Tradicional Data Warehousing significa analisar tipos de dados tradicional
Ao planejar para armazenamento de dados, lembre-se paisagem dados que hoje já abrange uma variedade estonteante de novos canais de informação, novas fontes de dados e nova análise e imperativos de relatórios.
De acordo com grupos de analistas, cerca de 80 a 85 por cento dos dados de hoje é desestruturado, e novos canais de informação, tais como Web, e-mail, voz sobre IP, mensagens instantâneas (IM), mensagens de texto e podcasts estão rapidamente criando enormes depósitos de não-tradicional dados. Dados de qualquer uma destas fontes serão solicitados a partir de seus usuários para ser integrado em seu data warehouse.
A menos que você tenha usado uma extraordinária, state-of-the-art de data warehouse, a sua funcionalidade de inteligência de negócios foi provavelmente limitada a estes tipos de dados:
Números: Os dados numéricos, sob a forma técnica de números inteiros e números decimais
Texto: Dados de caracteres, geralmente de comprimento fixo de informação alfanumérica que é raramente mais do que cerca de 255 caracteres por ocorrência, embora (muito raramente) pode ir até 4.000 caracteres
Datas e horários: Ou datas e horários reais ou, mais provavelmente, intervalos de datas (como um mês e ano em que as vendas de produtos são agrupados e armazenados)
É sobre isso.
Para ser justo, o armazenamento de dados em sua encarnação original, como um local de armazenamento de informações retiradas de aplicações legadas para suportar relatórios e análises, não precisava de outra coisa senão esses tipos de dados tradicionais. Estes tipos de dados tradicionais formam a base de dados estruturados geridos por bancos de dados, sendo os bancos de dados relacionais mais populares ou bancos de dados multidimensionais.
Você sabe o que Bob Dylan disse sobre os tempos e como eles mudam.