数据仓库与非结构化数据管理：建模挑战与存储策略

"建模与外部数据/非结构化数据在数据仓库中的管理和作用" 在《国家电子政务外网安全等级保护实施指南》中，针对外部数据和非结构化数据的管理提出了重要的观点。外部数据和非结构化数据通常包含多种组成部分，有些部分对于决策分析至关重要，而有些则相对次要。例如，产品生产历史记录中的时间线和成本信息是关键数据，而日期、装运详情等可能是辅助信息。有效的管理策略是将最重要数据存储在易于访问的地方，以优化存储和检索效率，而不太重要的细节则存储在大容量的存储设备中，以确保数据的完整性和长期保存。 建模与外部数据/非结构化数据的关系并不直接。传统的数据模型旨在塑造和规范环境，但对于非结构化数据，这种模式往往不适用。外部数据和非结构化数据的特性决定了它们难以被模型化，数据模型对这类数据的改造能力有限。因此，数据模型更多地是用于记录和区分数据，而不是改变数据的本质。图8-8直观地展示了数据模型与非结构化数据之间微弱的关联性。 在大数据和数据仓库的背景下，外部数据和非结构化数据的管理变得越来越重要。数据仓库作为决策支持系统的核心，需要能够处理和整合各种类型的数据，包括非结构化的。数据仓库的历史发展表明，从早期的单一应用处理到现在的复杂体系结构，对大规模数据的处理能力逐渐增强，特别是对非结构化数据的管理和分析。 决策支持系统(DSS)的演变过程也反映了这一趋势。DSS从20世纪60年代的简单报表和程序开始，经历了从主文件、磁带存储到现代数据仓库的转变。早期的主文件和磁带存储方式存在访问效率低、数据冗余和一致性维护困难等问题。随着技术的进步，数据仓库能够更好地处理这些挑战，提供高效的数据访问和一致性的数据存储，同时支持对非结构化数据的整合和分析。 总结来说，外部数据和非结构化数据的管理需要考虑其组成部分的重要性，并采取适当的存储策略。数据模型在非结构化数据面前的角色更多是记录和区分，而非改造。在大数据时代，数据仓库通过适应各种数据类型，尤其是非结构化数据，提升了决策支持系统的效能。随着技术的不断进步，对外部数据和非结构化数据的处理能力将进一步增强，以满足日益复杂的决策需求。