在信息社會(huì)，信息可以分為兩類。一類信息可以用數(shù)據(jù)或者統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)來表示，我們稱之為結(jié)構(gòu)化 data，比如數(shù)字和符號(hào)；另一種信息，如文本、圖像、聲音、網(wǎng)頁等。，不能用數(shù)字或者統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)來表示。我們稱之為非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。結(jié)構(gòu)化 data屬于非結(jié)構(gòu)化 data，而且是非結(jié)構(gòu)化 data。

管理結(jié)構(gòu)化data relation數(shù)據(jù)庫的局限性暴露得越來越明顯。因此，數(shù)據(jù)庫技術(shù)也相應(yīng)地進(jìn)入了“后關(guān)系數(shù)據(jù)庫時(shí)代”。已經(jīng)進(jìn)入了基于網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的非結(jié)構(gòu)化 數(shù)據(jù)庫時(shí)代。所謂非-結(jié)構(gòu)化 數(shù)據(jù)庫是指數(shù)據(jù)庫的變長(zhǎng)記錄由幾個(gè)不可重復(fù)的字段組成。

與結(jié)構(gòu)化 data(即行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，實(shí)現(xiàn)的數(shù)據(jù)可以用二維表結(jié)構(gòu)進(jìn)行邏輯表示)相比，不便用數(shù)據(jù)庫二維邏輯表表示的數(shù)據(jù)稱為non-。字段可以根據(jù)需要進(jìn)行擴(kuò)展，即字段個(gè)數(shù)不確定，可以稱為semi 結(jié)構(gòu)化 data，比如存儲(chǔ)在Exchange中的數(shù)據(jù)。

一類信息可以用數(shù)據(jù)或者統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)來表示，我們稱之為結(jié)構(gòu)化 data，比如數(shù)字和符號(hào)；另一種信息，如文本、圖像、聲音、網(wǎng)頁等。，不能用數(shù)字或統(tǒng)一的結(jié)構(gòu)來表示，我們稱之為非結(jié)構(gòu)化 data。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)屬于非-結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，是非-結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的特例。顧名思義，數(shù)據(jù)清洗就是把臟的“洗”掉。由于數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)是面向某個(gè)主題的數(shù)據(jù)集合，這些數(shù)據(jù)是從多個(gè)業(yè)務(wù)系統(tǒng)中抽取出來的，并且包含歷史數(shù)據(jù)，所以不可避免的會(huì)出現(xiàn)一些數(shù)據(jù)錯(cuò)誤，一些數(shù)據(jù)相互沖突。這些錯(cuò)誤或沖突的數(shù)據(jù)顯然是不想要的，被稱為“臟數(shù)據(jù)”。

IDC的一份調(diào)查報(bào)告顯示，企業(yè)中80%的數(shù)據(jù)是真的還是假的結(jié)構(gòu)化 data，這些數(shù)據(jù)每年以60%的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。Non-結(jié)構(gòu)化 data顧名思義就是存儲(chǔ)在文件系統(tǒng)中的信息，而不是數(shù)據(jù)庫。據(jù)悉，平均只有1%和5%的數(shù)據(jù)是結(jié)構(gòu)化。如今，未使用數(shù)據(jù)的快速增長(zhǎng)消耗了企業(yè)中復(fù)雜而昂貴的主存儲(chǔ)的存儲(chǔ)容量。如何在全球范圍內(nèi)更好地保存不同類型的具有潛在價(jià)值的文檔，而不是因?yàn)樘幚硭鼈兌蓴_日常工作？

云存儲(chǔ)是一種越來越多的IT公司正在使用的存儲(chǔ)技術(shù)。以下段落解釋了存儲(chǔ)在云中的業(yè)務(wù)信息的一些要點(diǎn)，員工面臨新挑戰(zhàn)的數(shù)據(jù)如何管理？當(dāng)企業(yè)參與全球經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)時(shí)，IT員工面臨著讓分布在世界各地的員工有效訪問重要數(shù)據(jù)的新挑戰(zhàn)。全球分布的團(tuán)隊(duì)需要共享對(duì)大型文件和數(shù)據(jù)集的讀寫訪問，但這顯然增加了data 管理的復(fù)雜性，此外，數(shù)據(jù)同步功能的不斷采用和準(zhǔn)確性問題影響了企業(yè)的工作效率。