如今，人们无疑都知道一些大数据的故事。数据公司和他们的客户的数量呈指数级增长。因此，他们产生了各种大量的数据，像社会，文本和传感器数据等这些新的非结构化数据类型已迅速进入信息的范畴。

与此同时，IT厂商也已研发了一些新的大数据技术，每个都具有捕捉，存储，检索和分析非结构化数据等能力。这些新形式的能力集k在一起，然后得到了媒体的高度关注，也让人们了解这个行业蓬勃向上的大趋势，而大数据则可能是媒体关注最多的技术。

消失在周围的非结构化数据和新的大数据平台的炒作，然而，结构化的数据以及用传统的关系型数据库管理系统（RDBMS）仍然具有重要的作用。与大数据的宣传相比，结构化数据和传统的RDBMS技术就像是昨天的新闻，以至于这让人们完全可以理解的认为，结构化数据和关系型数据库的重要性已经大大降低。

虽然这让人完全可以理解，但却是完全错误的。根据一项新的针对300名数据库管理员（DBA）的调查结果和其他负责管理公司的数据表明，虽然非结构化数据类型和新的数据库管理系统在现代数据生态系统也发挥着越来越重要的作用，但在关系数据库管理系统（RDBMS）中的结构化数据仍然是大多数企业的信息基础设施的基础。通过权威机构UnisphereResearch进行的调查表明，尽管媒体围绕大数据进行炒作，在可预见的未来，大多数企业的注意力仍然主要集中在管理结构化数据。

结构化数据和关系数据库仍然占主导地位

Unisphere进行的调查，对于当今天数据库管理情况的真实性质提供了许多有说服力的指标。例如，虽然非结构化数据的管理将有可能成为更普遍的现代先进的分析措施，继续获得发展动力，在三分之二以上的企业中，75％以上仍然使用结构化数据进行数据管理，有近三分之一的企业没有积极地管理其非结构化数据。

该调查还显示，甲骨文和微软SQL服务器这些最传统的所谓传统的数据库，仍然是企业使用，以支持关键任务数据最常见的平台。此外，虽然Hadoop和NoSQL是令人兴奋的新技术，并且很多技术在帮助公司管理非结构化数据方面已经理所当然地展示了自己的能力，但许多企业还没有发展到将它们纳入自己的数据管理计划的地步。

复杂的数据管理决策意识

目前，数据和信息管理的复杂性凸显。在未来的岁月里，信息基础设施只会变得越来越复杂。人们需要利用数据来加速决策，以提高运营效率，并发现新的收入来源，数据管理只会变得越来越重要。现在的问题是，一切都需要首席信息官和他们的数据库管理团队实施，使得他们对于数据环境的意识感到越来越复杂。

对于初学者来说，他们不会低估大数据技术，即使在现实世界中使用的大数据技术的程度还没有与现实相匹配。事实上，结构化数据和关系数据库技术仍然占主导地位，这并不意味着大数据将会消亡的，或者说，早期的技术如Hadoop和NoSQL数据库将无法继续获得发展动力。在未来，非结构化数据类型和新的数据管理系统，绝对会继续在现代的数据生态系统发挥着越来越重要的作用，复杂性才是王道，首席信息官们需要准备好应对这一复杂性。考虑到这一点，这里的一些最佳实践做法，所有的企业，无论其规模或业务性质如何都应当执行。

#1开发所有数据策略

一个最常见的问题就是客户会问，如今他们应该专注于结构化或非结构化的数据，关系数据库或NoSQL，事务管理或社会管理？这个答案在所有情况下”都是”。成功的信息管理不是管理大数据或只是传统数据，而是优化、连接、整合和分析所有的数据，不管数据多大的或在什么地方。能做到这一点的公司，将打破数据孤岛和最佳位置，并为现代数据经济提供受益的机会。

#2即将到来的革命–计划分析

根据Unisphere的调查，需要支持新的分析用例是驱动采用新的数据库管理系统最重要的因素，也是一个很好的理由。问任何一个首席信息官，其最优先考虑的问题是什么，通常会说需要帮助公司将所有的数据转化为可操作的见解，或者更明智的业务决策。这就是为什么大数据已经获得了如此多的聚焦，这是为什么这么多的时间和精力进行数据和信息管理的主要原因。

因此，那些希望保持竞争力的企业，需要在现在和未来为现代化的预测分析的信息基础设施的构建铺平道路。用数据来弄清楚过去发生的事情是不够的。对未来发生的事情的了解变得非常重要。首席信息官们应该专注于投资数据平台和数据管理技术，例如云感知数据集成工具，可以帮助企业成功推动分析计划的最佳位置。通常情况下，这将涉及现代和传统的信息管理解决方案的组合。

#3准备发挥更大作用的数据库管理员（DBA）

在现实世界中，Hadoop和NoSQL技术实现了很大的发展，因此数据库管理员的角色也是非常重要的。据调查，大多数数据库管理（DBA）都已经负责管理过多个数据库实例，甚至为多达五个或多个供应商管理一些数据库。其次，无论是通过招聘或是培训，或两者的组合，挑选一个合适数据库管理员都不太可能很快找到，或者随时随地实现，这是一个趋势。因此，企业需要建立一个数据库管理员团队，使其能胜任越来越多语种的角色。

最重要的是，企业应该采取主动措施。智能数据的使用成为大势所趋。通过构建出一个数据管理策略，先进的分析将为管理全部数据铺平道路，数据管理团队面对复杂性脱颖而出，让企业不仅在经济数据中能够生存，而且还要茁壮成长。