传统的数据仓库技术从现在的大数据的角度来看，业内人能够明白深深其中的挑战。一个运行了20多年的数据架构，必然有其合理性。也正是因为年代久远，存量过多，才导致举步维艰。在Cloud和5G时代，超密度网络集成和大数据洞察需求给企业客户带来新的挑战，从数据仓库到数据湖，不仅仅架构的变革，更是思维方式的升级。本文尝试梳理数据架构的演进过程。数据仓库历史沿革数据仓库概念数据仓库架构数据立方体数据库建模大数据架构数据湖架构演进路径实践1970年，关系数据库的研究原型SystemR和INGRES开始出现，这两

传统的数据仓库技术从现在的大数据的角度来看，业内人能够明白深深其中的挑战。一个运行了 20多年的数据架构，必然有其合理性。也正是因为年代久远，存量过多，才导致举步维艰。在Cloud 和5G时代，超密度网络集成和大数据洞察需求给企业客户带来新的挑战，从数据仓库到数据湖，不仅仅架构的变革，更是思维方式的升级。本文尝试梳理数据架构的演进过程。数据仓库历史沿革 数据仓库概念