Video: When Insects First Flew 2025
Khi máy tính di chuyển vào thị trường thương mại, dữ liệu được lưu trữ trong các tệp tin phẳng mà không có cấu trúc. Ngày nay, dữ liệu lớn đòi hỏi cấu trúc dữ liệu có thể quản lý được. Khi các công ty cần hiểu rõ về khách hàng, họ phải áp dụng các phương pháp bạo lực, bao gồm các mô hình lập trình rất chi tiết để tạo ra một số giá trị.
Sau những năm 70, mọi thứ đã thay đổi với việc phát minh ra mô hình dữ liệu quan hệ và hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ (RDBMS) đã áp đặt cấu trúc và một phương pháp để cải thiện hiệu suất. Quan trọng nhất, mô hình quan hệ đã thêm một mức độ trừu tượng để nó dễ dàng hơn cho các lập trình để đáp ứng nhu cầu kinh doanh ngày càng tăng để trích xuất giá trị từ dữ liệu.
Ngoài ra, nó giúp các nhà quản lý kinh doanh muốn có thể kiểm tra thông tin như hàng tồn kho và so sánh nó với thông tin đặt hàng của khách hàng cho mục đích ra quyết định. Nhưng một vấn đề xuất hiện từ nhu cầu giải phóng câu hỏi: Việc lưu trữ khối lượng dữ liệu ngày càng tăng lên và việc truy cập vào nó đã chậm. Xảy ra vấn đề tồi tệ hơn, rất nhiều dữ liệu trùng lặp đã tồn tại và giá trị kinh doanh thực tế của dữ liệu đó rất khó đo lường.
Kho dữ liệu nhằm giúp các công ty đối phó với số lượng dữ liệu có cấu trúc ngày càng lớn mà họ cần để có thể phân tích bằng cách giảm khối lượng dữ liệu sang một cái gì đó nhỏ hơn và tập trung hơn vào một khu vực cụ thể của doanh nghiệp. Nó đáp ứng nhu cầu xử lý hỗ trợ quyết định riêng biệt và hỗ trợ ra quyết định vì lý do hiệu suất.
Đôi khi các kho dữ liệu này quá phức tạp và không cung cấp tốc độ và sự nhanh nhẹn mà doanh nghiệp yêu cầu. Câu trả lời là sàng lọc lại các dữ liệu đang được quản lý thông qua các siêu dữ liệu. Các trung tâm dữ liệu này tập trung vào các vấn đề kinh doanh cụ thể và hỗ trợ nhu cầu kinh doanh cho các truy vấn nhanh. Kho hàng đã phát triển để hỗ trợ các công nghệ mới nổi như hệ thống tích hợp và thiết bị dữ liệu.
Kho dữ liệu và các siêu dữ liệu đã giải quyết được nhiều vấn đề cho các công ty cần một cách nhất quán để quản lý dữ liệu giao dịch khổng lồ. Nhưng khi quản lý khối lượng lớn các dữ liệu phi cấu trúc hoặc bán cấu trúc, kho hàng không thể phát triển đủ để đáp ứng nhu cầu thay đổi.
Để làm phức tạp các vấn đề, kho dữ liệu thường được cho ăn theo chu kỳ, thường là hàng tuần hoặc hàng ngày. Điều này phù hợp cho lập kế hoạch, báo cáo tài chính và các chiến dịch tiếp thị truyền thống, nhưng quá chậm đối với môi trường kinh doanh và môi trường tiêu dùng ngày càng tăng.
Làm thế nào các công ty có thể chuyển đổi các phương pháp quản lý dữ liệu truyền thống của họ để xử lý khối lượng mở rộng của các yếu tố dữ liệu phi cấu trúc? Giải pháp đã không xuất hiện qua đêm. Khi các công ty bắt đầu lưu dữ liệu phi cấu trúc, các nhà cung cấp bắt đầu thêm các tính năng như
BLOB (các đối tượng nhị phân lớn).
Về bản chất, một phần tử dữ liệu phi cấu trúc sẽ được lưu trữ trong một cơ sở dữ liệu quan hệ như một đoạn dữ liệu liên tiếp. Đối tượng này có thể được gắn nhãn nhưng bạn không thể nhìn thấy những gì bên trong đối tượng đó. Rõ ràng, điều này sẽ không giải quyết được nhu cầu của khách hàng hoặc nhu cầu kinh doanh. Nhập hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu đối tượng (ODBMS). Cơ sở dữ liệu đối tượng lưu trữ BLOB như một tập địa chỉ của miếng để bạn có thể nhìn thấy những gì đã có trong đó. Không giống như BLOB, một đơn vị độc lập nối vào một cơ sở dữ liệu quan hệ truyền thống, cơ sở dữ liệu đối tượng cung cấp một phương pháp thống nhất để xử lý dữ liệu phi cấu trúc.
Cơ sở dữ liệu đối tượng bao gồm một ngôn ngữ lập trình và một cấu trúc cho các phần tử dữ liệu sao cho dễ dàng thao tác các đối tượng dữ liệu khác nhau mà không cần lập trình và tham gia phức tạp. Các cơ sở dữ liệu đối tượng đã giới thiệu một mức độ mới của sự đổi mới đã giúp dẫn đến làn sóng thứ hai của quản lý dữ liệu.
