数据仓库与外部非结构化数据：挑战与处理

"数据仓库中的外部数据/非结构化数据-国家电子政务外网安全等级保护实施指南（定稿）" 在数据仓库的建设中，外部数据和非结构化数据的管理和利用是一个重要的方面。外部数据，指的是来自组织外部的信息，它们往往没有固定的模式，难以像内部数据那样呈现清晰的规律。这种无规律性导致了数据获取和处理的挑战，特别是在确保数据准确性和完整性时，需要建立持续监控机制以适应外部数据的不可预测变化。 数据的形式是外部数据的另一个主要问题。由于外部数据来源广泛，格式各异，可能包括文本、图像、声音等多种非结构化数据，这使得将这些数据整合到数据仓库中需要进行大量的预处理工作，包括数据清洗、转换和标准化，以便使其适应内部系统的处理需求。 不可预测性是外部数据的第三个特性，意味着数据的来源、时间和质量都可能随时变化。这种不确定性使得管理和维护外部数据流变得困难，需要灵活且强大的数据获取策略，以确保能够及时、完整地获取所需数据。 非结构化数据，如图像和声音，是外部数据的一个重要组成部分，现在可以通过自动化工具进行收集和存储。这些数据类型在数据仓库中的管理和分析对于扩展决策支持系统的功能至关重要，但同时也增加了数据处理的复杂性。 数据仓库的历史和发展与决策支持系统(DSS)紧密相关。DSS自20世纪60年代起逐渐演化，最初以基于主文件的单一应用为主，随着时间的推移，逐渐发展为更复杂的体系结构，其中数据仓库成为核心。在早期，数据主要存储在磁带上，访问效率低且容易导致数据冗余。随着技术进步，数据仓库应运而生，解决了数据一致性、程序维护和新程序开发的复杂性问题，同时为处理非结构化数据提供了平台。 在大数据时代，数据仓库不仅要处理结构化数据，还要面对不断增长的非结构化数据挑战。为了充分利用这些数据，数据仓库需要具备处理各种数据类型的能力，包括外部数据和非结构化数据，同时保证数据的安全和合规性。这涉及到数据集成、数据治理、数据质量和数据分析等多个层面，对信息技术和数据管理的专业技能提出了更高的要求。