数据仓库绝不是一个新概念。数据仓库之父Bill Inmon提出数据仓库概念、数据仓库领导厂商Teradata开张营业以来，已经超过35年。因为大数据的兴起，数据仓库仿佛突然古树发新芽，而Teradata也不得不面对IBM、Oracle、EMC、SAP等强大竞争对手。
不幸的是，这些老态龙钟的巨型IT公司，在数据仓库领域的投资将得不到理想的回报。因为，数据仓库已然死亡。
数据仓库是什么东东？其实就是一个数据库。我曾经半开玩笑地说，数据仓库与数据库的区别，就在于前者多了一个“仓”字。这个“仓”字意味着什么呢，数据库就像家家户户的私人贮物间，只要满足自己家的需要，随便堆堆放放和增增减减，都没太大关系，而数据仓库就像物流中心的库房，因为货品繁多，必须有自己的架构和管理。因此，为了保证海量数据下的系统性能，数据仓库必须设计从硬件到软件的并行架构，并辅以列式数据库、内存数据库等技术来提高性能，而同时，仓库中数据本身的架构也必须遵照一定的数据模型，建立所谓的“统一视图”。
企业为什么需要数据仓库？为了进行业务分析。从前，财务告诉领导一个数，销售告诉领导一个数，领导很难断定，究竟是下属故意在骗他，还是口径不同造成数据差异。所以领导的决策实际上是拍脑袋的，因为他无法掌握企业的真实情况。通过建立企业级数据仓库(EDW)，领导的头痛得到“医治”。EDW将企业内各种信息系统的源数据整合起来，建立企业级的完整数据仓库，就可以对企业经营状况进行统一视图下的综合分析了。
然而现在世道变了！数据仓库就像一头大笨象，而“谁说大象不会跳舞?”的反讽答案是，每个人都说大象不会跳舞。
今天的企业，不再是独立的个体，而是互联的企业(connected enterprise)。[事实上，万物均已互联(Internet of Everything)，何况企业。] 因此，若要准确观察一个企业，不能仅限于内部，而应该离企业远一点，从外部进行研究分析。数据仓库没有外部数据，于是它傻眼了。
即使企业实行“鸵鸟政策”，权力的天平也已发生变化。决定企业生死的，不再是企业自身、更不是企业领导，而是相互连接的客户，他们形成一个网络社区，构建自我组织、形成兴趣团体，企业若想生存，必须迅速对客户需求作出反应。然而很不幸，数据仓库中不仅缺乏来自互联网的客户数据，在业务上、技术上根本无法支撑对客户群体的快速分析与实时反馈。
更不要说，数据仓库完全是“事后诸葛亮”。数据仓库中的企业数据，只能代表过去，进行一些统计分析尚且勉为其难，要想预测未来、或进行当前时点分析，基本上都只能算作sandbox，没有一个决策管理者敢相信甚至依赖数据仓库的分析结果。
超级重型的数据仓库建设过程也是违反时代精神的。搭建一个数据仓库，一期都是短则一年半载、长则数度春秋，而后续过程更像是“上了贼船”，永远没有尽头。有一个需求，就建一个系统，而系统未及建好，业务已发生变化，这样的困局使企业不得不开起IT“倒车”。敏捷、迭代、精益这些原本小众的词汇，早已成为所有企业的准绳，数据仓库无法跟上“用则迅速取之、不用就无情丢弃”的灵活需要。
数据仓库厂商并不是没有危机感。Teradata提出统一数据架构(UDA)，试图将数据仓库与Hadoop整合到一起，然而你想想柯达的故事(参见昨天的文章)？各路匆忙推出数据仓库一体机的IT大厂商，也都匆忙推出自己的Hadoop发布版，就像落魄公子试图挽回情人的绝情而去。
然而这位“情人”是无法挽回的。她的名字叫做“时代趋势”。
