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Quando si pianifica il data warehousing, ricorda il panorama dei dati di oggi comprende ora una vertiginosa serie di nuovi canali di informazione, nuove fonti di dati e nuovi imperativi di analisi e reporting.
Secondo i gruppi di analisti, quasi l'80-85% dei dati di oggi non è strutturato e nuovi canali di informazione come Web, e-mail, voice over IP, messaggistica istantanea (IM), messaggi di testo e podcast stanno rapidamente creando enormi archivi di dati non tradizionali. I dati provenienti da una di queste fonti saranno richiesti dai tuoi utenti per essere integrati nel tuo data warehouse.
A meno che non si sia utilizzato un data warehouse straordinario e all'avanguardia, la funzionalità di business intelligence è stata probabilmente limitata a questi tipi di dati:
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Numeri: Numerico dati nella forma tecnica di numeri interi e decimali
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Testo: Dati di caratteri, tipicamente informazioni alfanumeriche a lunghezza fissa che raramente superano circa 255 caratteri per occorrenza, sebbene (molto raramente) possano arrivare a 4, 000 caratteri
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Date e orari: Date e orari effettivi o, più probabilmente, intervalli di date (ad esempio un mese e un anno in cui le vendite dei prodotti sono raggruppate e archiviate)
Questo è circa esso.
Per essere onesti, il data warehousing nella sua incarnazione originale, come luogo di archiviazione per le informazioni tratte da applicazioni legacy per supportare il reporting e l'analisi, non ha avuto bisogno di altro che questi tipi di dati tradizionali. Questi tipi di dati tradizionali costituiscono la base di dati strutturati gestiti da database, i più popolari sono database relazionali o database multidimensionali.
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