自从用于业务APP的关系数据库问世以来，RDBMS中存储的数据已用于计算关键的优化，例如制造资源计划（MRP），欺诈性信用卡交易等。早期的数据库依赖于非常昂贵的存储，因此数据被最小化；例如将数据保存在没有世纪数字的表中，这随后导致了Y2K问题。解决Y2K问题需要花费大量成本和精力，其中涉及到以很少的文档来更改数百万行的COBOL代码，以升级嵌入式设备中的固件。随着存储价格的降低，消除了对存储数据大小的限制，数据库也开始存储非文本数据，例如图像和文档。

一旦数据在数据库中可用，处理数据就涉及频繁的检索/存储，这涉及大量的I / O，从而使处理速度变慢并导致大数据的新问题。为大型制造组织运行的MRP可能要花费数小时，而完成欺诈性交易可能要花费数小时。服务器从32位处理器到64位处理器的迁移在技术上提供了高达16艾字节的随机存取内存（RAM）。DRAM存储器芯片的价格每年都在下降。由于这些因素，RAM是用于临时存储整个数据以进行计算的首选，而不是对磁盘进行频繁的I / O。纽约时报说：“内存是新磁盘”。

使用在线事务处理（OLTP）系统完成为MRP创建订单的系统。在线分析处理（OLAP）系统获取OLTP数据并提供对各种KPI的见解，以提供仪表板视图以做出关键的业务决策。OLAP事务处理大量数据，并且需要时间才能到达这些仪表板。在OLTP系统中创建事务后，将它们作为事后活动来完成。

如果正确地进行了架构，则保留在内存中的数据可以将计算速度提高到1000倍，并且可以将OLAP活动作为实时事务执行，可以将OLTP和OLAP合并在一起，而不必将OLAP作为事后活动。发生了一种范式转换，其中，当使用内存中数据时，只要刷卡就可以在每次提出订单时执行在线MRP活动，或者可以检测到欺诈性交易。

内存中计算（IMC）是将处理所需的全部数据存储在专用服务器的主随机存取存储器（RAM）中，而不是在运行速度相对较慢的磁盘驱动器上的关系数据库中。