Dado el crecimiento sostenido en los últimos tiempos de la disponibilidad de diferentes tipos de datos multimedia, por el uso masivo de dispositivos que producen datos digitalizados, se ha vuelto necesario contar con grandes repositorios de datos no estructurados provenientes de distintas fuentes, los cuales son difíciles de administrar bajo el modelo relacional de base de datos. Este crecimiento sostenido tanto de la cantidad de datos en formato digital disponible, como en la variedad de los mismos, ha ido acompañado por la rápida evolución de las tecnologías de la información y comunicación. Al considerar tipos de datos tales como texto libre, imágenes, audio, video, secuencias biológicas de ADN o proteínas, entre otros, su administración y las distintas formas de recuperación de datos no se corresponden a las habituales y forzar una modelización de los mismos no adecuada podría restringir de antemano el tipo de operaciones que se puedan realizar sobre ellos.
Así, al considerar la administración y recuperación sobre grandes conjuntos de datos no estructurados, se hace evidente la necesidad de considerar nuevos modelos y herramientas para su administración y su indexación, considerando las operaciones de interés. Además, como el objetivo de cualquier sistema de recuperación de información es obtener información útil para el usuario, mediante consultas a la base de datos, no sólo se deben soportar distintos tipos de consultas sino también resolverlas de manera eficiente usando índices apropiados.Red de Universidades con Carreras en Informátic
