虚拟数据仓库和临时分析
Xcalar数据平台的设计旨在使用户能够在Xcalar内创建虚拟数据仓库，从而利用提供强大一致性和事务回滚的企业关系计算技术来解决现实世界中的大数据问题。
数据仓库中收集的数据过去主要是历史记录，可用于分析处理。今天，这已不再是事实。数据仓库越来越多地必须保存本质上也是事务性的数据，从而需要经常更新OLAP多维数据集。除了分析处理之外，传统的OLAP和数据仓库ETL系统都在努力与事务处理保持同步。
建立在Xcalar数据平台上并部署在公共或私有云或混合环境上的虚拟数据仓库可以提供大规模并行处理平台，从而将多维数据集创建时间从数小时缩短至数分钟或数秒。它允许BI工具以微实时方式查询由微批处理更新的多维数据集数据，以保持事务一致性，以提供比以往更新的仪表板和报告。由Xcalar数据平台提供支持的Xcalar Design视觉工作室和IDE通过支持使用可视化工具，SQL和结构化编程以及机器学习算法来构建复杂的业务逻辑，有助于加快开发>测试>运营周期。