Data Warehousing e Informação Multimédia
Cada área de tecnologia está em constante mudança, e armazenamento de dados não é excepção. Porque o armazenamento de dados está à beira de uma nova geração de tecnologias, você deve se familiarizar com algumas das tendências mais significativas.
Os armazéns de dados normalmente incluem apenas alguns tipos diferentes de dados: números, datas e informações baseada em caracteres (como nomes, endereços, descrições de produtos e códigos). A próxima onda de armazenamento de dados, em que os dados não estruturados maduros com conteúdo multimídia (fotos, imagens, vídeo, áudio e documentos) estão incluídas como parte de um armazém de dados, é detalhado aqui.
Abra seu navegador da Web. Passe algumas horas picando em torno da Internet, verificando todos os tipos de sites legais. Você pode encontrar imagens, vídeos e clipes de áudio, formulários de inscrição para o preenchimento de informações para enviar ao banco de dados de um site, os resultados tabulares com base nos pedidos que você pode fazer - quase qualquer coisa.
Hoje, uma organização normalmente armazena uma grande proporção de seus dados em documentos criados usando ferramentas de produtividade, como o Microsoft Excel e Word. Além disso, avanços de digitalização em fotografia, digitalização de documentos, produção de vídeo e formatos de áudio estenderam ainda mais a gama de formatos de dados não estruturados que você pode usar para dados corporativos.
As linhas entre os dados estruturados (tipos de dados tradicional de que as aplicações informáticas têm vindo a utilizar durante anos) e dados não estruturados (como documentos multimédia) turva. não há muito tempo, se você quisesse criar um ambiente multimédia que incluiu tanto dados estruturados e não estruturados, você seguiu livremente estes passos:
Construir um banco de dados relacional para os seus dados estruturados.
Use um sistema de gerenciamento de documentos ou um sistema de gerenciamento de imagem para os seus dados não estruturados.
Para lidar com ligações lógicas entre ambientes, reservadas em cada linha de banco de dados relacional uma ou mais colunas que apontam para documentos ou imagens relacionadas, conforme o caso.
Esses ambientes foram relativamente desajeitado e propenso a problemas. Por exemplo, atualizações de software para um sistema teve um efeito adverso sobre as outras (links que quebram, por exemplo).
O surgimento de uma nova geração de aplicativos de negócios que funde estruturas de dados relacionais tradicionais, com conteúdos digitais não estruturadas já começou. Esta profusão de conteúdo digital significa que as organizações estão agora buscando para gerenciar dados relacionais (estruturados) e dados não estruturados ao nível da empresa.
Por exemplo, considere um aplicativo de registros médicos. Quinze anos atrás, a aplicação seria mais provável ter mantido uma lista de registros médicos que foram armazenados como linhas e colunas simples.
Hoje, e no futuro próximo, uma aplicação de registros médicos é mais provável para gerir um conjunto de registros de visitas que têm imagens de referência, raios-x, tomografia computadorizada, prescrições e outros documentos de referência - e esses registros também podem incluir de nível superior recursos como a visualização espacial, relatórios e análise.
Muitas empresas vai ser (ou atualmente) ansiosos para transformar esses dados não estruturados em informações úteis, mas eles vão encontrar (ou eles encontraram) que a sua tecnologia atual inteligência data warehousing e business não pode entregar análise completa desses dados. tecnologias de inteligência tradicionais de armazenamento de dados e de negócios e infra-estrutura têm restrições tecnológicas inerentes que limitam a sua capacidade de lidar com esses dados.