Armazenamento de dados: de informações não estruturadas para dados estruturados - manequins

Alguns planos de arquitetura de data warehousing demonstram uma abordagem de colocar dados estruturados primeiro, em que um analista de negócios usa data warehousing como um gateway em apropriado informações de suporte não estruturadas.

Você pode facilmente seguir o caminho oposto em direção a uma abordagem unificada de business intelligence. Suponha que você esteja navegando na Internet ou na intranet da empresa, e um diagrama de produto, um modelo ou algum outro tipo de imagem ou documento atinja sua atenção.

Cada uma das informações não estruturadas pode fornecer um caminho para acessar um relatório gerado por OLAP na internet da empresa, o que pode, por sua vez, ter links que o orientem para outras estruturas ou informações não estruturadas) ou podem envolver um mash-up com suas informações projetadas em um Google Map.

As barreiras de dados estruturadas e desestruturadas estão se desfazendo rapidamente, assim como os caminhos através dessas barreiras amolecidas. Cada vez mais, as empresas estão acumulando grandes volumes de dados não-relacionais e não estruturados na forma de imagens digitais, documentos, vídeos e outros formatos multimídia - e esses novos formatos de dados estão se tornando rapidamente um componente-chave nos processos de negócios formais e informais que se integram com aplicativos de negócios existentes, cumprem os requisitos regulamentares ou simplesmente fornecem uma experiência de usuário mais rica.

Considere os seguintes cenários de negócios:

• Uma empresa farmacêutica precisa acessar a documentação do laboratório compilada ao longo de anos e gerações de ensaios clínicos para obter a aprovação da FDA para um novo medicamento.

• Uma companhia de seguros precisa armazenar documentos de política e recuperá-los para processamento de sinistros.

• Uma empresa de call center precisa armazenar sessões gravadas por agentes como fluxos de áudio para que possam ser recuperados remotamente para obter garantia de qualidade e conformidade com o contrato.

• Uma empresa analista da indústria precisa disponibilizar uma biblioteca pesquisável de podcasts para download a partir do seu site.

• Uma prática legal precisa armazenar cópias eletrônicas de documentos como imagens e recuperar facilmente os documentos relativos a um cliente ou caso individual.

• Uma parceria de arquiteto precisa armazenar e recuperar planos digitais com os dados de clientes associados.

• Uma biblioteca precisa converter e arquivar grandes volumes de papel e conteúdo analógico existente para indexação e uso em uma ferramenta de pesquisa digital (lembre-se de microfichas?).

Estes são alguns exemplos das formas como as empresas em todo o mundo podem e usam dados digitais não estruturados. Você pode analisar essas informações com a mesma facilidade possível para criar conteúdo digital. As organizações estão encontrando maneiras novas e inovadoras de usar esse conteúdo digital para melhorar ou ampliar suas capacidades comerciais e muitas dessas organizações precisam de armazenamento de dados e soluções de inteligência de negócios para aproveitar esta informação.

Se você usa processos de trabalho tradicionalmente colaborativos, executando tarefas como fluxo de trabalho ou gerenciamento de imagens, você pode facilmente aumentar esses processos para orientá-lo para recursos de data warehousing que lhe proporcionem valor adicional. Além disso, os relatórios e resultados de consulta que você obtém e usam como parte do processamento analítico tradicional podem servir como um caminho para um mundo de informações multimídia que pode complementar os dados que você costuma manipular.