O mundo gera surpreendentes 2,5 quintilhões de bytes de dados por dia, dos quais até 90% não são estruturados, o que significa que você não pode armazená-los facilmente em um banco de dados ou planilha tradicional.
Isso cria um desafio significativo para qualquer organização que depende de dados (o que é mais): como acompanhar a quantidade cada vez maior deles sem sobrecarregar ainda mais os sistemas já sobrecarregados. A AI, e ser capaz de dar suporte à AI com gerenciamento de dados não estruturados, tem um papel muito importante em tudo isso.
Leia sobre a importância, o impacto, os desafios e as tendências dos dados não estruturados.
O que são dados não estruturados?
Os dados não estruturados não têm um formato ou modelo predefinido, como textos, imagens e vídeos, o que torna a organização e a análise complexas.
Ao contrário dos dados estruturados, que se encaixam perfeitamente em bancos de dados e planilhas com campos e categorias claramente definidos, os dados não estruturados não têm uma estrutura organizacional específica. Ele pode incluir documentos de texto, e-mails, publicações em redes sociais, imagens, vídeos, gravações de áudio e muito mais.
Dados não estruturados são o que chamamos de dados modernos, o que significa que eles estão sempre fluindo, geodistribuídos, multimodais e imprevisíveis.
Os dados não estruturados normalmente são armazenados em sua forma bruta como um objeto, em oposição a um arquivo .
Benefícios da análise de dados não estruturados
Além de ser o tipo de dados mais comum de longe, como mencionado anteriormente, ser capaz de processar e analisar dados não estruturados rapidamente é importante por vários motivos:
Insights
Dados não estruturados contêm insights valiosos e padrões ocultos que podem impulsionar decisões de negócios, informar estratégias e melhorar a eficiência operacional. Extrair informações significativas de dados não estruturados ajuda a descobrir tendências, identificar preferências dos clientes e identificar oportunidades de mercados emergentes.
Vantagem competitiva
As empresas que aproveitam dados não estruturados com eficácia, inquestionavelmente, ganham uma vantagem competitiva. Isso ocorre porque, ao analisar os sentimentos dos clientes, as avaliações de produtos e as interações nas redes sociais, eles conseguem entender melhor o público-alvo e personalizar os produtos e serviços para atender às necessidades deles.
Inovação
Os dados não estruturados estimulam a inovação ao fornecer a matéria-prima para o desenvolvimento de tecnologias avançadas, como processamento de linguagem natural (PLN, Natural Language Processing), reconhecimento de imagens e algoritmos de aprendizado de máquina. Essas tecnologias permitem análise e interpretação automatizadas de dados não estruturados em grande escala, revelando novas possibilidades em vários campos, incluindo saúde, finanças e marketing.
Uso real de dados não estruturados
Os dados não estruturados afetam significativamente as empresas em vários setores e setores de várias maneiras. Vejamos o impacto em alguns setores.
Área da saúde
Dados não estruturados, como prontuários médicos, anotações clínicas e resultados de imagiologia, são extremamente importantes na área da saúde. A análise desses dados pode levar a melhores resultados para os pacientes, diagnósticos mais precisos e planos de tratamento personalizados. Por exemplo, os profissionais de saúde usam o processamento de linguagem natural (PLN, Natural Language Processing) para extrair insights de observações clínicas não estruturadas para identificar tendências, prever a progressão da doença e melhorar o atendimento aos pacientes.
Finanças
As instituições financeiras lidam com grandes quantidades de dados não estruturados, incluindo registros de transações, e-mails, notícias e feeds de mídia social. Analisar esses dados ajuda a detectar atividades fraudulentas, avaliar tendências de mercado e tomar decisões de investimento informadas. Por exemplo, os fundos de hedge e as empresas de negociação aproveitam a análise do sentimento de artigos de notícias e publicações em mídias sociais para avaliar o sentimento do mercado e ajustar as estratégias de negociação de acordo.
Varejo
Dados não estruturados de avaliações de clientes, menções em redes sociais e imagens de produtos podem fornecer aos varejistas insights valiosos sobre preferências, comportamentos de compra e tendências dos consumidores. Ao analisar esses dados, os varejistas podem otimizar estratégias de preços, personalizar campanhas de marketing e melhorar a experiência geral de compra. Empresas como Amazon e Walmart usam algoritmos de aprendizado de máquina para analisar avaliações de clientes e recomendar produtos aos usuários com base em suas preferências e histórico de compras.
Desafios de dados não estruturados
Os desafios no gerenciamento e na análise de dados não estruturados incluem:
Volume e variedade
Os dados não estruturados vêm em vários formatos e de várias fontes, dificultando o gerenciamento e a análise com eficácia. As empresas devem investir em armazenamento de dados robusto, como o FlashBlade ® da Pure Storage®, que foi desenvolvido para lidar com dados não estruturados, e em infraestrutura de análise para lidar com o grande volume e a variedade de dados não estruturados. FlashBlade
Complexidade
Os dados não estruturados frequentemente contêm ruído, inconsistências e ambiguidades, dificultando a extração de insights significativos. As empresas precisam de técnicas avançadas de pré-processamento de dados e algoritmos de aprendizado de máquina para limpar, normalizar e estruturar dados não estruturados para análise.
Privacidade e segurança de dados
Os dados não estruturados geralmente contêm informações confidenciais, como identificadores pessoais ou dados comerciais proprietários. Garantir a privacidade e a segurança dos dados é essencial para proteger contra acesso não autorizado, violações e não conformidade regulatória.
Viés e justiça
A análise de dados não estruturados pode inadvertidamente perpetuar vieses presentes nos dados, levando a resultados injustos ou discriminatórios. Por esse motivo, é extremamente importante abordar os vieses na coleta de dados, no pré-processamento e na tomada de decisões algorítmicas para garantir justiça e equidade.
Qualidade e veracidade dos dados
Dados não estruturados são inerentemente ruidosos e podem conter erros, inconsistências ou informações enganosas. Garantir a qualidade e a veracidade dos dados é crucial para obter insights confiáveis e tomar decisões embasadas. Isso requer processos cuidadosos de limpeza, validação e verificação de dados para identificar e corrigir imprecisões nos dados.
Conformidade regulatória
Com o foco cada vez maior em regulamentos de privacidade e proteção de dados, como GDPR, CCPA e HIPAA, as organizações devem aderir a requisitos rigorosos de conformidade ao coletar, armazenar e processar dados não estruturados. O não cumprimento desses regulamentos pode resultar em multas pesadas, danos à reputação e consequências legais.
Estratégias para gerenciar dados não estruturados
O gerenciamento eficaz de dados não estruturados requer uma abordagem abrangente e unificada que abranja classificação, organização, armazenamento, governança, segurança e conformidade de dados.
Veja a seguir estratégias para gerenciar dados não estruturados com eficácia:
1. Classificação e organização de dados
Anexe tags de metadados descritivos a dados não estruturados para categorizá-los e classificá-los com base em atributos como tipo de conteúdo, fonte, data de criação e relevância. Você também pode usar ferramentas e algoritmos automatizados, como PLN e aprendizado de máquina, para analisar o conteúdo de dados não estruturados e extrair informações relevantes para classificação. Outra prática recomendada é desenvolver taxonomias e topologias para definir estruturas hierárquicas e relações entre diferentes tipos de dados não estruturados, facilitando a navegação e a recuperação.
2. Armazenamento de dados
Ter um sistema de armazenamento de dados avançado, flexível e unificado é essencial para gerenciar e aproveitar ao máximo seus dados não estruturados. Uma ótima maneira de fazer isso é por meio de um sistema que pode fazer armazenamento unificado de objetos e arquivos. A Pure Storage oferece armazenamento unificado e rápido de arquivos e objetos que consolida o armazenamento nativo e rápido de arquivos e objetos com uma arquitetura que oferece simplicidade, escala e desempenho. Você também pode usar coisas como arquiteturas de armazenamento em camadas para otimizar a eficiência e a economia do armazenamento.
3. Governança de dados
É muito importante estabelecer políticas e procedimentos de governança de dados para definir funções, responsabilidades e processos para gerenciar dados não estruturados durante todo o seu ciclo de vida, incluindo criação, armazenamento, acesso e descarte. Você também deve implementar controles de acesso granulares e mecanismos de autenticação para restringir o acesso a dados confidenciais não estruturados com base em funções de usuário, permissões e níveis de sensibilidade de dados. Finalmente, criptografe dados inativos e em trânsito usando algoritmos e protocolos de criptografia fortes para proteger contra acesso não autorizado, violações de dados e interceptação.
Tendências emergentes na análise de dados não estruturados
Tendências importantes na análise de dados não estruturados incluem:
PLN avançado e aprendizagem profunda
À medida que as técnicas de PLN e aprendizagem profunda continuam evoluindo, podemos esperar algoritmos mais sofisticados para entender e processar dados de texto não estruturados. Isso inclui melhor compreensão da linguagem, análise de sentimento e processamento sensível ao contexto.
Análise de dados multimodal
A proliferação de conteúdo multimídia, como imagens, vídeos e áudio, está criando uma tendência crescente para a análise de dados multimodais. Isso envolve integrar técnicas de visão computacional, reconhecimento de fala e PLN para analisar dados não estruturados e obter insights deles.
Computação de borda e IoT
A computação de borda e a Internet das Coisas (IoT ) agora geram grandes quantidades de dados não estruturados nas bordas da rede. Analisar esses dados em tempo real apresenta novos desafios e oportunidades para implantar algoritmos e modelos leves para processamento e tomada de decisão no dispositivo.
AI explicável
À medida que os sistemas de AI se tornam cada vez mais difundidos na análise de dados não estruturados, há uma demanda crescente por técnicas de AI explicáveis que forneçam explicações transparentes e interpretáveis para as decisões tomadas por esses sistemas. Isso é particularmente importante para aplicativos como saúde e finanças, onde a confiança e a responsabilidade são essenciais.
Melhor plataforma de dados para armazenamento e análise de dados não estruturados
Quanto melhor as empresas analisarem e usarem dados não estruturados, melhor elas terão para fornecer o que seus clientes precisam e querem. A ligação entre os dois é inegável.
Ainda assim, no que diz respeito à tecnologia, o mundo da TI ainda está em fase de crescimento quando se trata de aproveitar totalmente os dados não estruturados.
É aí que uma plataforma de dados como a Pure Storage entra em jogo.
Com foco na redução de custos e complexidade sem sacrificar o desempenho, a Pure Storage resolve problemas cada vez mais espinhosos de TI, como análise de dados não estruturados.
Como uma plataforma de dados como a Pure Storage ajuda você a aproveitar ao máximo seus dados não estruturados?
A Pure Storage oferece uma plataforma de dados unificada e de expansão horizontal com uma arquitetura inovadora que garante eficiência, simplicidade e desempenho. O FlashBlade foi desenvolvido para oferecer recursos avançados sem complexidade para as cargas de trabalho de arquivos e objetos de mais alto desempenho.
Mas você não precisa somente acreditar na gente. Veja por que a Pure Storage foi classificada como líder no Quadrante Mágico .A Gartner® para plataformas de armazenamento de arquivos e objetos por três anos consecutivos.
