之前在文章《扫盲系列(3)：数据仓库架构详解》中，我们详细介绍了数据仓库的架构，接下来介绍数据仓库的数据集存和数据分析功能。

数据库是数据爆炸时代的基础设施，而在数字化转型浪潮中，每个公司都在向着数据驱动发展，有报告表明，数据素养成为未来职场的重要技能。除此之外，我们也看到了本周数据库厂商在资本、产品、生态建设方面的动作。

最近《福布斯》发表了一篇关于对2018“人工智能、大数据和分析”10大预测的文章中指出，数据工程师即将取代数据科学家的角色，成为炙手可热的新一代职位。Gil Press写道，Indeed.com上有13%的岗位是关于数据工程师的，而数据科学家所占的比例还不到1%。

许多读者对经常听到的数据容灾这种说法不理解，把数据容灾与数据备份等同起来，其实这是错误的。为此，笔者在本文中要向大家解释数据容灾与数据备份的区别，同时还将介绍几种典型的数据容灾等级和关键技术。首先来看一下数据容灾与数据备份的联系。 一、数据容灾与数据备份的联系 企业关键数据丢失会中断企业正常商务运行，

许多读者对经常听到的数据容灾这种说法不理解，把数据容灾与数据备份等同起来，其实这是错误的。为此，笔者在本文中要向大家解释数据容灾与数据备份的区别，同时还将介绍几种典型的数据容灾等级和关键技术。首先来看一下数据容灾与数据备份的联系。 一、数据容灾与数据备份的联系 企业关键数据丢失会中断企业正常商务运行，

IBM软件集团全球信息管理InfoSphere的资深产品经理邓淞带来了《珠联璧合:当大数据联姻数据仓库后》主题演讲。邓淞强调，数据仓库增强旨在整合企业在数据仓库和大数据上的能力,以提升企业处理和应用

数据中心存储和管理的应该是主题数据库和数据仓库，即形成高档数据环境的实体。但由于各单位的信息化建设发展实际情况，并不是短时间内就能建成高档数据环境。詹姆斯·马丁也指出，在20世纪80到90年代，对

最近几年，我国的数据库市场飞速发展，并将具有更为巨大的增长潜力，表现为如下特点：首先,在近五年里,用户的选型观念发生了明显的改变,有更多的用户 把数据库的重要性放在十分重要的地位,其主要原因是用户

存储、管理、集成、治理和使用数据，听起来数据管理非常简单。但是，要想成为一家数据驱动型企业，我们必须通过正确的方法、工具和实践路径来解决纷繁复杂的数据问题。

数据已经成为新的生产要素，在数字经济时代拥有巨大的魔力。伴随着数据技术不断发展，让数据驱动决策帮助企业降本增效成为各企业的战略目标，现代数据治理成为企业必修课。