当天气公司想要在预测世界中提升游戏时，高管知道答案是分析更多数据。但是，该公司的数据仓库太收入了;它只接受了结构化数据，只需六个月即可才能制定适当的模式。
“我们的目标是尽可能快地将数据注入我们的业务，以便能够看到新的机会，”天气公司的CTO和Cio和Cio的执行副总裁Bryson Koehler说。“在一个延长的时间内，企业在一个项目中暗黑时间只是为了清理数据而变得令人恢复现实。每天都有很大的变化 - 这是许多新的数据来源 - 这一旅程永远不会完整。“
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Koehler希望从它起源的任何地方带来数据，包括个人气象站和事物互联网传感器，以丰富分析。通过传统数据仓库，由于新数据，卷和处理和验证所需的冗长的开发时间，这将近于不可能。
“我们从很多初创公司获取数据，我不能要求这些公司为我们创建专业格式，”Koehler说。“他们会去其他地方会把它[如此]，这将带走竞争优势。”
两个年前，天气公司成为数据湖泊的早期提升者。这种方法允许企业以可靠的方式摄取，分析和存储非结构化，半结构和结构化数据，提供比传统数据仓库更灵活的存储库。