Oracle数据warehouse的架构可以分为三个层次:数据采集层:Oracle database enterprise ETL Option oracledatabasedatagquality Option在OracleDatabase10g的同一个软件中实现了从数据模型设计、数据质量管理、ETL流程设计到meta 数据管理的所有功能。所有的ETL过程都可以通过在Oracle 10g数据 warehouse系统中存储OracleWarehouseBuilder生成的ETL脚本来执行，并按照数据warehouse系统的要求定期完成。
5、MongoDB挑战传统 数据库:非 结构化 数据库的迭新不容小觑MongoDB，也就是数据 Library，比甲骨文中国在中国市场的裁员更乐观。" MongoDB是中国开发人员最喜欢的数据库."MongoDB全球渠道及亚太区销售高级副总裁AlanChhabra在媒体面前略带自信和自豪地宣称。中国企业数字化转型正进入关键时期。在构建开放、高效、灵活、共享的云计算基础设施的同时，数据 library的更新也提上了日程。
6、什么是 数据 迁移?在 数据 迁移中需要考虑的问题数据迁移，字面意思是数据从一个地方移动到另一个地方。数据 迁移是一个非常重要的环节，在很多项目中必不可少，比如升级或整合服务器、存储硬件等；数据密集型应用的增加等。数据 迁移过程中会出现一系列风险，如:数据丢失、兼容性问题、业务影响等。数据丢失:有两种情况，部分可以通过备份数据和技术团队找回数据；
兼容性:在迁移期间的系统更改、文件格式的意外更改或源用户和目标用户之间的访问混淆都将导致兼容性问题。虽然数据被迁移发送到目的地，但仍然无法在数据访问成功。对业务的影响:缺乏专业的技术支持数据 迁移可能导致系统长时间停机，造成数据的损失，项目时间延长，预算超支等问题。
7、如何把非 结构化的 数据转 结构化?1。流程:1。数据 Get 2。而不是结构化-2/转换为结构化-2/3。建立全息档案的技术框架包括Web索引层、知识地图层和应用层三个部分。Web索引层是我们一步一步做出来的“搜索引擎”。我们每天都在互联网中不断的抓取网页，留下一些可能与我们感兴趣的机构相关的部分，我们称之为种子机构。经过爬取、解析、清洗、索引等步骤后，我们将其放入存储，并向上面的知识图谱层提供接口。
命名实体抽取需要从索引中获取与种子组织相关的每一个网页。“种子机构”列表相当于一个在爬行过程中越来越长的列表。从各领域最大的央企、上市公司、知名公司、高校开始，在每一个与他们相关的网页中，知识图谱层都会提取出新的命名实体，包括机构和人物，以及时间和地点。其中，尚未出现在“种子机构”名单中的机构将在一个迭代周期中被添加到名单中。
8、如何将非 结构化 数据转化 结构化 数据在信息社会，信息可以分为两类。一类信息可以用数据或一个统一的结构来表示，我们称之为结构化-2/比如数字和符号；另一种信息，如文本、图像、声音、网页等。，不能用数字或统一的结构来表示，所以我们称之为非结构化 数据。结构化数据.是非题结构化 数据是特例。随着网络技术的发展，特别是Internet和Intranet技术的飞速发展，
关系结构化 数据主要用于管理数据的局限性已经越来越明显。所以数据库的技术也相应的进入了后关系数据库，已经进入基于网络应用的非结构化 数据库时代。所谓非结构化数据 library是指数据library的变长记录由若干条不可重复和可重复的记录组成。
