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）" 本文主要探讨了数据仓库中处理外部数据和非结构化数据的相关问题。数据仓库是用于数据分析和决策支持的重要工具，而外部数据和非结构化数据的管理是现代数据仓库面临的关键挑战之一。 首先，外部数据的可用频率是一个关键问题。与内部数据相比，外部数据没有明显的模式，这使得持续监控和准确获取数据变得困难。外部数据的访问频率不确定，可能需要建立持久的监控机制以确保数据的及时性和准确性。 其次，外部数据的形式多样且无规律。为了在数据仓库中使用这些数据，往往需要对数据进行重新格式化，转换成内部系统可接受的结构。这个过程可能涉及到数据清洗、解析和标准化，增加了数据处理的复杂性。 第三，外部数据的不可预测性是另一个难题。数据可能随时来自各种不同的来源，这种不可预测性使得获取所需数据变得困难，可能导致数据仓库的整合和更新过程不稳定。 非结构化数据，如图像、声音和其他复杂格式的数据，是外部数据的一种类型，它们通常不能直接被传统数据仓库系统处理。随着技术的进步，现在有能力将这些非结构化数据自动操作并存储在数据仓库中，以供分析使用。 数据仓库的历史和发展强调了从早期的单一应用系统到复杂决策支持系统的演变。早期的系统主要依赖于主文件和磁带，随着时间的推移，数据量的增长带来了数据冗余和一致性问题，推动了数据仓库的出现，以解决这些问题并提供更高效的数据管理和分析能力。 在大数据的时代背景下，数据仓库的角色变得更加重要，不仅需要处理结构化数据，还需要应对不断增长的非结构化数据。因此，理解和有效管理外部数据和非结构化数据是数据仓库设计和实施的关键部分，也是提升决策支持系统效能的重要步骤。