不断增长的数据量将如何影响商业智能工具和数据库集成策略？

不断增长的数据量从根本上挑战着传统的商业智能-数据库集成，给性能、可扩展性和成本带来压力。关键术语包括“数据规模”（影响查询延迟和并发性）和“集成策略”（决定商业智能工具如何访问和处理数据）。这一挑战对于在大规模电子商务分析和物联网数据监控等场景中维持及时的洞察和运营效率具有重要意义。 核心影响使得有必要转向分布式架构（如数据湖、数据仓库）和提取-加载-转换范式，而非传统的提取-转换-加载。商业智能工具越来越依赖语义层或聚合导航，以避免直接查询原始的大规模数据集。这种演变影响着工具的选择，倾向于支持下推处理、列式存储优化和管理联邦查询的工具。云数据库和并行处理的进步是满足这些需求的核心。 战略调整包括利用为分析工作负载优化的大规模并行处理列式数据仓库、在数据库内进行广泛的预聚合和汇总、强大的数据分层/缓存以及高级查询优化。商业智能工具必须利用这些功能，或利用语义层进行高效的数据抽象。其业务价值在于在大规模数据集上维持高性能、经济高效的自助式分析，以便在数据持续增长的情况下实现实时决策。