Hadoopなどのビッグデータ技術が本当に普及するための条件

米コンサルティング会社Winterのリチャード・ウィンター社長によると、「ビッグデータ」およびビッグデータ技術に関連して2つの主要な開発トレンドが進行中だという。その1つは、既存のデータウェアハウス（DWH）ベンダー各社がトランザクションデータ量の増大に対応するためにスケーラビリティの改善に取り組んでいるというもの。2番目のトレンドは、別の形態のビッグデータ（Webアクティビティログやセンサーデータなど）を処理するために、DWHに代わる手段としてHadoop（関連記事：Hadoopがビッグデータの分析基盤として注目されるわけ）、MapReduce、NoSQLデータベース（関連記事：NoSQLデータベースがビッグデータ対象のDWH基盤に適しているわけ）などのオープンソース技術の利用が拡大していることだ。 「膨大な量のデータを管理、分析しなければならない場合、DWHは非常に高価なソリューション

[flatbird]

ApacheはHadoopを正式な標準化プロセスに送り、クロスプラットフォームの相互運用性を実現すべき。長期的にHadoopはデータウェアハウス（DWH）プロセスのメインストリームに統合される可能性が高い。