El mundo genera unos sorprendentes 2,5 billones de bytes de datos al día, de los cuales hasta el 90 % no están estructurados, lo que significa que no puede almacenarlos fácilmente en una base de datos u hoja de cálculo tradicional.
Esto crea un desafío significativo para cualquier organización que dependa de los datos (lo que es más): cómo mantenerse al día con la cantidad cada vez mayor de estos sin sobrecargar aún más los sistemas ya sobrecargados. La AI, y poder admitir la AI con la administración de datos no estructurados, desempeña un papel muy importante en todo esto.
Siga leyendo para conocer la importancia, el impacto, los desafíos y las tendencias de los datos no estructurados.
¿Qué son los datos no estructurados?
Los datos no estructurados carecen de un formato o modelo predefinido, como textos, imágenes y videos, lo que hace que sea complejo organizarlos y analizarlos.
A diferencia de los datos estructurados, que encajan perfectamente en bases de datos y hojas de cálculo con campos y categorías claramente definidos, los datos no estructurados carecen de una estructura organizativa específica. Puede incluir documentos de texto, correos electrónicos, publicaciones en redes sociales, imágenes, videos, grabaciones de audio y más.
Los datos no estructurados son lo que llamaríamos datos modernos, lo que significa que siempre fluyen, están geodistribuidos, son multimodales e impredecibles.
Los datos no estructurados generalmente se almacenan en su forma sin procesar como un objeto, a diferencia de un archivo .
Beneficios del análisis de datos no estructurados
Además de ser el tipo de datos más común, como se mencionó anteriormente, es importante poder procesar y analizar rápidamente los datos no estructurados por varias razones:
Resultados
Los datos no estructurados contienen información valiosa y patrones ocultos que pueden impulsar las decisiones comerciales, informar estrategias y mejorar la eficiencia operativa. Extraer información significativa de datos no estructurados ayuda a descubrir tendencias, identificar las preferencias de los clientes y identificar oportunidades de mercados emergentes.
Ventaja competitiva
Las empresas que aprovechan eficazmente los datos no estructurados sin duda obtienen una ventaja competitiva. Esto se debe a que al analizar los sentimientos de los clientes, las reseñas de productos y las interacciones en las redes sociales, pueden comprender mejor a su audiencia objetivo y adaptar sus productos y servicios para satisfacer sus necesidades.
Innovación
Los datos no estructurados impulsan la innovación al proporcionar la materia prima para el desarrollo de tecnologías avanzadas, como el procesamiento de lenguaje natural (NLP), el reconocimiento de imágenes y los algoritmos de aprendizaje automático. Estas tecnologías permiten el análisis y la interpretación automatizados de datos no estructurados a escala, lo que permite descubrir nuevas posibilidades en varios campos, incluidos la atención de la salud, las finanzas y la comercialización.
Uso de datos no estructurados en el mundo real
Los datos no estructurados afectan significativamente a las empresas de varias industrias y sectores de varias maneras. Veamos su impacto en algunos sectores.
Salud
Los datos no estructurados, como los registros médicos, las notas clínicas y los resultados de las imágenes, son extremadamente importantes en la atención de la salud. El análisis de estos datos puede conducir a mejores resultados para los pacientes, diagnósticos más precisos y planes de tratamiento personalizados. Por ejemplo, los proveedores de atención médica utilizan el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para extraer información de notas clínicas no estructuradas para identificar tendencias, predecir la progresión de la enfermedad y mejorar la atención del paciente.
Sector financiero
Las instituciones financieras se ocupan de grandes cantidades de datos no estructurados, incluidos registros de transacciones, correos electrónicos, artículos de noticias y fuentes de redes sociales. El análisis de estos datos ayuda a detectar actividades fraudulentas, evaluar las tendencias del mercado y tomar decisiones de inversión informadas. Por ejemplo, los fondos de cobertura y las empresas comerciales aprovechan el análisis de confianza de los artículos de noticias y las publicaciones en las redes sociales para medir la confianza del mercado y ajustar las estrategias comerciales en consecuencia.
Retail
Los datos no estructurados de las reseñas de los clientes, las menciones en las redes sociales y las imágenes de los productos pueden proporcionar a los minoristas información valiosa sobre las preferencias de los consumidores, los comportamientos de compra y las tendencias. Al analizar estos datos, los minoristas pueden optimizar las estrategias de precios, personalizar las campañas de marketing y mejorar la experiencia de compra general. Empresas como Amazon y Walmart utilizan algoritmos de aprendizaje automático para analizar las reseñas de los clientes y recomendar productos a los usuarios según sus preferencias e historial de compras.
Desafíos de datos no estructurados
Los desafíos en la administración y el análisis de datos no estructurados incluyen:
Volumen y variedad
Los datos no estructurados vienen en varios formatos y de varias fuentes, lo que dificulta la administración y el análisis efectivos. Las empresas deben invertir en un almacenamiento de datos robusto, como Pure Storage ® FlashBlade®, que se diseñó para manejar datos no estructurados, e infraestructura de análisis para manejar el volumen puro y la variedad de datos no estructurados.
Complejidad
Los datos no estructurados a menudo contienen ruido, inconsistencias y ambigüedades, lo que dificulta extraer resultados significativos. Las empresas necesitan técnicas avanzadas de preprocesamiento de datos y algoritmos de aprendizaje automático para limpiar, normalizar y estructurar datos no estructurados para el análisis.
Privacidad y seguridad de datos
Los datos no estructurados a menudo contienen información confidencial, como identificadores personales o datos comerciales patentados. Garantizar la privacidad y seguridad de los datos es esencial para protegerlos contra el acceso no autorizado, las violaciones y el incumplimiento regulatorio.
Sesgo e imparcialidad
El análisis de datos no estructurados puede perpetuar inadvertidamente los sesgos presentes en los datos, lo que conduce a resultados injustos o discriminatorios. Por este motivo, es extremadamente importante abordar los sesgos en la recopilación de datos, el preprocesamiento y la toma de decisiones algorítmicas para garantizar la equidad y la equidad.
Veracidad y calidad de datos
Los datos no estructurados son inherentemente ruidosos y pueden contener errores, inconsistencias o información engañosa. Garantizar la calidad y veracidad de los datos es fundamental para obtener resultados confiables y tomar decisiones informadas. Esto requiere procesos cuidadosos de limpieza, validación y verificación de datos para identificar y corregir imprecisiones en los datos.
Cumplimiento regulatorio
Con el creciente enfoque en las regulaciones de privacidad y protección de datos, como GDPR, CCPA y HIPAA, las organizaciones deben cumplir con estrictos requisitos de cumplimiento al recopilar, almacenar y procesar datos no estructurados. El incumplimiento de estas regulaciones puede dar lugar a multas considerables, daños a la reputación y consecuencias legales.
Estrategias para administrar datos no estructurados
La administración eficaz de los datos no estructurados requiere un enfoque integral y unificado que abarque la clasificación, organización, almacenamiento, gobierno, seguridad y cumplimiento de los datos.
Estas son las estrategias para administrar datos no estructurados de manera eficaz:
1. Organización y clasificación de datos
Adjunte etiquetas descriptivas de metadatos a los datos no estructurados para categorizarlos y clasificarlos en función de atributos como tipo de contenido, origen, fecha de creación y relevancia. También puede usar herramientas y algoritmos automatizados, como NLP y aprendizaje automático, para analizar el contenido de datos no estructurados y extraer información relevante para la clasificación. Otra mejor práctica es desarrollar taxonomías y ontologías para definir estructuras jerárquicas y relaciones entre diferentes tipos de datos no estructurados, lo que facilita la navegación y recuperación.
2. Almacenamiento de datos
Contar con un sistema de almacenamiento de datos unificado, flexible y potente es clave para administrar y aprovechar al máximo sus datos no estructurados. Una excelente manera de hacerlo es a través de un sistema que puede hacer almacenamiento unificado de objetos y archivos. Pure Storage ofrece almacenamiento rápido de objetos y archivos unificado que consolida el almacenamiento rápido de objetos y archivos nativos con una arquitectura que ofrece simplicidad, escalabilidad y rendimiento. También puede usar cosas como arquitecturas de almacenamiento por niveles para optimizar la eficiencia y la rentabilidad del almacenamiento.
3. Gobernanza de datos
Es muy importante establecer políticas y procedimientos de gobernanza de datos para definir roles, responsabilidades y procesos para administrar datos no estructurados durante todo su ciclo de vida, incluida la creación, el almacenamiento, el acceso y la eliminación. También debe implementar controles de acceso granulares y mecanismos de autenticación para restringir el acceso a datos no estructurados sensibles basados en roles de usuario, permisos y niveles de sensibilidad de datos. Por último, encripte los datos inactivos y en tránsito utilizando algoritmos y protocolos de encriptación sólidos para protegerlos contra el acceso no autorizado, las filtraciones de datos y la intercepción.
Tendencias emergentes en el análisis de datos no estructurados
Las tendencias importantes en el análisis de datos no estructurados incluyen:
Aprendizaje profundo y NLP avanzado
A medida que las técnicas de aprendizaje profundo y NLP continúan evolucionando, podemos esperar algoritmos más sofisticados para comprender y procesar datos de texto no estructurado. Esto incluye una mejor comprensión del lenguaje, análisis de sentimientos y procesamiento consciente del contexto.
Análisis multimodal de datos
La proliferación de contenido multimedia, como imágenes, videos y audio, está creando una tendencia creciente hacia el análisis multimodal de datos. Esto implica integrar técnicas de visión por computadora, reconocimiento de voz y NLP para analizar datos no estructurados y obtener información de ellos.
Computación periférica e IoT
La computación perimetral y la Internet de las cosas (IoT) ahora generan grandes cantidades de datos no estructurados en los bordes de la red. El análisis de estos datos en tiempo real presenta nuevos desafíos y oportunidades para implementar algoritmos y modelos livianos para el procesamiento y la toma de decisiones en el dispositivo.
AI explicable
A medida que los sistemas de AI se vuelven cada vez más dominantes en el análisis de datos no estructurados, existe una creciente demanda de técnicas de AI explicables que proporcionen explicaciones transparentes e interpretables para las decisiones tomadas por estos sistemas. Esto es particularmente importante para aplicaciones como la atención de la salud y las finanzas, donde la confianza y la responsabilidad son fundamentales.
Mejor plataforma de datos para el almacenamiento y análisis de datos no estructurados
Cuanto mejores sean las empresas para analizar y usar datos no estructurados, mejores serán para proporcionar lo que sus clientes necesitan y desean. El vínculo entre ambos es innegable.
Sin embargo, en cuanto a la tecnología, el mundo de la TI aún se encuentra en una fase de crecimiento cuando se trata de aprovechar al máximo los datos no estructurados.
Allí es donde entra en juego una plataforma de datos como Pure Storage.
Con un enfoque en reducir los costos y la complejidad sin sacrificar el rendimiento, Pure Storage aborda problemas de TI cada vez más espinosos, como el análisis de datos no estructurados.
¿De qué manera una plataforma de datos como Pure Storage lo ayuda a aprovechar al máximo sus datos no estructurados?
Pure Storage ofrece una plataforma de datos unificada y con escalabilidad horizontal con una arquitectura innovadora que ofrece eficiencia, sencillez y rendimiento. FlashBlade se diseñó para ofrecer capacidades de vanguardia sin complejidad para las cargas de trabajo de objetos y archivos de mayor rendimiento.
Pero no confíe en nosotros solamente al respecto. Vea por qué Pure Storage ha sido nombrado líder del Cuadrante Mágico de Gartner® de sistemas de archivos distribuidos y almacenamiento de objetos por tres años consecutivos.
