)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案中高級(jí)分析功能的開(kāi)發(fā)。產(chǎn)品創(chuàng)新（如引入無(wú)服務(wù)器數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和AI驅(qū)動(dòng)型分析工具）可幫助公司在競(jìng)爭(zhēng)激烈的市場(chǎng)中脫穎而出。

盡管增長(zhǎng)勢(shì)頭強(qiáng)勁，但數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)市場(chǎng)仍面臨一些挑戰(zhàn)。集成復(fù)雜性、高部署成本和重大的數(shù)據(jù)安全問(wèn)題等是組織必須克服的重大障礙。

不同數(shù)據(jù)源和系統(tǒng)的集成耗時(shí)，并且需要專業(yè)知識(shí)。組織需要確保無(wú)縫數(shù)據(jù)集成，以實(shí)現(xiàn)其數(shù)據(jù)的統(tǒng)一視圖，對(duì)于準(zhǔn)確的分析和報(bào)告至關(guān)重要。將數(shù)據(jù)從舊系統(tǒng)移動(dòng)到云可能既復(fù)雜又耗時(shí)，組織需要仔細(xì)規(guī)劃其遷移策略，并確?，F(xiàn)有數(shù)據(jù)管道和應(yīng)用與新的云環(huán)境兼容。

與實(shí)施高級(jí)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案相關(guān)的高部署成本也可能是一個(gè)重大障礙，尤其是對(duì)于中小型企業(yè)而言。隨著數(shù)據(jù)在云環(huán)境中的分布越來(lái)越廣，保持一致的數(shù)據(jù)治理策略和實(shí)踐可能具有挑戰(zhàn)性。組織需要實(shí)施跨本地和云環(huán)境的數(shù)據(jù)治理框架。

組織必須決定是采用多云戰(zhàn)略還是依賴單一云提供商來(lái)滿足其數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需求。雖然多云方法可以提供更大的靈活性并避免供應(yīng)商鎖定，但它也可能增加復(fù)雜性和管理開(kāi)銷(xiāo)。

確保數(shù)據(jù)安全和遵守法規(guī)要求是另一個(gè)挑戰(zhàn)，因?yàn)槠髽I(yè)必須保護(hù)敏感信息免受未經(jīng)授權(quán)的訪問(wèn)和泄露。雖然云提供商提供各種合規(guī)性認(rèn)證，但受到高度監(jiān)管的行業(yè)的組織在確保其云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)滿足所有適用的法規(guī)要求方面可能面臨額外的挑戰(zhàn)。

產(chǎn)品和方案堅(jiān)持融合與創(chuàng)新

推動(dòng)云數(shù)倉(cāng)市場(chǎng)增長(zhǎng)

目前，市場(chǎng)上有兩類云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品或者解決方案：一類是與云無(wú)關(guān)的，可以在任何云平臺(tái)或者混合平臺(tái)部署；另一類則是平臺(tái)托管的數(shù)倉(cāng)服務(wù)。

與云平臺(tái)無(wú)關(guān)的云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案很多，Snowflake、Oracle Autonomous Data Warehouse、SAP Data Warehouse Cloud等。

Snowflake是唯一一個(gè)不在自己的云中運(yùn)行數(shù)據(jù)的云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。借助全球數(shù)據(jù)復(fù)制，企業(yè)可以將數(shù)據(jù)移動(dòng)到世界任何地方的幾乎任何云中，您可以將存儲(chǔ)和計(jì)算分開(kāi)，并同時(shí)運(yùn)行多個(gè)虛擬倉(cāng)庫(kù)，從而隔離不同的查詢，并轉(zhuǎn)化為高數(shù)據(jù)并發(fā)性。

Snowflake的優(yōu)勢(shì)就是提供基于AWS、Microsoft Azure等構(gòu)建的云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，幾乎可以加載和優(yōu)化來(lái)自任何來(lái)源的數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，包括JSON、Avro和XML。Snowflake具有對(duì)標(biāo)準(zhǔn)SQL的廣泛支持，因此用戶可以執(zhí)行更新、刪除、分析函數(shù)、事務(wù)和復(fù)雜聯(lián)接。

Oracle Autonomous Data Warehouse（Oracle ADW）也是一項(xiàng)云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，可幫助組織保護(hù)數(shù)據(jù)并開(kāi)發(fā)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用，還可以自動(dòng)預(yù)置、配置、調(diào)整、擴(kuò)展和備份數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。Oracle還包括用于自助數(shù)據(jù)加載、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、業(yè)務(wù)模型、自動(dòng)洞察和內(nèi)置數(shù)據(jù)庫(kù)功能覆蓋的工具，支持跨多種數(shù)據(jù)類型的查詢和機(jī)器學(xué)習(xí)分析。

與Snowflake 一樣，Oracle和AWS、谷歌云、微軟Azure合作，支持客戶在三大云中訪問(wèn)基于專用基礎(chǔ)設(shè)施的Oracle Autonomous Database，為客戶提供統(tǒng)一的OCI，包括簡(jiǎn)化的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)管理、計(jì)費(fèi)和統(tǒng)一的客戶支持等，可將Oracle數(shù)據(jù)庫(kù)中的企業(yè)數(shù)據(jù)無(wú)縫連接到云上運(yùn)行的應(yīng)用及相關(guān)服務(wù)。

IBM DB2是一個(gè)由客戶管理的預(yù)配置數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可在私有云、虛擬私有云和其他容器支持的基礎(chǔ)架構(gòu)中運(yùn)行。而SAP Data Warehouse Cloud實(shí)時(shí)連接多云和本地存儲(chǔ)庫(kù)中的數(shù)據(jù)，同時(shí)保留業(yè)務(wù)環(huán)境。Teradata Vantage的產(chǎn)品組合可在自己的托管云以及AWS或 Microsoft Azure上使用。Clickhouse非常適合需要快速的開(kāi)源無(wú)服務(wù)器云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的企業(yè)。

與云相關(guān)云上托管數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)產(chǎn)品豐富多彩。阿里云的云原生大數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)MaxCompute是面向分析的企業(yè)級(jí)SaaS模式智能化云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，以無(wú)服務(wù)器架構(gòu)提供全托管、開(kāi)箱即用的在線數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)服務(wù)，具備高性價(jià)比、多模計(jì)算、企業(yè)級(jí)安全、AI驅(qū)動(dòng)等優(yōu)勢(shì)，可實(shí)現(xiàn)EB級(jí)大規(guī)模計(jì)算、湖倉(cāng)一體、全增量和離在線一體化計(jì)算、近實(shí)時(shí)查詢等。

騰訊云構(gòu)筑了國(guó)內(nèi)領(lǐng)先的大數(shù)據(jù)產(chǎn)品矩陣，數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)TCHouse可直接訪問(wèn)DLC湖存儲(chǔ)并提供毫秒級(jí)高性能查詢，過(guò)程無(wú)需經(jīng)過(guò)任何數(shù)據(jù)復(fù)制和同步，能讓用戶同時(shí)享受到數(shù)據(jù)湖的靈活性、低成本、一體化存儲(chǔ)的優(yōu)勢(shì)，以及云數(shù)倉(cāng)TCHouse提供的高性能查詢優(yōu)勢(shì)。

Microsoft Azure Synapse的分析服務(wù)包括數(shù)據(jù)集成、企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和大數(shù)據(jù)分析，最適合使用Microsoft堆棧的中型企業(yè)。如果選擇Power BI商業(yè)智能工具，那么可以使用 Microsoft Azure 來(lái)滿足云數(shù)倉(cāng)需求，Azure支持云和本地用例。需要機(jī)器學(xué)習(xí)集成的業(yè)務(wù)用戶將喜歡與 Azure Databricks和Azure機(jī)器學(xué)習(xí)的連接。為了滿足大數(shù)據(jù)需求，可與Azure Synapse Analytics 集成。

Google通過(guò)其BigQuery產(chǎn)品提供完全托管的企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)用于分析，適合預(yù)算有限但不經(jīng)常運(yùn)行查詢的企業(yè)，它支持按使用量付費(fèi)定價(jià)，只需為運(yùn)行的查詢付費(fèi)，成為希望獲得云的便利性但沒(méi)有相關(guān)成本的中小型企業(yè)的選擇。

同樣亞馬遜Redshift也是一個(gè)完全托管的云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，可讓客戶從幾百GB擴(kuò)展到1 PB或更多，用戶能夠上傳任何數(shù)據(jù)集并執(zhí)行數(shù)據(jù)分析查詢。AWS 還提供了多種方法來(lái)執(zhí)行集群管理，具體取決于用戶的技能水平，適合預(yù)算有限但不經(jīng)常運(yùn)行查詢的企業(yè)。

AI驅(qū)動(dòng)的分析和數(shù)據(jù)虛擬化等技術(shù)

正在改變數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的未來(lái)

AI 驅(qū)動(dòng)的分析和數(shù)據(jù)虛擬化正在改變數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的格局。通過(guò)將AI驅(qū)動(dòng)的分析與數(shù)據(jù)虛擬化相結(jié)合，組織可以創(chuàng)建更敏捷、響應(yīng)速度更強(qiáng)的數(shù)據(jù)環(huán)境。

AI在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)解決方案中的集成正在增強(qiáng)其能力，使其更加強(qiáng)大和對(duì)用戶友好。AI驅(qū)動(dòng)的分析工具可以處理和分析復(fù)雜的數(shù)據(jù)集，識(shí)別難以手動(dòng)檢測(cè)的模式和趨勢(shì)。

隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，云數(shù)倉(cāng)與大模型的結(jié)合將推動(dòng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)從傳統(tǒng)的存儲(chǔ)和處理工具轉(zhuǎn)變?yōu)橹悄芑臎Q策引擎。企業(yè)可以通過(guò)大模型的智能分析能力，獲得更精確的預(yù)測(cè)和洞察，提升業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)力。同時(shí)，AI驅(qū)動(dòng)的自動(dòng)化數(shù)據(jù)治理和智能化應(yīng)用將進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)管理的效率和合規(guī)性。

專家認(rèn)為，DeepSeek作為聚焦AGI的國(guó)內(nèi)領(lǐng)軍者，其大模型與AI能力天然適配數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的進(jìn)化需求，如精準(zhǔn)解析業(yè)務(wù)需求，將自然語(yǔ)言轉(zhuǎn)化為SQL或數(shù)據(jù)模型；從海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)隱藏規(guī)律，優(yōu)化數(shù)據(jù)建模與ETL流程；動(dòng)態(tài)調(diào)整數(shù)據(jù)分區(qū)、索引策略，實(shí)現(xiàn)“自優(yōu)化”數(shù)倉(cāng)；融合結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化文本、圖像信息，拓展數(shù)倉(cāng)邊界等。

數(shù)據(jù)虛擬化允許組織訪問(wèn)和分析來(lái)自多個(gè)來(lái)源的數(shù)據(jù)，而無(wú)需物理數(shù)據(jù)移動(dòng)，顯著減少了數(shù)據(jù)重復(fù)，并確保了整個(gè)組織的數(shù)據(jù)一致性。

云原生數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)市場(chǎng)最重要的趨勢(shì)之一。云原生數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)提供無(wú)與倫比的可擴(kuò)展性和靈活性，消除了維護(hù)復(fù)雜的本地基礎(chǔ)設(shè)施的需要，從而降低成本，同時(shí)提高了數(shù)據(jù)的可訪問(wèn)性和集成性，使其成為各種規(guī)模企業(yè)的理想選擇。

云原生數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)能夠高效處理大量數(shù)據(jù)，可以根據(jù)需求擴(kuò)展或縮減資源，為企業(yè)提供響應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)需求所需的敏捷性。

此外，云原生環(huán)境支持與其他云服務(wù)的無(wú)縫集成，使組織能夠構(gòu)建全面的數(shù)據(jù)生態(tài)系統(tǒng)，這種集成有助于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理和分析，幫助企業(yè)更快、更高效地獲得可作的見(jiàn)解。

因此，企業(yè)越來(lái)越多地利用這些優(yōu)勢(shì)，將數(shù)據(jù)遷移到云中以，從而推動(dòng)市場(chǎng)增長(zhǎng)。

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的技術(shù)進(jìn)步為數(shù)據(jù)敏捷性和智能業(yè)務(wù)奠定了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。從企業(yè)數(shù)據(jù)的發(fā)展過(guò)程中，將持續(xù)從生產(chǎn)數(shù)據(jù)向分析數(shù)據(jù)的過(guò)程推進(jìn)。當(dāng)數(shù)據(jù)在生產(chǎn)環(huán)節(jié)中誕生，便可能會(huì)在公有云和私有平臺(tái)上進(jìn)行分配，再傳送至不同的云上，最后以SaaS模式對(duì)客戶進(jìn)行服務(wù)分析。

當(dāng)數(shù)據(jù)變得越來(lái)越多，企業(yè)在數(shù)據(jù)管理中就面臨從傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)向數(shù)據(jù)湖倉(cāng)一體轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)。以往分析任務(wù)可能依賴于報(bào)表系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)。然而，隨著業(yè)務(wù)需求對(duì)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性、完整性以及對(duì)結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的支持提出更高要求，數(shù)據(jù)的重心逐漸向數(shù)據(jù)湖倉(cāng)一體傾斜。

近幾年，數(shù)據(jù)湖等領(lǐng)域的創(chuàng)新（允許將原始數(shù)據(jù)和處理數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在單個(gè)存儲(chǔ)庫(kù)中）和無(wú)服務(wù)器架構(gòu)（無(wú)需服務(wù)器管理）正在進(jìn)一步突破應(yīng)用界限，使各種規(guī)模的公司都可以更輕松地利用強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具，而無(wú)需承擔(dān)沉重的基礎(chǔ)設(shè)施成本。

此外，多云戰(zhàn)略的采用也越來(lái)越受到關(guān)注。組織越來(lái)越多地利用多個(gè)云服務(wù)提供商來(lái)避免供應(yīng)商鎖定，增強(qiáng)彈性并優(yōu)化其數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和處理能力。這一趨勢(shì)標(biāo)志著數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的轉(zhuǎn)變更加分散和有彈性，有望提高靈活性和對(duì)企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的控制。

隨著云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)的不斷成熟，未來(lái)發(fā)展的重點(diǎn)可能會(huì)轉(zhuǎn)向提高云提供商之間的互作性、增強(qiáng)的數(shù)據(jù)治理和更復(fù)雜的分析功能等。

云數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)之旅不僅僅是存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，而是充分挖掘數(shù)據(jù)的價(jià)值與潛力?？梢灶A(yù)見(jiàn)，未來(lái)企業(yè)數(shù)據(jù)分析將變得更加集成、簡(jiǎn)化、智能、實(shí)時(shí)，最終推動(dòng)企業(yè)走向創(chuàng)新和效率的新高度。

來(lái)源：數(shù)據(jù)猿