现代商业企业的数字化创造了看似永无止境的原始数据流，从TB到TB的数据中收集可操作的信息块，需要能够快速，有效地存储，检索和处理数据的系统，这些系统中常见的一种称为数据仓库，数据仓库是从一个或多个不同来源获得的集成数据的中央存储库，这些系统将当前和历史数据存储在一个位置，然后可以检索该数据以为企业中的员工开发分析报告和其他可操作信息，设计良好且全面的数据仓库可以释放机构收集的数据的力量。

随着大数据每天以2.5亿亿字节的数据流流入世界各地的企业，企业有责任确定这些大数据中有多少是至关重要的和需要的，以及大数据的哪些部分是多余的并且可以在被消除之前数据曾经进入公司系统，如果公司无法做到这一点，那么带宽，存储和处理功能可能会超出预算。

消费者不再依赖传统银行来建立信贷，现在各种指标都可以帮助证明信誉，这些变化意味着信贷比以往任何时候都更容易获得，民主化，以满足各种人口统计的需求。但是大数据如何使这种可访问性成为可能？借助大数据的力量，信用评分格局正在为寻求获得和改善信用的消费者摆脱一些障碍，这是您应该知道的。

从历史上看，金融部门一直对允许其数据移出办公场所而感到紧张，这使其难以扩展，现在它允许云中的某些数据加速AI和数据管理，金融服务公司一直并将继续致力于在其直接控制的场所维护大多数任务关键型系统，他们还希望直接控制能够在发生故障时快速恢复系统，也是金融机构享有以交易为导向而非以客户为中心的声誉。

纸质记录的基本数字化是一个很好的开始，但它可能会导致数据严重不足，这是数字转换中可能遗漏的三件事，调查显示，有70％的调查受访者表示他们的公司拥有数字化战略，数字化转型是公司的驱动力，一些研究人员预测，到2023年，数字化公司可为全球GDP贡献50％以上。

数据库管理员致力于确保可访问和完整存储大量数据。通过使用这些编程语言，它们可以使系统保持状态，正如我多次提到的，我不喜欢一个程序员。我可以（有时）使用某些语言来拥有自己的语言，例如Bash和PowerShell。尽管我可以遵循其他语言（例如HTML和JavaScript）的逻辑，但是编程并不是我的工作。但是，我向那些在插入矩阵并创建新内容时能够并且确实感到“戴上手套”的人们致以崇高的敬意。