大数据时代，如何构建企业数据仓库？

大数据是我的主要研究方向之一，目前也在带相关方向的研究生，所以我来回答一下这个问题。

首先，数据仓库对于企业来说是比较传统的数据管理方案，具有一定规模的企业通过建立数据仓库能够解决一定的“数据孤岛”问题，从而能够让企业的数据有一个更加合理的利用，同时也能够让多个系统通过数据仓库完成互联互通。

但是在大数据时代，企业的数据仓库无论从规模、数据类型、响应速度还是部署架构上来看，都将面临较大的调整，这些调整主要体现在以下几个方面：

第一：数据仓库将以云计算为基础进行构建。云计算的出现从某种程度上来说改变了整个IT行业对于技术资源和存储资源使用的理解，云计算d性的服务模式和廉价的使用策略让更多的企业愿意采用云计算服务，同时云计算也能够提供一站式解决方案，为企业进行信息化升级降低了门槛。把数据仓库搭建在云计算平台上，是目前云计算能够解决的一个重要问题之一。

第二：数据仓库的存储结构由Sql向NoSql转换。虽然目前大量企业的数据仓库依然以结构化数据为主，但是随着物联网的发展，未来数据仓库中必然会出现大量的非结构化数据和半结构化数据，在这种情况下，数据仓库必然要跟着进行调整，数据库类型必将从Sql型数据库向NoSql型数据库转换，未来将出现Sql数据库和NoSql数据库并行的情况。

第三：数据仓库管理智能化。在云计算平台的支撑下，未来企业数据仓库的管理必然向智能化方向发展，基于PaaS将更容易构建出智能化的管理方案，从而提升数据仓库的价值。

最后，这一系列的改变自然离不开人才结构的升级。

物联网是新一代信息技术的重要组成部分。其英文名称是“The Internet of things”。由此，顾名思义，“物联网就是物物相连的互联网”。这有两层意思：第一，物联网的核心和基础仍然是互联网，是在互联网基础上的延伸和扩展的网络；第二，其用户端延伸和扩展到了任何物品与物品之间，进行信息交换和通信。因此，物联网的定义是通过射频识别（RFID）、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等信息传感设备，按约定的协议，把任何物品与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现对物品的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

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