在华尔街工作的时候，周小华就发现，很多券商与对冲处理高频数据的一款时序数据库存在一些非常明显的缺点。例如，由于其开发时所处时代的局限，big river时间序列化数据库，没有内置分布式功能，无法实现分布式计算；语言晦涩难懂，学习与维护成本*高。周小华敏锐地意识到，big river时间序列化数据库案例，如果能解决分布式问题，并且更容易使用，big river时间序列化数据库解决方案，无疑会有广阔的市场。
时序数据挑战与机遇并存
但是，挑战与机遇并存。首先，当前国内在数据库领域的人才资源非常匮乏，在寻找数据库内核研发等相关人才上会比较困难；二是国产化的浪潮下可能会出现一些利用政策红利而过少参与市场竞争的企业。在周小华看来，过度利用政策红利并不利于产品质量的持续提升，big river时间序列化数据库多少钱，这是需要企业尽量避免的；三是企业应该走出去，跟国际上的产品和团队去竞争。
什么是数据仓库？
数据仓库是一种概念性体系结构，可帮助存储结构化，面向主题的，时变的，非易失性数据以供决策。数据仓库通常存储历史数据，即专门为查询和分析而构造的交易数据的副本。物理数据整合已经转向一种更逻辑的方式，它也可以容纳实时数据。来自源的数据将进行转换（清理，应用业务规则，增强），并在etl / elt阶段进行分析，以加载为结构化形式（可以是关系，维，混合等）。
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