人人都知道數據倉庫是一種遠見性的現象。不像其他產品驅動的現象，數據倉庫從愿景開始。
想一想在沒有數據倉庫之前的世界。沒有商業智能（BI）。沒有企業數據。也談不上什么關鍵績效指標 (KPI)。那曾經是聯機事務處理 (OLTP) 的世界。曾經有這樣的說法“真正的行家才做聯機事務處理 (OLTP)。”其它任何東西被認為是無價值的，都不值得“真正”專業人士關注。
聯機事務處理 (OLTP) 觀念中的奇特性之一是有一個且只有一個數據庫。這個數據庫服務于所有的信息目的。不難看出這一觀念從何處得來。在線數據庫之前，是主文件。有多種主文件 — 會計、銷售、財務等等。數據庫背后的概念是所有的這些主文件都應該聚集和整合。所以很容易就明白為什么聯機事務處理 (OLTP) 的數據庫理論會過時地認為應該有一個也是唯一的一個數據庫服務于所有的目的。
但數據庫理論并沒有解釋在線處理和信息處理之間服務的顯著不同這一事實。事實上，即使是為了這些目的所需要的數據也是大不相同的。操作數據通常是以應用為目的，而分析數據則是以聯合為目的。在數據倉庫的早期，數據基礎轉換的需要并不明顯。換句話講，應用系統所要的數據是地方性的。操作數據這種地方性的本質根本不適合于數據的合作，而數據的合作需要多種應用程序數據的整合。
但早期數據倉庫遠見性上最值得注意的一件事或許是數據存儲之上的物理介質。在1990年代早期的存儲容量成本和眼下的情況是相當不同的。早期的數據倉庫，存儲成本很高而容量有限。而今天的存儲成本便宜得多而存儲容量則要大得多。
數據倉庫的遠見指出在合作中會有比以往所見證的更多的數據。從一開始，大家就都知道在數據倉庫中會有大量的數據。如果數據成本和數據容量仍然停留在1990年代早期的水平，數據倉庫就永遠不會成為現實。事實上，成本下降而容量也擴大了。瞧，結果就是今天很大的數據倉庫。要讓數據倉庫的遠見性成為現實，在數據倉庫的遠見性最初時所未知的存儲技術上就必須要加以改進。
數據倉庫的遠見性直到今日仍在擴張。目前數據倉庫現有的遠見包含文本數據的收集與轉換。數據庫管理系統曾經對文本的存儲和管理感到棘手。但是現在有文本ETL技術能夠將文本收集、轉換、并存儲在一種關系型數據庫管理系統中。在關系型數據庫管理系統中文本的轉化和儲存打開了文本分析處理的世界。
因此，數據倉庫的預見性還在繼續增長。
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本文標題：數據倉庫的遠見性
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