第一代數據庫變革
導讀：企業CEO要想做出正確的決策，不能只靠數據，而需要IT部門提供由數據提取的智能報表。目前的數據庫產品已經悄然掀起一場變革，往應用逐漸靠攏，不再只是做一個存儲數據的容器，而要幫助企業從數據中獲得可供決策的智慧。當然數據庫的發展大家也是有目共睹的，下面我就為大家介紹***代數據庫變革，讓我們共同走進***代數據庫變革的光輝歲月。
新一代數據庫變革
數據庫是企業最重要的信息資產，除非極必要，否則企業不會輕易升級，連帶數據庫系統的改版速度也相對緩慢。但近幾年IT技術飛躍，信息收集能力劇增，數據庫的數據量跨過Gigabyte，達到Terabyte，更有科研單位正在向Petabyte邁進。企業面臨管理數據的挑戰不只是站穩，還要前行。在信息海洋中，立即決定下一步要往那個方向前進。因此，主流數據庫供貨商如甲骨文、微軟、IBM、Sybase紛紛推出新版，協助企業針對這一波信息浪潮的沖擊。新一代數據庫變革之戰就此展開。
兩個量變引發數據庫應用的質變
數據庫的發展與存儲技術的發展息息相關。過去數據價值受到存儲技術的限制，搜索引擎找不到的網站，好像是不存在一樣，信息若沒有保留下來，就無法產生價值。由于早期存儲技術不佳，讀取速度慢，保存期限也不長。為能加快數據的存取速度，確保數據庫的可用性，能夠經常備份，預防數據遺失，因而衍生出不斷切割，到處備份的發展趨勢。
但這種將數據庫越分越細的缺點，導致數據庫維護的復雜性越來越高，版本維護與查詢時所需的整合難度也越大。對企業而言，確保數據的穩定性，成為***要務，沒有多余的心思來思考要如何善用數據。
但近幾年存儲技術的快速發展，使得企業這樣的使用習慣開始出現轉變的跡象。這意味這企業處理數據的方式，可以不用像過去那樣斤斤計較，過去浪費大量磁盤空間，犧牲數據讀取效能，就只是為了確保數據。然而，現在除去這個限制之后，企業擁有了彈性規畫的空間。企業的使用需要開始超越保存數據的重要性，這使得企業可以打破數據保存的局限，從業務所需，來思考數據庫的設計，這也開始促使數據提取技術應用的成熟。
諸如數據挖掘或商業智能的數據提取技術早在十多年前，已經蓬勃發展。但過去數據庫的效能不足，加上為確保數據而衍生的數據分割，使得數據提取技術的實作難上加難，往往跑出一個報表就需要耗費數小時，甚至數天。錯過了時效性，就無法實時提供企業決策之用，這就失去了數據提取原本的目的。因此即使有技術，但仍難以普及。
在資源苛刻的挑剔下，數據提取技術也才得以精進。等到存儲技術與價格的門坎大幅降低，數據提取技術已經具備實務上的可行性，就等企業的需要。
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