Conosci le differenze nelle applicazioni di data warehousing?

A causa del numero di possibilità, l’ambiguità può essere spesso individuata nei campi di gioco del data warehousing. Più scelte non portano immediatamente a variazioni migliori e più efficienti. A volte le cose vanno male con un termine di base. Nell’IT, l’archiviazione primaria, come i dati di prima linea o hot, significa che i dati sono recenti o molto utilizzati mentre i dati secondari, avete indovinato, sono dati più vecchi, meno accessibili o non strutturati nella forma, chiamati anche dati primari.

All’interno del mondo della ricerca c’è una diversa interpretazione degli stessi “dati grezzi”; I dati primari sono dati, o dati grezzi, meglio descritti come dati grezzi che un ricercatore raccoglie per la ricerca mediante, ad esempio, un’intervista, un sondaggio o un’osservazione.

Capirai che questa differenza di terminologia non contribuisce a una buona comprensione del business (ricerca) e dell’IT.

Backup di base.

Perché in realtà facciamo i backup? Un backup o backup è una copia dei dati su un supporto dati o un’applicazione da ripristinare se è danneggiato.

Effettuando i backup, vogliamo limitare la perdita di dati a un livello accettabile e predeterminato. Questo livello è anche chiamato RPO (recovery point target) e indica la quantità massima consentita di perdita di dati, indicata in un periodo di tempo. Quindi, se puoi permetterti di perdere fino a 4 ore di lavoro, dovresti eseguire il backup dei tuoi dati in modo sicuro ogni 4 ore.

In breve, l’RPO specifica la struttura di archiviazione di cui eseguire il backup. Per eseguire un backup valido e sicuro, si consiglia di archiviarlo in diversi supporti e posizioni. Questo supporto può contenere elementi flash, disco, nastro e/o cloud. Inoltre, si parla anche di RTO. Con un RTO esprimi la quantità massima di tempo che può richiedere prima che tu voglia essere operativo dopo un problema o un disastro.

Quindi archiviare i dati secondari in breve.

Il nome dice tutto, si tratta di dati di seconda linea, dati che non devono più essere conservati in un ambiente grezzo a causa dell’età, perché non vengono più referenziati e devono essere conservati, o che consistono in elementi non essenziali come dati di ricerca grezzi, algoritmi Rende superfluo reinventare la ruota.

Gli ambienti di dati secondari, in particolare, registrano la crescita più rapida in termini relativi. Ciò sta accadendo a causa dell’accelerazione della digitalizzazione della nostra società e la stragrande maggioranza di questi dati è di natura non strutturata e in parte generata da macchine (M2M, telefoni, telecomunicazioni). La nostra assistenza sanitaria, che deve fare i conti con molteplici fattori di crescita dei dati, poiché l’assistenza sanitaria diventa più efficiente ma diventa più complessa, sta vedendo crescere la sua quota di dati non strutturati, dati costituiti da scansioni, immagini mediche e grandi quantità di piani di trattamento spesso programmati. sarà anche condiviso tra gli operatori e integrato. La stessa crescita si registra anche nell’industria cinematografica/televisiva. I formati dei dati sotto forma di immagini cinematografiche sono stati migliorati fino a un fattore 8 (8K), il che significa automaticamente che anche la quantità di dati è aumentata di otto volte. In breve, si discute della crescita selvaggia dei dati non strutturati.

Separazione:

È quindi fondamentale separare e archiviare i dati primari e secondari. Con la nascita di varie tecnologie cloud, i sistemi di gestione dei dati, l’archiviazione degli oggetti, l’efficienza, la sicurezza e la controllabilità sono aumentati notevolmente.

L’uso dei metadati in particolare offre grandi opportunità, la reperibilità e la compatibilità scientifica sono perfette rispetto ai tradizionali sistemi di archiviazione.

NoSQL offre ora una vasta gamma di sistemi di gestione di database che differiscono in modo significativo dal classico sistema di gestione di database relazionali. I sistemi di dati non sono sempre costituiti da schemi di database statici e la maggior parte si ridimensiona orizzontalmente anziché verticalmente come è tipico dei database SQL.

Se vuoi saperne di più sui dati non strutturati, vorrei fare riferimento a questo articolo. https://dutchitchannel.nl/707415/tutti-dati-in-een-platform.html

Di: Harold Koenders, esperto di data warehousing