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Key Considerations For Managing Unstructured Data

机译:管理非结构化数据的关键注意事项

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摘要

Oil, gas and energy companies generate huge volumes of data through sensitive equipment - volumes that roughly double every two years. Increasing amounts of data and an increased focus on data protection and reliability have resulted in a surge of interest regarding unstructured data management technologies. In oil and gas companies, unstructured data loads are increasingly generated not by a human workforce, but by machines - from scientific instrumentation, such as seismic exploration equipment, industrial sensors and meters, calibration and monitoring devices, all producing exceptionally precise measurements - all sending an influx of unstructured data each day, in the scale of petabytes. The latest seismic sensor technology alone is driving significant growth in data assets. Visualization and modeling applications, many with unique data types, are quickly multiplying the amount of data being stored.
机译:石油,天然气和能源公司通过敏感设备生成大量数据-大约每两年增加一倍。数据量的增加以及对数据保护和可靠性的日益关注,导致对非结构化数据管理技术的兴趣激增。在石油和天然气公司中,越来越多的非结构化数据负载不是由人力产生的,而是由机械设备产生的,这些设备来自科学仪器,例如地震勘探设备,工业传感器和仪表,校准和监视设备,所有这些设备都可以产生非常精确的测量结果,所有这些都可以发送每天涌入非结构化数据,单位为PB。单靠最新的地震传感器技术就可以推动数据资产的显着增长。可视化和建模应用程序(许多具有独特的数据类型)正在迅速增加所存储的数据量。

著录项

  • 来源
    《Pipeline & gas journal》 |2013年第7期|46-47|共2页
  • 作者

    Shahbaz Ali;

  • 作者单位
  • 收录信息 美国《科学引文索引》(SCI);美国《工程索引》(EI);美国《生物学医学文摘》(MEDLINE);美国《化学文摘》(CA);
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
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