Dados de armazenagem e informações multimídia - manequins

Toda área de tecnologia está em constante mudança e o armazenamento de dados não é uma exceção. O data warehousing está à beira de uma nova geração de tecnologias, você deve se familiarizar com algumas das tendências mais importantes.

Os data warehouses normalmente incluem apenas alguns tipos diferentes de dados: números, datas e informações baseadas em caracteres (tais como nomes, endereços, descrições de produtos e códigos). A próxima onda de data warehousing, em que os dados não estruturados maduros com conteúdo multimídia (imagens, imagens, vídeo, áudio e documentos) estão incluídos como parte de um data warehouse, é detalhado aqui.

Ative seu navegador da Web. Passe algumas horas puxando a Internet, verificando todos os tipos de sites legais. Você pode encontrar imagens, vídeos e clipes de áudio, formulários de inscrição para preencher informações para enviar ao databa do site se, resultados tabulares com base em 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 o Word. Além disso, os avanços de digitalização em fotografia, digitalização de documentos, produção de vídeo e formatos de áudio expandiram ainda mais a variedade de formatos de dados não estruturados que você pode usar para dados comerciais.

As linhas entre dados estruturados (tipos de dados tradicionais que as aplicações informáticas utilizaram há anos) e dados não estruturados (como documentos multimídia) foram borradas. Não há muito tempo atrás, se você quisesse criar um ambiente multimídia que incluísse dados estruturados e desestruturados, você seguiu as seguintes etapas:

1. Crie um banco de dados relacional para seus dados estruturados.

2. Use um sistema de gerenciamento de documentos ou um sistema de gerenciamento de imagem para seus dados não estruturados.

3. Para lidar com links lógicos em ambientes, defina em cada linha de banco de dados relacional uma ou mais colunas que apontem para documentos ou imagens relacionados, conforme apropriado.

Estes ambientes eram relativamente estranhos e propensos a problemas. Por exemplo, as atualizações de software para um sistema tiveram um efeito adverso no outro (links que quebram, por exemplo).

O surgimento de uma nova geração de aplicativos de negócios que combina estruturas de dados relacionais tradicionais com conteúdo digital não estruturado já começou. Essa profusão de conteúdo digital significa que as organizações agora estão buscando gerir dados relacionais (estruturados) e dados não estruturados no nível da empresa.

Por exemplo, considere uma aplicação de registros médicos. Quinze anos atrás, o aplicativo provavelmente manteria uma lista de registros médicos que foram armazenados como linhas e colunas simples.

Hoje, e no futuro próximo, um aplicativo de registros médicos é mais provável para gerenciar um conjunto de registros de visitas que tenham imagens de referência, raios-x, varreduras de CAT, prescrições e outros documentos de referência - e esses registros também podem incluir capacidades de nível superior, tais como visualização espacial, relatórios e análises.

Muitas empresas serão (ou atualmente estão) ansiosas para transformar esses dados não estruturados em informações úteis, mas eles encontrarão (ou eles descobriram) que sua atual tecnologia de armazenamento de dados e inteligência de negócios não pode fornecer uma análise completa desses dados. As tecnologias tradicionais de armazenagem de dados e inteligência de negócios e infra-estrutura têm restrições tecnológicas inerentes que limitam sua capacidade de abordar esses dados.