改变、挑战和 Data Warehouse

核心提示： 5. 结构化和非结构化数据随着数据库技术趋于成熟并变得更加复杂，越来越多的企业开始希望使用它们的系统来发掘锁定在非结构化数据内部的隐藏知识，改变、挑战和 Data Warehouse(5)，未符合标准数据模型的非结构化数据信息可以来自许多来源，包括在线调查、网络论坛和电子邮件，您不应惧怕变化，其

5. 结构化和非结构化数据

随着数据库技术趋于成熟并变得更加复杂，越来越多的企业开始希望使用它们的系统来发掘锁定在非结构化数据内部的隐藏知识。

未符合标准数据模型的非结构化数据信息可以来自许多来源，包括在线调查、网络论坛和电子邮件。IBM 的 Lotko 说：“非结构化数据表示来自问卷或文档扫描的所有信息，您可以直接利用它们，并与传统的结构化数据相结合。然后，您可以得出一些之前无法得出的新见解。因为之前无法访问这些信息。”例如，客户关系管理（CRM）应用程序中的自由格式的文本字段可以为企业决策者提供所需的信息，帮助他们确定当前的不满意趋势以及可能会造成严重后果的重复发生的问题。

AMR Research 的 Hagerty 表示：“新兴的商业智能（BI）产品和服务正在帮助数据仓库最终用户从电子邮件、呼叫中心记录、聊天稿、态度、观点和其他传统数据字段无法轻易表示的概念中获得见解。”

Hagerty 看到了非结构化数据的光明前景。他预测说：“一旦这项技术得到发展，非结构化数据就会像传统 BI 或分析技术那样无处不在。”但是，利用非结构化数据需要数据仓库管理者经历理想上的转变：许多数据仓库专业人员都根深蒂固地认为数据存储在行和列中。非结构化数据需要这些人以全新的方式来看待数据，理解这些文本甚至媒介至少可以实现智能上的飞越。

结束语

Wong 说：“认识新兴趋势虽然很重要，但不足以确保的数据仓库的长期发展。”他认为及时应对变化也是同样重要的，或许可以通过添加新解决方案或让既定实践符合新的范例来实现。他说：“不具响应能力或灵活性的数据仓库最终将被淘汰。”

Randolph 认可对灵活、迅速响应的系统的需要。他说：“为此，您需要掌控全局、具备相关知识以及能够考虑新的技术和方法。然后，您不应惧怕变化，其原因不是变化本身，而是应该始终让您的数据仓库处于行业领先水平。”