目前，数据激增的五大趋势；最终用户对数据分析、粒度和速度的需求不断增加；请求者和源扩散；预构建设备 / 数据模型的日益普及；以及处理非结构化数据的挑战正在重新塑造数据仓库格局，为各行知业的采用者提出了一项挑战。但 Randolph 并未退缩。他说：“您要迎头直面挑战，要知道通过提高性能和添加新功能可以弥补临时的系统中断。
The Kimball Group 是一家数据仓库教育和咨询组织，在这里工作的咨询师 Warren Thornthwaite 说：“对于 Randolph 这样希望拥抱新趋势的数据仓库管理者来说，变化和挑战都是一个能帮助他们实现超越的机会。无论您要处理不断增长的数据量，还是需要执行深入数据分析或者想知道如何处理没有结构的数据，您都需要将变化转换成机会。”
1. 数据迅速增长
数据至少在以两种方式增长。存储在数据仓库中的信息日积月累不断累加。一家大型市场研究公司在 2008 年的研究表明，企业数据需求正以每年 60% 的速率迅速增长。
同时，随着越来越多的企业流程得到监管和记录，数据仓库管理员需要组织和分析的数据也越来越多。
IBM Information Management 数据仓库解决方案的副总裁 Greg Lotko 说：“数据增长要求企业创建可迅速有效扩展的数据仓库。寻找一种采用模块化设计的产品，它允许企业以一定大小的数据仓库开始，然后在企业发展过程中添加新的硬件和软件模块。”
Info-Tech Research Group 分析人员 George Goodall 说但数据仓库不能无限扩展。除了要防止无用数据对系统形成负担，企业还需要关注存档数据的年龄和总体质量。
Goodall 说：“一旦信息被锁在数据库中，组织将难以删除它们。企业往往会选择错误的方式。许多企业都倾向于保留所有数据，要么担心这些信息还有一些法规效用，要么只是假定其中一些在未来还有价值。企业需要关注数据的有效生命周期。”帮助管理员评级和组织数据的 Information 生命周期管理工具可以简化此工作。
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