现在科技信息发展越来越快，伴随而来的大量数据分析与处理。如果企业想在市场中占据核心竞争力，除了保证自身运作的正常外，对于大数据分析的也应了如指掌。现在很多行业都离不开大数据分析，他们为了能够分析某个数据管理系统的数据，要求数据分析员必须精通某种SQL方言，这样才能将不同的数据源连接到不同的客户机，各种各样的数据管理系统也给企业带来了便捷，但同时也会出现一部分的问题，要知道ETL过程对于数据仓库来说也是非常费时的，现在让我们具体来看看。

无论PostgreSQL还是MySQL，Hadoop系统下的Hive或HBase，当前行业内通用的数据管理系统都具有自己的SQL标准集。为了能够分析某个数据管理系统的数据，数据分析员必须精通某种SQL方言，以便将不同的数据源连接到不同的客户机。

为解决数据孤岛型数据源联合查询问题，数据仓库解决方案在业界得到广泛应用。在过去的几年里数据仓库发展迅速。将处理过的数据集中存储在)、转换(Transform)、装载(Load)等方式，将处理过的数据集中存储在专门的数据仓库中，供数据分析师或用户使用。

但随着数据规模的进一步扩大，必须指出的是，业界已逐渐认识到将数据转移到数据仓库的代价高昂。除数据仓库的硬件或软件成本外，ETL逻辑系统的维护和升级所需的人力成本也逐渐成为数据仓库的重要成本之一。

ETL过程对于数据仓库来说也是非常费时的。为获得所需数据，数据分析师或用户不能与数据仓库的数据分析模式T+1妥协，业务分析师的困难问题需要快速解决。

为解决各种数据管理系统中的数据孤岛问题，出现了针对不同业务应用提出的专题数据仓库，但随着业务应用的不断增多，越来越多的专题数据仓库出现了数据孤岛现象。

以上我们介绍了大数据分析的相关介绍了，或许现在是时候回到最初一下当初的起点，重新审视一下另一种大规模数据分析模式，但是大数据的未来发展还是被很多人看好。如果您想了解更多相关信息，请您及时关注中培伟业。