Veri Depolama ve Multimedya Bilgisi - mankenler

Her teknoloji alanı sürekli değişmektedir ve veri ambarı istisna değildir. veri ambarı yeni nesil teknolojilerin eşiğindesin, en önemli eğilimlerin bazılarına aşina olmalısın

Veri ambarları tipik olarak yalnızca birkaç farklı veri çeşidi içerir: sayı, tarih ve karakter tabanlı bilgi (adlar, adresler, ürün açıklamaları ve kodlar gibi) veri deposunun bir parçası olarak multimedya içeriğiyle (resim, görüntü, video, ses ve belgeler) yapılandırılmış verilerin bulunduğu bir sonraki veri ambarı dalgası, Ayrıntılı bilgi burada.

Web tarayıcınızı çalıştırın İnternette birkaç saat harcayarak her türlü serin siteyi kontrol edin: Resimler, video ve ses klipleri, Bir sitenin veri bankasına girmek için bilgi doldurmak için giriş formları Yapabileceğiniz isteklere dayanan tablo sonuçları, hemen hemen her şey.

Bugün, bir kuruluş genellikle verisinin büyük bölümünü Microsoft Excel ve Word gibi verimlilik araçlarını kullanarak oluşturulan belgelerde saklar. Buna ek olarak, fotoğraf, belge tarama, video üretimi ve ses formatlarındaki sayısallaştırma gelişmeleri, iş verileri için kullanabileceğiniz yapılandırılmamış veri biçimleri alanını daha da genişletti.

Yapısal veriler (bilgisayar uygulamalarının yıllardır kullandığı geleneksel veri türleri) ile yapılandırılmamış veriler (multimedya belgeleri gibi) arasındaki çizgiler bulanıklaştı. Çok uzun zaman önce değil, yapılandırılmış ve yapılandırılmamış verileri içeren bir multimedya ortamı oluşturmak isterseniz, bu adımları gevşekçe uyguladınız: Yapılandırılmış verileriniz için bir ilişkisel veritabanı oluşturun.

1. Yapılandırılmamış verileriniz için bir doküman yönetim sistemi veya görüntü yönetim sistemi kullanın.

2. Ortamlar arasındaki mantıksal bağlantıları işlemek için, her bir ilişkisel veritabanı satırına, ilgili dokümanları veya görüntüleri işaret eden bir veya daha fazla sütunu uygun şekilde kenara koyun.

3. Bu ortamlar nispeten beceriksiz ve sorunlara eğilimli. Örneğin, bir sisteme yapılan yazılım güncellemeleri diğerine olumsuz etki yapıyordu (örneğin kırılan bağlantılar).

Geleneksel ilişkisel veri yapılarını yapılandırılmamış sayısal içerikle birleştiren yeni nesil iş uygulamalarının ortaya çıkışı başladı. Sayısal içeriğin bu kadar zengin olması, kuruluşların hem ilişkisel (yapılandırılmış) verileri hem de yapılandırılmamış verileri kurumsal düzeyde yönetmeye çalıştıkları anlamına geliyor.

Örneğin, bir tıbbi kayıt uygulaması düşünün. On beş yıl önce, başvuru büyük olasılıkla basit satırlar ve sütunlar olarak saklanan tıbbi kayıtların bir listesini tutmuş olacaktı.

Bugün ve yakın gelecekte bir tıbbi kayıt uygulaması, referans resimler, x-ışınları, CAT taramaları, reçeteler ve diğer referans dokümanları bulunan bir dizi ziyaret kayıtlarını yönetme olasılığı daha yüksektir ve bu kayıtlar ayrıca şunları içerebilir: uzaysal görselleştirme, raporlama ve analiz gibi üst düzey yetenekler.

Birçok işletme bu yapılandırılmamış verileri yararlı bilgilere dönüştürmek istiyor (veya halen), ancak mevcut veri ambarı ve işletme istihbarat teknolojisinin bu verileri ayrıntılı bir şekilde analiz edemediğini buluyorlar (veya bulmuşlar). Geleneksel veri ambarı ve iş zekası teknolojileri ve altyapısı, bu verilere hitap etme yeteneklerini kısıtlayan doğal teknolojik kısıtlamalara sahiptir.