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Chaque domaine de la technologie évolue constamment et l'entreposage de données ne fait pas exception. l'entrepôt de données est à la veille d'une nouvelle génération de technologies, vous devez vous familiariser avec certaines des tendances les plus significatives.
Les entrepôts de données n'incluent généralement que quelques types de données: chiffres, dates et informations sur les caractères (tels que les noms, les adresses, les descriptions de produits et les codes.) La prochaine vague d'entreposage de données, dans laquelle des données non structurées contenant du contenu multimédia (images, images, vidéo, audio et documents) sont incluses dans un entrepôt de données, est
Lancez votre navigateur Web: passez quelques heures à explorer Internet, à consulter toutes sortes de sites intéressants, à trouver des images, des vidéos et des clips audio, formulaires de saisie pour remplir les informations à soumettre à la base de données d'un site Soit, les résultats tabulaires basés sur les demandes que vous pourriez faire - presque tout.
Aujourd'hui, une organisation stocke généralement une grande partie de ses données dans des documents créés à l'aide d'outils de productivité tels que Microsoft Excel et Word. En outre, les progrès de la numérisation dans la photographie, la numérisation de documents, la production vidéo et les formats audio ont encore élargi la gamme de formats de données non structurés que vous pouvez utiliser pour les données d'entreprise.
Les frontières entre les données structurées (types de données traditionnels que les applications informatiques utilisent depuis des années) et les données non structurées (telles que les documents multimédias) sont floues. Il n'y a pas si longtemps, si vous vouliez créer un environnement multimédia incluant à la fois des données structurées et non structurées, vous avez suivi les étapes suivantes:
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Créez une base de données relationnelle pour vos données structurées.
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Utilisez un système de gestion de documents ou un système de gestion d'image pour vos données non structurées.
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Pour gérer les liens logiques entre les environnements, mettez de côté dans chaque ligne de base de données relationnelle une ou plusieurs colonnes qui pointent vers des documents ou des images connexes, selon le cas.
Ces environnements étaient relativement gênants et sujets à des problèmes. Par exemple, les mises à niveau logicielles d'un système ont eu un effet négatif sur l'autre (liens qui se cassent, par exemple).
L'émergence d'une nouvelle génération d'applications métier qui fusionne les structures de données relationnelles traditionnelles avec du contenu numérique non structuré a déjà commencé. Cette profusion de contenu numérique signifie que les organisations cherchent maintenant à gérer à la fois les données relationnelles (structurées) et les données non structurées au niveau de l'entreprise.
Par exemple, considérez une demande de dossiers médicaux. Il y a quinze ans, l'application aurait très probablement maintenu une liste de dossiers médicaux qui étaient stockés sous forme de simples rangées et colonnes.
Aujourd'hui, et dans un proche avenir, une demande de dossier médical est plus susceptible de gérer un ensemble de dossiers de visite contenant des images de référence, des radiographies, des tomodensitogrammes, des ordonnances et d'autres documents de référence. des capacités de plus haut niveau telles que la visualisation spatiale, la création de rapports et l'analyse.
De nombreuses entreprises seront (ou sont actuellement) désireuses de transformer ces données non structurées en informations utiles, mais elles trouveront (ou trouveront) que leur technologie actuelle d'entreposage de données et d'informatique décisionnelle ne peut fournir une analyse approfondie de ces données. Les technologies et infrastructures classiques d'entreposage de données et d'informatique décisionnelle ont des contraintes technologiques inhérentes qui limitent leur capacité à traiter ces données.
