对于信息密集型的石油行业来说尤其如此。在多年的生产实践中，国内石油行业发展了大部分信息的综合数据管理、数据应用、企业标准、行业标准等技术和成果，极大地支撑了石油勘探开发的各个流程。但是，与国外石油公司相比，在信息资源协同、分析、挖掘、共享、决策支持和集群计算等方面还存在一定差距。核心点是如何有效的存储和利用非结构化数据。
4、非结构性的 数据库系统有哪些?非结构化数据库系统有:1。对数据库高并发读写的高性能需求。2.HugeStorage对海量数据高效存储和访问的需求。3.数据库的高可伸缩性和高可用性需求。NoSQL(NoSQLNotOnlySQL)的基本意思是“不仅仅是SQL”，是一个全新的数据库革命运动，早期提出，09年趋势越来越高。
5、数据仓库的发展历程1，主题导向。运营数据库的数据组织是面向事务的，各个业务系统是分离的，而数据仓库中的数据是按照某个主题域组织的。主题是一个抽象的概念，是指用户使用数据仓库进行决策时所关心的关键方面。一个主题通常与多个操作信息系统相关。2.综合的。面向事务的操作数据库通常与一些特定的应用相关，而数据库彼此独立，往往是异构的。
3.相对稳定。运营类型数据库中的数据通常是实时更新的，数据根据需要及时变化。数据仓库中的数据主要用于企业决策分析，涉及的数据操作主要是数据查询。某个数据一旦进入数据仓库，一般会保存很长时间，即数据仓库中有大量的查询操作，但很少有修改和删除操作，通常只需要定期加载和刷新即可。4.反映历史变迁。
6、“数据仓库之父”谈如何处理非 结构化数据虽然non-结构化数据很难处理，但它已经存在很久了，绝对比计算机的历史还要久。不信你想想圣经，埃及象形文字，卡马河佛经，这些都是对与错结构化 data，他们的历史可想而知。这些非-结构化数据肯定比硅片早。虽然搜索引擎已经出现了一段时间，但它绝不像印刷时代那么古老。即使现在搜索引擎已经很完善了，但现在还不是随意处理非-结构化数据信息的时候，至少目前是这样。
无用的输入，无用的输出只有当非-结构化数据从数据仓库中提取出来时，非-结构化数据的真实价值才会被搜索引擎释放出来。很难整合非结构化数据。想想那些被提出很久的信息技术问题:无用信息输入和无用信息输出(GIGO)，你就知道即使用功能强大的搜索引擎去处理那些本质上没有经过提炼和整合的数据，会得到什么结果。搜索引擎的结果会告诉我们答案，返回给用户的会是一些未经提炼的无用信息。
7、 结构化数据和非 结构化数据是什么意思总的来说，我们把数据类型分为结构化 data、half 结构化 data和non 结构化 data。结构化数据可以用数据表示，也可以用统一的结构表示，如数字、字符、符号等，结构化 Data又称行数据，是以二维表结构进行逻辑表达和实现的，严格遵循数据格式和长度规范，主要由关系型数据库进行存储和管理。Semi 结构化 data是介于完全结构化 data(如关系数据库和面向对象数据库)和完全非结构化数据(如声音和图像文件)之间的数据，HTML。
