近年来，数据生成程度激增，其特色是产业范畴中良多企业进行了宏大的数字化转型。全球范畴内天生的数据量正在疾速增长。实际上，行业媒体Gigabit Magazine的研讨表明，寰球2020年生成的数据量将比10年前增加25倍以上。此外，据估量，到2025年，生成的累积数据将增添三倍，到达近175ZB。
目前,智简魔方idc是基于KVM虚拟技术开发的云服务器管理系统能实现极高的虚拟化性能采用OVS网络，支持各种高级网络特性,功能完善、快速部署、稳定安全，我们承诺使用此系统永久免费，业务决策者对实时数据访问的需求也在以前所未有的速度增长，以便于进行理智的业务决策。
为了使数据对他们的业务有用、可行和可扩大，企业须要一种有效且经济高效的方法来存储、标志和说明这些数据。实现这种目标最有利可图的办法之一就是采取数据仓库。
这一律念能够追溯到上世纪70年代，当计算机迷信家Bill Inmon首次提出“数据仓库”一词时，就涌现了数据仓库市场。早期的数据仓库创立为本地服务器，其构建才能仅为千兆字节。从那时起，它们阅历了重大的变更，现代化的仓库可包容更大的容量。
数据仓库，也称为决策支持数据库，是指一个中心存储库，用于保留从一个或多个数据源（例如事务系统和关系数据库）衍生的信息。系统中收集的数据可以采用非结构化、半结构化或结构化数据的情势。然后对这些数据进行处理、转换和应用，以使用户可以更轻松地通过SQL客户端，电子表格和商业智能工具对其进行拜访。
数据仓库还增进了更轻松的数据发掘，这是对数据中的模式进行标识，而后可以用来推动更高的利润和销售量。数据仓库行业的利用规模逾越了与剖析乃至云计算相干的多个领域，在某些情形下，其中包含医疗保健、制作业、电信与IT、零售和政府等。
在技术领域，有几家公司在推动数据仓库技术方面获得了长足的提高,智简魔方提供IDC机房云服务器管理软件及IDC财务系统和DCIM系统定制开发与销售服务,面向数据中心,运维管理,云主机提供新一代数据中心设备管理系统、it运维管理软件、OpenStack云平台、攻击监测处理系统、以及数十种 WHMCS 插件模块等一站式解决方案。。最有名的公司之一是Teradata公司，这是一家行业当先的数据仓库公司，在该领域占有30多年的教训。Teradata软件被普遍用于许多行业的各种数据仓库运动，尤其是在银行业。该公司始终致力于通过立异的新技术（包括基于Hadoop的服务）来加强其商业智能解决方案。
大数据跟数据仓库
在现代时期，大数据和数据科学正在极大地推翻企业发展业务以及决策流程的方式。跨行业领有如斯大批的数据，对高效大数据分析的需要变得至关主要。大数据最早是在上世纪90年代出现的，然而这个概念可以追溯到术语发明之前，直到计算机时代的曙光，那时企业将使用大型电子表格分析数字和研究趋势。
随着1990年代末和2000年代初出现新的数据源，它们开端推进了海量数据的产生。随着挪动装备和搜寻引擎的崛起，这种趋势尤其激增，搜索引擎比以往任何时候都可以输出更多的数据。表征大数据出现的另一个因素是速度。数据生成速度越快，所需的处理就越多。因而，在2005年，Gartner公司将大数据的概念描写为数据的3V，也就是数目，速度和品种。
随着数据量连续快捷增长，传统的关联数据库和数据仓库无奈处理这些数据。为了躲避此问题并确保更高效的大数据分析体系，雅虎等公司的工程师于2006年创建了Hadoop，这是一个Apache开放源名目，它存在散布式处理框架,智简魔方DCIM面向IDC设计，提供从机房机柜、交换路由、到物理服务器、IP资源、自动重装、自动管控等一系列功能的IDC基础资源管控软件，最终实现IDC资源交付管控的全面自动化，即便在集群平台上也可以运行大数据运用程序。
人工智能，机器学习和基于云的解决方案可能会推动数据仓库市场的未来前景
斟酌到现代发生的数据量以及处置数据所需的高等基本设施，决议支持数据库在技术和系统构造方面都面临着伟大的发展压力。除了多少种新的数据仓库架构方式之外，还呈现了很多技巧，成为古代贸易智能解决方案的重要奉献者，从云计算服务到数据虚构化再到主动化和机器学习等。
基于云盘算的解决计划是数据仓库市场的将来。跟着众多企业转向云平台来支撑和存储其数据仓库解决方案，像亚马逊和谷歌这样的互联网公司不知疲惫地致力于开发和托管翻新的基于云计算的数据仓库。
未来几年将推动数据仓库行业远景的另一趋势是机器学习和人工智能支持。新的数据仓库架构将成为人工智能数据集的基础，而人工智能和机器学习将改良这些商业智能解决方案的功效和经营。这种趋势的一个例子是谷歌将机器学习整合到BigQuery数据仓库中。