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Le marché de l'entrepôt de données a en effet commencé à changer et à évoluer avec l'avènement du big data. Dans le passé, il n'était tout simplement pas rentable pour les entreprises de stocker l'énorme quantité de données provenant d'un grand nombre de systèmes d'enregistrement. Le manque d'architectures de calcul réparties pratiques et rentables signifiait qu'un entrepôt de données était conçu de manière à pouvoir être optimisé pour fonctionner sur un seul système unifié.
Par conséquent, les entrepôts de données ont été spécialement conçus pour traiter un seul sujet. En outre, l'entrepôt a dû être minutieusement contrôlé afin que les données soient définies et gérées avec précision. Cette approche a rendu les entrepôts de données précis et utiles à l'entreprise pour interroger ces sources de données.
Ce même niveau de contrôle et de précision a rendu difficile de fournir à l'entreprise un environnement capable de tirer parti de sources de données volumineuses beaucoup plus dynamiques. L'entrepôt de données évoluera lentement.
Les entrepôts de données et les data marts continueront d'être optimisés pour l'analyse commerciale. Cependant, une nouvelle génération d'offres combinera des banques de données historiques et hautement structurées avec différentes étapes des grands magasins de données.
Premièrement, les grands magasins de données fourniront la capacité d'analyser d'énormes volumes de données en temps quasi réel. Deuxièmement, un grand magasin de données va prendre les résultats d'une analyse et fournir un mécanisme pour faire correspondre les métadonnées de l'analyse de Big Data aux exigences de l'entrepôt de données.
