如何利用非关系型数据库技术创造价值

如题所述

  现在人们不一定需要将数据结构化,就可以利用NoSQL数据库架构解决他们的新数据需求,也可以将这些新技术与传统关系型数据进行整合,从大数据中挖掘出新价值。 直到现在,数据作为深度业务洞察力来源的潜力仍然受其结构的限制。如果没有新出现的数据库技术,我们只能采用标准的后台设计方法,将数据限定在死板的架构中,而无法体现实际数据结构的多样性。由于内部不够灵活,这些传统架构将妨碍组织开发结构化与非结构化信息的新用例。
  非关系型数据库架构的持续流行使数据管理出现了转折点。最新出现的技术是一些新的横向扩展非结构化数据库,它们更适合解决一些问题,同时传统的关系型数据库仍然在其他领域保持原来位置。 技术的发展使各种组织不再受限于数据库架构的选择。随着竞争领跑者发现了满足特殊数据需求的数据库方法,我们在2012年看到了下面三种重大变革:随着数据架构师开始接受架构与设计工具套件的发展——从关系型数据库转变为增加各种成熟的非关系型技术(NoSQL数据库系统),数据库领域重新洗牌。
  由于革命性技术和方法(如具有超大规模数据高效处理能力的Apache Hadoop)的推动,混合数据生态系统越来越流行。响应速度更快的数据管理生态系统的出现,提供了一种灵活实现规模化低成本的原型化交付(经过行业验证)的新方法。 从现在起,明智的分析主管将致力于将用例具体化到最佳的平台上。他们不会过度关注于新技术的可用性,而是去发现一些整合关系型与非关系型数据库“契合点”,从中挖掘出超越原始用途的信息价值。 通过利用新的数据架构方法,越来越多的组织将能够发现和探索数据商业化的突破点。 正如通信运营商从他们处理在大量客户数据中挖掘出宝贵的B2B收益来源一样,其他商业公司也将通过更好地利用现有数据来发现新的业务增长点。
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