L'entreposage de données et multimédias

Chaque domaine de la technologie est en constante évolution, et de l'entreposage de données ne fait pas exception. Parce que l'entreposage de données est sur le point d'une nouvelle génération de technologies, vous devez vous familiariser avec quelques-unes des tendances les plus significatives.

Les entrepôts de données englobent habituellement que quelques différents types de données: les nombres, les dates et les informations à base de caractères (tels que les noms, adresses, descriptions de produits, et de codes). La prochaine vague de l'entreposage de données, dans lequel les données non structurées mûrs avec un contenu multimédia (photos, images, vidéo, audio, et documents) sont inclus dans le cadre d'un entrepôt de données, est détaillé ici.

Lancez votre navigateur Web. Passez quelques heures piquer autour de l'Internet, de vérifier toutes sortes de sites sympas. Vous pouvez trouver des images, des clips vidéo et audio, les formulaires d'inscription pour remplir les informations à transmettre à la base de données d'un site, les résultats tabulaires en fonction des demandes que vous pourriez faire - presque tout.

Aujourd'hui, une organisation stocke généralement une grande partie de ses données dans les documents créés à l'aide des outils de productivité tels que Microsoft Excel et Word. En outre, les progrès de la numérisation de la photographie, la numérisation de documents, la production vidéo, les formats audio et ont encore élargi la gamme de formats de données non structurées que vous pouvez utiliser pour les données de l'entreprise.

Les lignes entre les données structurées (types de données traditionnelle que les applications informatiques utilisent depuis des années) et données non structurées (tels que des documents multimédias) ont brouillé. Il n'y a pas si longtemps, si vous vouliez créer un environnement multimédia qui comprenait à la fois des données structurées et non structurées, vous vaguement suivi ces étapes:

1. Construire une base de données relationnelle pour vos données structurées.

2. Utiliser un système de gestion de documents ou d'un système de gestion d'images pour vos données non structurées.

3. Pour gérer les liens logiques dans des environnements, mis de côté dans chaque ligne de base de données relationnelle une ou plusieurs colonnes qui pointent vers des documents ou des images connexes, le cas échéant.

Ces environnements sont relativement maladroit et sujettes à des problèmes. Par exemple, les mises à niveau de logiciels à un système avait un effet négatif sur les autres (les liens qui se brisent, par exemple).

L'émergence d'une nouvelle génération d'applications d'affaires qui fusionne les structures traditionnelles de données relationnelles avec le contenu numérique non structurée a déjà commencé. Cette profusion de contenu numérique signifie que les organisations cherchent maintenant à gérer à la fois des données relationnelles (structurés) et des données non structurées au niveau de l'entreprise.

Par exemple, examiner une demande de dossiers médicaux. Il ya quinze ans, la demande aurait probablement maintenu une liste de dossiers médicaux qui ont été stockées dans des lignes simples et des colonnes.

Aujourd'hui, et dans un avenir proche, une application des dossiers médicaux est plus susceptible de gérer un ensemble de visite dossiers qui ont des images de référence, des radiographies, des tomodensitogrammes, les prescriptions, et d'autres documents de référence - et ces dossiers pourrait également inclure niveau supérieur des fonctionnalités telles que la visualisation spatiale, reporting et d'analyse.

De nombreuses entreprises seront (ou sont actuellement) désireux de transformer ces données non structurées en informations utiles, mais ils vont trouver (ou ils ont trouvé) que leur technologie actuelle de l'intelligence de l'entreposage de données et d'affaires ne peut pas offrir une analyse approfondie de ces données. Technologies de renseignement traditionnelles d'entreposage de données et d'affaires et des infrastructures ont des contraintes technologiques inhérentes qui limitent leur capacité à traiter ces données.