Data lagring och multimedia information - dummies

Alla områden av teknik förändras ständigt och datalagring är inget undantag. datalagring ligger på randen av en ny generation av teknologier, du måste bli bekant med några av de mest betydande trenderna.

Datavarehus innehåller typiskt bara ett fåtal olika typer av data: nummer, datum och karaktärsbaserad information (nästa namn, adress, produktbeskrivningar och koder). Nästa våg av datalagring, där ostrukturerade data mogna med multimediainnehåll (bilder, bilder, video, ljud och dokument) ingår som en del av ett datalager, är detaljerad här.

Slå på din webbläsare. Spendera några timmar att kasta runt på Internet och kolla på alla typer av coola webbplatser. Du kan hitta bilder, video och ljudklipp, inlämningsformulär för att fylla i information för att överlämna till en webbplats databas se, tabulära resultat baserat på förfrågningar du kan göra - nästan vad som helst.

Idag lagrar en organisation vanligtvis en stor del av data i dokument som skapas genom att använda produktivitetsverktyg som Microsoft Excel och Word. Dessutom har digitaliseringsframsteg inom fotografering, dokumentskanning, videoproduktion och ljudformat utvidgat utbudet av ostrukturerade dataformat som du kan använda för företagsdata.

Linjerna mellan strukturerad data (traditionella datatyper som datortillämpningar har använts i åratal) och ostrukturerad data (till exempel multimediedokument) har suddit ut. Inte så länge sedan, om du ville skapa en multimedia miljö som inkluderade både strukturerad och ostrukturerad data, följde du löst dessa steg:

1. Bygg en relationsdatabas för din strukturerade data.

2. Använd ett dokumenthanteringssystem eller ett bildhanteringssystem för din ostrukturerade data.

3. För att hantera logiska länkar i olika miljöer, lägg åt sidan i varje relationsdatabasrad en eller flera kolumner som pekar på relaterade dokument eller bilder, beroende på vad som är lämpligt.

Dessa miljöer var relativt obekväma och benägna för problem. Till exempel hade programuppgraderingar till ett system negativ effekt på den andra (länkar som bryter, till exempel).

Framväxten av en ny generation av affärsapplikationer som sammanfogar traditionella relationsdatatrukturer med ostrukturerat digitalt innehåll har redan börjat. Denna överflöd av digitalt innehåll innebär att organisationer nu försöker hantera både relationell (strukturerad) data och ostrukturerad data på företagsnivå.

Tänk dig till exempel en ansökan om medicinsk journaler. För femton år sedan skulle ansökan troligtvis ha behållit en lista över journaler som lagrades som enkla rader och kolumner.

Idag, och inom en snar framtid, är det mer sannolikt att en journalsansökan hanterar en uppsättning besöksposter som innehåller referensbilder, röntgenbilder, CAT-skanningar, recept och andra referensdokument - och dessa register kan också inkludera högre nivåer som rumslig visualisering, rapportering och analys.

Många företag kommer att vara (eller är för närvarande) angelägna om att göra denna ostrukturerade data till användbar information, men de kommer att finna (eller fann att) att deras nuvarande datalagrings- och affärsintelligenssteknik inte kan leverera en grundlig analys av dessa data. Traditionell datalagring och business intelligence-teknik och infrastruktur har inneboende tekniska begränsningar som begränsar deras förmåga att hantera dessa data.