持久的OLTP(联机事务处理)数据库管理。任何规模的企业都会提出这种需求。最常见的是需要满足基于行的关系型DBMS——Oracle、IBM DB2、Microsoft SQL Server、Sysbase ASE、MySQL、PostgreSQL、Progress OpenEdge等等。

　　·从salesforce.com或Workday, Inc可以看出许多SaaS厂商偏离标准的关系模式；

　　·时常会有面向对象的DBMS工作(或者图形DBMS和其他方面)。

　　·特别在互联网应用中，有时在NoSQL中也会有。

　　网站和网络支持。回首专业网站，情况会有所转变。下面列出了几个方面。

　　·OLTP。虽然OLTP默认是在RDBMS，但许多NoSQL系统也能够满足ACID的简单处理。

　　·内容管理，这可能是最好的文件-指向/动态模式的DBMS所支持的(顺便说一下，动态模式需求可以在反映到OLPT中)。

　　·跟踪用户交互，最常见的NoSQL系统——MongoDB、Couchbase、Cloudant、Cassandra、HBase等等——都非常适合。

　　更重要的是，它可能并不适于在单一的关系型数据库中将真实的OLTP与用户交互跟踪相结合。这方面有一个可怕的例子：Chase在2010年9月的停运。

　　类似的思考可以适用于其他从机器中生成数据的系统，例如社交游戏或传感器网络。

　　内存缓存或DBMS。越来越难想象，OLTP系统或web属性直接到持久存储而不通过中间的内存层。或者说，如果要利用它，是因为当整个工作在RAM中进行时，所用到的持久数据主要用于是如何起作用的方面。除了调查普通的以存储器为中心的数据管理之外，还需要了解关于缓存网格的更多内容。

　　分析支持。无论是对事件监控、趋势监控还是完全的调查分析，都会进行大量的分析工作，同样可以利用大量的数据存储来。有一点不强调这些结构——有时，你会遇到一个真正的专业分析需要你寻找相应的诸如图表存储或SciDB的DBMS。

　　文档管理。人们以文档的格式记录商业信息已有5000年的历史了，从未停止过。企业至少需要配置搜索引擎，或者通过具有其他优势的系统来管理文档。

　　嵌入式数据管理。企业需要管理许多包含内部数据库管理的系统——例如电子邮件、计算机辅助工程、安全应用或日志等等。通常，你可能会忘记包括系统供应商在内的基础数据管理。另一方面，你或许会这样思考——需要把接入这些数据作为计算环境的一部分么?如果是那样的话，或许你需要得到更多的管理或提取的权限。

　　当然，你可能会在自己的业务中发展嵌入式DBMS。可以采取多种形式。通常，当涉及这些情况的时候，所关注的是DBMS，例如内存或中间层而不是困惑于某一产品是通过OEM方式还是直销渠道进行销售。

　　数据整合。会发生在自己的数据库中，同样也会发生在外部的数据库中。通过与许多经典的ETL(提取/转换/加载)接触，会再次与包括Informatica的供应商讨论——而不是Talend，可以不用与其他人进行技术讨论，也不用保密Ab Initio。会有回到SnapLogic，当然还有忽略客户的Syncsort的冲动。

　　在数据集成中的观点是，分析数据存储的数据流的更新越来越重要，这是由低延迟的愿望普遍存在所导致的。有些事情能够并且应当与复制技术共同作用于高可用性、灾难恢复等情况。更先进的ETL功能往往并不需要，现在的ETL已足够使用了。总的来说，企业能够在他们的数据库管理中碰到数据多样性。