十多年來,Salesforce客戶關系管理(CRM)解決方案一直是幾乎所有業務的中心。 但是,盡管它非常適合提高運營效率,但許多人發現將其用于多維數據分析具有挑戰性。這篇文章描述了如何通過現代云數據倉庫來擴大您的Salesforce足跡來彌合這種差距。
Google BigQuery是一個具有成本效益、高度可擴展的無服務器數據倉庫,專為業務敏捷性而設計。該平臺管理所有的資源,自動擴展并高度可用。因此,倉庫管理員不必花時間做典型的實施決策,如CPU大小或最大存儲分配。
任何曾經從事數據倉庫項目工作的人都知道,這可能是一項艱巨的工作,需要數年的時間才能完成,并花費數百萬美元。所以總是有人希望能夠解決數據倉庫的問題,Qlik就應運而生,它最大功能之一就是無需數據倉庫即可將多個不同的數據源整合在一起。
當前,越來越多的企業正在考慮將其數據倉庫遷移至云端,對于大多數企業而言,現有的數據倉庫部署在本地的數據中心中,基于投資保護和數據安全的考量,無法將數據倉庫整體遷移到云上。因此,一種混合型的,將本地和云端數據倉庫整合的架構,成為大多數企業傾向并選擇的部署方式。
本次分享聚焦于數據庫既結構化數據存儲 OLTP 及 NoSQL 領域,不會涉及 OLAP、對象存儲、分布式文件系統。
隨著互聯網近幾年的快速發展,數據這個詞語越來越多的吸引著大家的眼球,今天給大家整理了關于數據挖掘和數據倉庫這兩個詞匯的具體含義,讓我們一起來看看。