 kí ni àwọn ọpá ìtìlẹyìn márùn-ún fún ṣíṣí kúrò ní ibi ìpamọ ìsọfúnni àtijọ sí ilé adágún òde òní? : 1. Àwọn ohun tó ń ṣẹlẹ Ẹrọ-ìmọ-ìsọrọ-ìmọ-ìmọ-ìmọ-ìmọ-ìmọ-ìmọ-ìmọ-ìmọ-ìmọ àtúnṣe àti àtúnṣe ètò ààbò àti ìṣàkóso àárín gbùngbùn. Ìkejì. Ìyípadà data: Àwọn ẹka data àti ìtòlẹsẹẹsẹ àwòrán ojú-òpó, parí àlàyé kan ẹẹkan ṣoṣo, kí o sì parí àbá nípa ẹẹkan-ò-jọkan. 3.ETL ati pipelines: gbe data iyipada ati koodu pipeline, isẹpo, ati awọn iṣẹ ni ipele yii. Iyara soke rẹ migration nipa lilo adaṣiṣẹ irinṣẹ ati ki o afiwe àwọn àbájáde rẹ pẹlú àwọn ìsọfúnni tó wà ní ilé àti àwọn àbájáde tó ń retí. 4. àwọn nǹkan mìíràn. Awọn atupale: Awọn iroyin atunṣe ati awọn atupale fun iṣowo àtúnyẹwò àti àbájáde iṣẹ. Àwọn ìpele ìtumọ tí ó ń ròyìn ati online analytics processing olap cubes yẹ ki o tun tún tọka sí ilé adágún náà nípasẹ Àkọsílẹ Ìjápọ Ọfẹ ODBC ati Java ìpamọ ìpamọ ìpamọ JDBC. Ìkarùn-ún Imọ-ẹrọ data  ẹkọ ẹrọ ML: Ṣeto isopọmọ si awọn irinṣẹ ML ati awọn ẹgbẹ imọ-jinlẹ data lori ọkọ. 