组织需要处理的数据越来越多，现存数据仓库系统往往不堪重负，大数据软件部署才应运而生。但这并不代表数据仓库已经过时了。

数据仓库研究院负责数据管理调查的总监Philip Russom表示：“这几年，数据仓库架构变了又变，随着数据量增大、数据种类增多，数据仓库也要相应进化。”

基于Hadoop的大数据系统最早被认为是数据仓库的终结者，但随着Hadoop的发展，人们越来越感觉到二者应该互补共存。例如，在数据仓库研究院2012年十月开展的一项调查中，263名IT专家、业务用户和咨询师参与了调查，其中78%的受访者认为Hadoop系统可以有效补充数据仓库，从而支持更高级的分析应用。另外，41%的受访者认为Hadoop是信息进入数据仓库之前很好的预处理工具。过半的受访者认为Hadoop不会完全替代数据仓库，只有4%认为会完全替代。

Russom认为使用在数据进入数据仓库之前，用Hadoop对其进行预处理升级是大数据技术的“重要据点”，但升级过程只是数据仓库改变的一个方面。很多情况下，Hadoop集群能够处理原始数据，并进行分析。以前，数据预处理只是暂时的，现在它已经进化为一个档案馆。

需要与数据仓库结合

但是，Russom不希望看到这些“档案馆”孤立地存在，与数据仓库脱节。一些数据也许会以汇总分析结果的形式移到数据仓库中，两种技术的融合趋势越来越明显。Russom在数据仓库研究院的调查报告中写道，“有时基于Hadoop的分析部署在筒仓中，但在进行数据分析时，需要与Hadoop和数据仓库的数据进行集成，从而增强业务洞察力。”

Gartner分析师Mark Beyer表示，大数据项目是单独产生的，容易产生信息孤岛。要防止这一点，组织需要一开始就把大数据项目放入数据管理总体战略中。这意味着要像关心传统数据一样关心大数据，比如大数据集从何而来，大数据能够保存多长时间，使用之前是否需要处理等。

Beyer认为，大数据资源池中的数据管理流程需要与外部数据结合起来，包括他认为的来自于Facebook、Twitter和其他社交网站的“大众数据”。了解数据来源和数据变化速度等属性，对大数据管理来说，至关重要。

最后，Beyer说道：“相比其他任何数字信息，大数据集更不精确。”所以他警告IT管理者做好准备。“大数据是一个入侵者。大数据破坏原有规则，难以驾驭。”所以在应用信息的时候，能够有效控制数据时成败的关键。

大数据软件带来的技术挑战

除了数据质量和治理难题，大数据局技术挑战也不容小觑，更别说部署Hadoop需要的MapReduce技能了。Hadoop的维护也很困难，这一部分要归咎于Hadoop 1在分布式处理框架上的扩展局限性。Hadoop 1 运行MapReduce批处理应用程序的性能也受到限制。

去年十月发布的Hadoop 2新增了YARN管理器，可以应用非MapReduce应用程序，并新增了联邦（federation）和高可用性特点，希望能够提高扩展性和集群正常运作的时间。一些供应商还添加了查询引擎，支持对Hadoop数据的实时分析，Yahoo等用户就配合YARN使用了开源的Storm复杂事件处理引擎，捕获流数据。

这些技术固然促进了大数据管理考核分析应用的发展，但同时也给IT、数据仓库和数据管理方面的人员带来了技术挑战。越来越多的公司会面临这样的问题。在上文提到的数据仓库研究院的调查中，10%的受访者表示组织中已经在用Hadoop系统，51%表示计划在三年内部署Hadoop。

IT团队成为公司的焦点，他们肩负着搭建可扩展的大数据系统、与现有数据仓库、分析和操作环境集成的重任。IT团队需要找到合适的技术，用最能产生业务价值的方式管理流程。