顶级云计算数据仓库展示了近年来云计算数据仓库市场发展的特性，因为很多企业更多地采用云计算，并减少了自己的物理数据中心足迹。 
  云计算数据仓库是一项收集、组织和经常存储供组织用于不同活动(包括数据分析和监视)数据的服务。
   
  在企业使用云计算数据仓库时，物理硬件方面全部由云计算供应商负责。对于只看到大量等待数据并可供处理的大型仓库或数据仓库的最终用户来说，它们是抽象的。近年来，随着越来越多的企业开始利用云计算的优势，并减少物理数据中心，云计算数据仓库的市场不断增长。
   
  云计算数据仓库通常包括一个或多个指向数据库集合的指针，在这些集合中收集生产数据。云计算数据仓库的第二个核心元素是某种形式的集成查询引擎，使用户能够搜索和分析数据。这有助于数据挖掘。
   
  如何选择云计算数据仓库服务
   
  在寻求选择云计算数据仓库服务时，企业应考虑许多标准。
   
  现有的云部署。每个主要的公共云提供商都拥有自己的数据仓库，该仓库提供与现有资源的集成，这可以使云计算数据仓库用户更轻松地进行部署和使用。
   
  迁移数据的能力。考虑组织拥有的不同类型的数据及其存储位置，有效地将数据迁移到新数据仓库中的能力至关重要。
   
  存储选项。虽然数据仓库解决方案可以用于存储数据，但能够访问商品化的云存储服务，可以提供更低的成本选择。
   
  在行业媒体Datamation列出的顶级公司列表中，重点介绍了可以提供顶级云计算数据仓库服务的供应商：
   
  (1)Amazon Redshift
   
  潜在买家的价值主张。随着亚马逊公司进入云计算数据仓库市场，对于那些已经在AWS工具和部署方面进行投资的组织来说，Redshift是一个理想的解决方案。
   
  关键价值/差异：
   
  •Redshift的主要区别在于，凭借其Spe ctrum功能，组织可以直接与AWS S3云数据存储服务中的数据存储连接，从而减少了启动所需的时间和成本。
   
  •用户强调的优势之一是Redshift的性能，它得益于AWS基础设施和大型并行处理数据仓库架构的分布查询和数据分析。
   
  •对于S3或现有数据湖之外的数据，Redshift可以与AWS Glue集成，AWS Glue是一种提取、转换、加载(ETL)工具，可将数据导入数据仓库。
   
  •数据仓库的存储和操作通过AWS网络隔离策略和工具(包括虚拟私有云(VPC))进行保护。
   
  (2)Google BigQuery
   
  潜在买家的价值主张。对于希望使用标准SQL查询来分析云中的大型数据集的用户而言，BigQuery是一个合理的选择。
   
  关键价值/差异：
   
  •作为完全托管的云计算服务，数据仓库的设置和资源供应均由谷歌公司使用无服务器技术来处理。
   
  •通过SQL或通过开放数据库连接(ODBC)轻松查询数据的能力是BigQuery的关键价值，它使用户能够使用现有的工具和技能。
   
  •BigQuery中的逻辑数据仓库功能使用户可以与其他数据源(包括数据库甚至电子表格)连接以分析数据。
   
  •与BigQuery ML的集成是一个关键的区别因素，它将数据仓库和机器学习(ML)的世界融合在一起。使用BigQuery ML，可以在数据仓库中的数据上训练机器学习工作负载。
   
  (3)IBM Db2 Warehouse
   
  潜在买家的价值主张。对于处理分析工作负载的组织来说，IBM Db2 Warehouse是一个很好的选择，它可以从平台的集成内存数据库引擎和Apache Spark分析引擎中获益。
   
  关键价值/差异：
   
  •集成了Db2内存中的列式数据库引擎，对于正在寻找包含高性能数据库的数据仓库的组织而言，这可能是一个很大的好处。
   
  •Apache Spark引擎也与Db2集成在一起，这意味着用户可以针对数据仓库使用SQL查询和Spark查