话题： 数据集成
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大数据时代到来 我们还需不需要ETL？
2015-06-22 | 作者：Livbee将数据转化为有用信息，成为了许多企业迈不过去的一道坎，也是许多大数据项目仓促上马但最终失败的主要原因。
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数据仓库内心独白：我该如何存在
2015-01-08 | 作者：David Loshin | 翻译：陈洪钰随着新技术的逐渐兴起：Hadoop集群、NoSQL数据库、列式和内存数据库，数据虚拟化工具，新的问题也出现了，传统数据仓库和新兴技术该以什么关系存在？
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Facebook 300PB的数据仓库是如何炼成的？
2014-12-09 | 作者：Pamela Vagata | 翻译：梁堰波Facebook在数据仓库上遇到的存储可扩展性的挑战是独一无二的。我们基于Hive的数据仓库中存储了超过300PB的数据，并且以每日新增600TB的速度增长。
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四步提升数据访问层缓存部署
2014-11-30 | 作者：ammbra | 翻译：Eunice通过持久性，应用程序有一个数据访问层，它可以提供对数据库的简单访问，但是，如果应用程序通过反复访问数据的形式按需服务网页，应用程序的性能就会降低。
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零售行业通过数据集成满足客户需求
2014-10-09 | 作者：Stephanie Neil现在人与人之间的交流方式层出不穷——移动设备、文本传送还有社交媒体，人们也期望通过这些渠道与商业伙伴进行沟通。
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大数据供应商请不要贬低数据仓库系统
2014-06-17 | 作者：Wayne Eckerson | 翻译：曾少宁本质上来讲，数据仓库并不是一项技术或一个工具而已。它主要是一种以电子方式（如数据）整合组织资源的业务流程，所以它是一个整体，而不是各种组件的松散堆砌。
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“数据池”误导企业IT架构发展方向
2014-05-22 | 作者：Barry Devlin | 翻译：陈洪钰究竟什么是数据池呢？简言之，数据池意味着企业所有数据都可以，并应该存储在Hadoop中，所有业务应用都能平等地访问和使用数据。
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大数据时代的商务智能解构企业数据仓库架构
2014-05-13 | 作者：Claudia ImhoffColin White | 翻译：陈洪钰对于商务智能或数据仓库开发者来说，这是一个让人眼花缭乱的时代，各种新技术层出不穷。在技术创新解构现存架构时候，数据仓库和商务智能也不能例外。
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使用大数据管理工具满足用户期望
2014-03-18 | 作者：Maxine Giza | 翻译：孙瑞尽管每个企业采取的方式会有所不同，但如果想从大数据中获取最大的价值，那么对技术以及流程的改变总是免不了的。
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Hadoop不会单独存在，需与EDW集成
2014-03-04 | 作者：Jack Vaughan | 翻译：陈洪钰随着大数据时代的到来，海量的数据涌入组织，给原有数据仓库系统带来巨大的压力，部署大数据软件已经迫在眉睫。
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