Il mondo genera 2,5 quintilioni di byte di dati al giorno, fino al 90% dei quali non strutturati, il che significa che non è possibile memorizzarli facilmente in un database o foglio di calcolo tradizionale.
Ciò crea una sfida significativa per qualsiasi organizzazione che si basa sui dati (il che è più importante): come tenere il passo con la quantità sempre crescente di dati senza sovraccaricare ulteriormente i sistemi già sovraccarichi. L'AI, e la capacità di supportare l'AI con la gestione dei dati non strutturati, svolge un ruolo molto importante in tutto questo.
Continua a leggere per scoprire l'importanza, l'impatto, le sfide e le tendenze dei dati non strutturati.
Cosa sono i dati non strutturati?
I dati non strutturati non dispongono di un formato o di un modello predefinito, come testi, immagini e video, che ne complica l'organizzazione e l'analisi.
A differenza dei dati strutturati, che si adattano perfettamente a database e fogli di calcolo con campi e categorie chiaramente definiti, i dati non strutturati non hanno una struttura organizzativa specifica. Possono includere documenti di testo, e-mail, post sui social media, immagini, video, registrazioni audio e altro ancora.
I dati non strutturati sono quelli che chiamiamo dati moderni, il che significa che sono sempre fluidi, geo-distribuiti, multimodali e imprevedibili.
I dati non strutturati vengono in genere archiviati in forma raw come un oggetto, invece che come un file .
Vantaggi dell'analisi dei dati non strutturati
Oltre ad essere di gran lunga il tipo di dati più comune, come abbiamo detto in precedenza, la possibilità di elaborare e analizzare rapidamente i dati non strutturati è importante per diversi motivi:
Informazioni approfondite
I dati non strutturati contengono preziose informazioni approfondite e modelli nascosti che possono guidare le decisioni aziendali, informare le strategie e migliorare l'efficienza operativa. L'estrazione di informazioni significative dai dati non strutturati aiuta a scoprire le tendenze, identificare le preferenze dei clienti e individuare le opportunità dei mercati emergenti.
Vantaggio competitivo
Le aziende che sfruttano efficacemente i dati non strutturati indiscutibilmente ottengono un vantaggio competitivo. Questo perché analizzando i sentimenti dei clienti, le recensioni dei prodotti e le interazioni con i social media, possono comprendere meglio il loro pubblico di destinazione e personalizzare i loro prodotti e servizi in base alle loro esigenze.
Innovazione
I dati non strutturati alimentano l'innovazione fornendo la materia prima per lo sviluppo di tecnologie avanzate come l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il riconoscimento delle immagini e gli algoritmi di machine learning. Queste tecnologie consentono l'analisi e l'interpretazione automatizzate dei dati non strutturati su vasta scala, sbloccando nuove possibilità in vari campi, tra cui sanità, finanza e marketing.
Utilizzo dei dati non strutturati nel mondo reale
I dati non strutturati hanno un impatto significativo sulle aziende di vari settori e settori in diversi modi. Vediamo il suo impatto su alcuni settori.
Sanità
I dati non strutturati, come le cartelle cliniche, le note cliniche e i risultati di imaging, sono estremamente importanti per la sanità. L'analisi di questi dati può portare a un miglioramento degli esiti dei pazienti, a diagnosi più accurate e a piani terapeutici personalizzati. Ad esempio, gli operatori sanitari utilizzano l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) per estrarre informazioni approfondite dalle note cliniche non strutturate allo scopo di identificare tendenze, prevedere la progressione della malattia e migliorare l'assistenza ai pazienti.
Finanza
Gli istituti finanziari gestiscono enormi quantità di dati non strutturati, tra cui record di transazioni, e-mail, articoli di notizie e feed di social media. L'analisi di questi dati consente di rilevare le attività fraudolente, valutare i trend di mercato e prendere decisioni di investimento informate. Ad esempio, gli hedge fund e le società di trading sfruttano l'analisi del sentiment di articoli di giornale e post sui social media per misurare il sentiment di mercato e adeguare le strategie di trading di conseguenza.
Retail
I dati non strutturati delle recensioni dei clienti, delle menzioni sui social media e delle immagini dei prodotti possono fornire ai retailer informazioni preziose sulle preferenze, sui comportamenti di acquisto e sulle tendenze dei consumatori. Analizzando questi dati, i retailer possono ottimizzare le strategie di prezzo, personalizzare le campagne di marketing e migliorare l'esperienza di acquisto complessiva. Aziende come Amazon e Walmart utilizzano algoritmi di machine learning per analizzare le recensioni dei clienti e consigliare prodotti agli utenti in base alle loro preferenze e alla cronologia degli acquisti.
Sfide dei dati non strutturati
Le difficoltà nella gestione e nell'analisi dei dati non strutturati includono:
Volume e varietà
I dati non strutturati vengono forniti in vari formati e da più origini, rendendo difficile la gestione e l'analisi efficaci. Le aziende devono investire in un solido data storage, come Pure Storage ® FlashBlade®, progettato per gestire i dati non strutturati, e un'infrastruttura di analytics per gestire l'enorme volume e la varietà dei dati non strutturati.
Complessità
I dati non strutturati spesso contengono rumore, incoerenze e ambiguità, rendendo difficile l'estrazione di informazioni approfondite significative. Le aziende hanno bisogno di tecniche avanzate di pre-elaborazione dei dati e algoritmi di machine learning per pulire, normalizzare e strutturare i dati non strutturati per l'analisi.
Privacy e sicurezza dei dati
I dati non strutturati spesso contengono informazioni sensibili come identificatori personali o dati aziendali proprietari. Garantire la privacy e la sicurezza dei dati è essenziale per proteggersi da accessi non autorizzati, violazioni e inadempienze normative.
Pregiudizio ed equità
L'analisi dei dati non strutturati può inavvertitamente perpetuare i pregiudizi presenti nei dati, portando a risultati sleali o discriminatori. Per questo motivo, è estremamente importante affrontare i pregiudizi nella raccolta dei dati, nella pre-elaborazione e nel processo decisionale algoritmico per garantire equità ed equità.
Qualità e veridicità dei dati
I dati non strutturati sono intrinsecamente rumorosi e possono contenere errori, incoerenze o informazioni fuorvianti. Garantire la qualità e la veridicità dei dati è fondamentale per ottenere informazioni approfondite e prendere decisioni informate. Ciò richiede processi di pulizia, convalida e verifica dei dati accurati per identificare e correggere le imprecisioni nei dati.
Conformità normativa
Con la crescente attenzione alle normative sulla privacy e la protezione dei dati come GDPR, CCPA e HIPAA, le organizzazioni devono rispettare rigorosi requisiti di conformità quando raccolgono, archiviano ed elaborano dati non strutturati. Il mancato rispetto di queste normative può comportare pesanti sanzioni, danni alla reputazione e conseguenze legali.
Strategie per la gestione dei dati non strutturati
Una gestione efficace dei dati non strutturati richiede un approccio completo e unificato che comprenda classificazione, organizzazione, storage, governance, sicurezza e conformità dei dati.
Ecco le strategie per gestire efficacemente i dati non strutturati:
1. Classificazione e organizzazione dei dati
Allega tag di metadati descrittivi ai dati non strutturati per classificarli e classificarli in base ad attributi quali tipo di contenuto, origine, data di creazione e pertinenza. Puoi anche utilizzare strumenti e algoritmi automatizzati, come NLP e machine learning, per analizzare il contenuto dei dati non strutturati ed estrarre informazioni rilevanti per la classificazione. Un'altra best practice è quella di sviluppare tassonomie e ontologie per definire strutture gerarchiche e relazioni tra diversi tipi di dati non strutturati, facilitando la navigazione e il recupero.
2. Data storage
Disporre di un sistema di data storage potente, flessibile e unificato è fondamentale per gestire e sfruttare al massimo i dati non strutturati. Un ottimo modo per farlo è attraverso un sistema in grado di eseguire il file storage e l'object storage unificati. Pure Storage offre file e object storage rapidi unificati che consolidano il file e l'object storage rapidi e nativi con un'architettura che offre semplicità, scalabilità e performance. Puoi anche utilizzare architetture di storage a più livelli per ottimizzare l'efficienza e il rapporto costo/efficacia dello storage.
3. Governance dei dati
È molto importante definire policy e procedure di governance dei dati per definire ruoli, responsabilità e processi per la gestione dei dati non strutturati durante tutto il loro ciclo di vita, tra cui creazione, storage, accesso e smaltimento. È inoltre necessario implementare controlli granulari degli accessi e meccanismi di autenticazione per limitare l'accesso ai dati sensibili non strutturati in base ai ruoli utente, alle autorizzazioni e ai livelli di sensibilità dei dati. Infine, crittografa i dati inattivi e in transito utilizzando algoritmi e protocolli di crittografia avanzati per proteggerli da accessi non autorizzati, violazioni dei dati e intercettazioni.
Trend emergenti nell'analisi dei dati non strutturati
Le tendenze importanti nell'analisi dei dati non strutturati includono:
NLP e deep learning avanzati
Man mano che le tecniche di NLP e deep learning continuano a evolversi, possiamo aspettarci algoritmi più sofisticati per la comprensione e l'elaborazione dei dati di testo non strutturati. Ciò include una migliore comprensione del linguaggio, l'analisi del sentiment e l'elaborazione consapevole del contesto.
Analisi dei dati multimodale
La proliferazione di contenuti multimediali, come immagini, video e audio, sta creando una tendenza crescente verso l'analisi dei dati multimodale. Ciò implica l'integrazione di tecniche di visione artificiale, riconoscimento vocale e NLP per analizzare i dati non strutturati e ottenere informazioni approfondite.
Edge computing e IoT
L'edge computing e l'Internet of Things (IoT) ora generano enormi quantità di dati non strutturati ai bordi della rete. L'analisi di questi dati in tempo reale presenta nuove sfide e opportunità per implementare algoritmi e modelli leggeri per l'elaborazione e il processo decisionale on-device.
AI spiegabile AI
Man mano che i sistemi di AI diventano sempre più diffusi nell'analisi dei dati non strutturati, c'è una crescente domanda di tecniche di AI spiegabili che forniscano spiegazioni trasparenti e interpretabili per le decisioni prese da questi sistemi. Ciò è particolarmente importante per applicazioni come la sanità e la finanza in cui la fiducia e la responsabilità sono fondamentali.
La migliore data platform per il data storage e l'analisi non strutturati
Più le aziende riescono ad analizzare e utilizzare i dati non strutturati, meglio riescono a fornire ciò di cui i clienti hanno bisogno e che vogliono. Il collegamento tra i due è innegabile.
Eppure, dal punto di vista tecnologico, il mondo IT è ancora in una fase di crescita quando si tratta di sfruttare appieno i dati non strutturati.
È qui che entra in gioco una data platform come Pure Storage.
Con l'obiettivo di ridurre i costi e la complessità senza sacrificare le performance, Pure Storage risolve problemi IT sempre più complessi, come l'analisi dei dati non strutturati.
In che modo una data platform come Pure Storage ti aiuta a sfruttare appieno i tuoi dati non strutturati?
Pure Storage offre una data platform scale-out unificata con un'architettura innovativa che offre efficienza, semplicità e performance. FlashBlade è stato progettato per fornire funzionalità all'avanguardia senza complessità per i workload di file e oggetti a performance più elevate.
Non accertarlo come dato di fatto. Scopri perché Pure Storage è stata nominata leader nel Gartner® Magic Quadrant™ per i file system distribuiti e l'object storage per tre anni consecutivi.
