De wereld genereert maar liefst 2,5 triljoen bytes aan data per dag, waarvan tot 90% ongestructureerd is, wat betekent dat u ze niet gemakkelijk kunt opslaan in een traditionele database of spreadsheet.
Dit creëert een aanzienlijke uitdaging voor elke organisatie die afhankelijk is van data (wat het meest is): hoe u de steeds toenemende hoeveelheid ervan kunt bijhouden zonder reeds overbelaste systemen verder te overbelasten. AI - en het kunnen ondersteunen van AI met ongestructureerd datamanagement - speelt hierbij een zeer belangrijke rol.
Lees verder voor het belang, de impact, uitdagingen en trends van ongestructureerde data.
Wat is unstructured data?
Ongestructureerde data missen een vooraf gedefinieerd formaat of model, zoals teksten, afbeeldingen en video's, waardoor het complex is om te organiseren en te analyseren.
In tegenstelling tot gestructureerde data, die netjes in databases en spreadsheets met duidelijk gedefinieerde velden en categorieën passen, ontbreekt het aan ongestructureerde data aan een specifieke organisatiestructuur. Het kan tekstdocumenten, e-mails, berichten op sociale media, afbeeldingen, video's, audio-opnamen en meer omvatten.
Ongestructureerde data noemen we moderne data, wat betekent dat ze altijd stromen, geo-gedistribueerd, multimodaal en onvoorspelbaar zijn.
Ongestructureerde data worden doorgaans in zijn ruwe vorm opgeslagen als een object, in tegenstelling tot een bestand .
Voordelen van ongestructureerde data-analyse
Naast het feit dat het nu veruit het meest voorkomende datatype is, zoals eerder vermeld, is het om verschillende redenen belangrijk om ongestructureerde data snel te kunnen verwerken en analyseren:
Inzichten
Ongestructureerde data bevatten waardevolle inzichten en verborgen patronen die zakelijke beslissingen kunnen sturen, strategieën kunnen informeren en de operationele efficiëntie kunnen verbeteren. Het extraheren van zinvolle informatie uit ongestructureerde data helpt trends te ontdekken, klantvoorkeuren te identificeren en kansen in opkomende markten te lokaliseren.
Concurrentievoordeel
Bedrijven die effectief gebruikmaken van ongestructureerde data krijgen ontegenzeggelijk een concurrentievoordeel. Dat komt omdat ze door het analyseren van klantsentimenten, productbeoordelingen en interacties op sociale media hun doelgroep beter kunnen begrijpen en hun producten en diensten kunnen aanpassen aan hun behoeften.
Innovatie
Ongestructureerde data voeden innovatie door de grondstof te leveren voor het ontwikkelen van geavanceerde technologieën zoals natuurlijke taalverwerking (NLP), beeldherkenning en machine learning-algoritmen. Deze technologieën maken geautomatiseerde analyse en interpretatie van ongestructureerde data op schaal mogelijk, waardoor nieuwe mogelijkheden op verschillende gebieden worden ontgrendeld, waaronder gezondheidszorg, financiën en marketing.
Real-world gebruik van ongestructureerde data
Ongestructureerde data hebben op verschillende manieren een aanzienlijke invloed op bedrijven in verschillende industrieën en sectoren. Laten we eens kijken naar de impact ervan op een paar sectoren.
Gezondheidszorg
Ongestructureerde data zoals medische dossiers, klinische aantekeningen en beeldvormingsresultaten zijn uiterst belangrijk in de gezondheidszorg. Het analyseren van deze data kan leiden tot betere patiëntresultaten, nauwkeurigere diagnoses en gepersonaliseerde behandelplannen. Zorgverleners gebruiken bijvoorbeeld natuurlijke taalverwerking (NLP) om inzichten uit ongestructureerde klinische aantekeningen te halen om trends te identificeren, ziekteprogressie te voorspellen en de patiëntenzorg te verbeteren.
Finance
Financiële instellingen hebben te maken met enorme hoeveelheden ongestructureerde data, waaronder transactiedossiers, e-mails, nieuwsartikelen en sociale media feeds. Het analyseren van deze data helpt frauduleuze activiteiten op te sporen, markttrends te beoordelen en geïnformeerde investeringsbeslissingen te nemen. hedgefondsen en handelsbedrijven maken bijvoorbeeld gebruik van sentimentanalyse van nieuwsartikelen en berichten op sociale media om het marktsentiment te meten en de handelsstrategieën dienovereenkomstig aan te passen.
Retail
Ongestructureerde data uit klantbeoordelingen, vermeldingen op sociale media en productafbeeldingen kunnen retailers waardevolle inzichten bieden in consumentenvoorkeuren, koopgedrag en trends. Door deze data te analyseren, kunnen retailers prijsstrategieën optimaliseren, marketingcampagnes personaliseren en de algehele winkelervaring verbeteren. Bedrijven zoals Amazon en Walmart gebruiken machine learning-algoritmen om klantbeoordelingen te analyseren en producten aan gebruikers aan te bevelen op basis van hun voorkeuren en aankoopgeschiedenis.
Ongestructureerde data-uitdagingen
Uitdagingen bij het beheren en analyseren van ongestructureerde data zijn onder meer:
Volume en variëteit
Ongestructureerde data komen in verschillende formaten en uit meerdere bronnen, waardoor het een uitdaging is om effectief te beheren en te analyseren. Bedrijven moeten investeren in robuuste dataopslag, zoals Pure Storage ® FLASHBLADE®, dat is gebouwd om ongestructureerde data te verwerken, en analytics-infrastructuur om het enorme volume en de verscheidenheid aan ongestructureerde data te verwerken.
Complexiteit
Ongestructureerde data bevatten vaak lawaai, inconsistenties en onduidelijkheden, waardoor het moeilijk is om zinvolle inzichten te verkrijgen. Bedrijven hebben geavanceerde voorverwerkingstechnieken en machine learning-algoritmen nodig om ongestructureerde data op te schonen, te normaliseren en te structureren voor analyse.
Dataprivacy en -beveiliging
Ongestructureerde data bevatten vaak gevoelige informatie zoals persoonlijke identificatiemiddelen of bedrijfseigen bedrijfsgegevens. Het waarborgen van dataprivacy en -beveiliging is essentieel om te beschermen tegen onbevoegde toegang, inbreuken en niet-naleving van de regelgeving.
Vooroordelen en eerlijkheid
Ongestructureerde data-analyse kan per ongeluk vooroordelen in de data in stand houden, wat leidt tot oneerlijke of discriminerende resultaten. Om deze reden is het uiterst belangrijk om vooroordelen in de verzameling, voorverwerking en algoritmische besluitvorming van gegevens aan te pakken om eerlijkheid en gelijkheid te garanderen.
Datakwaliteit en -waarheid
Ongestructureerde data zijn inherent luidruchtig en kunnen fouten, inconsistenties of misleidende informatie bevatten. Het garanderen van datakwaliteit en -waarheid is cruciaal voor het verkrijgen van betrouwbare inzichten en het nemen van geïnformeerde beslissingen. Dit vereist zorgvuldige processen voor het opschonen, valideren en verifiëren van data om onnauwkeurigheden in de data te identificeren en te corrigeren.
Naleving van regelgeving
Met de toenemende focus op regelgeving inzake dataprivacy en -bescherming zoals AVG, CCPA en HIPAA, moeten organisaties zich houden aan strenge nalevingsvereisten bij het verzamelen, opslaan en verwerken van ongestructureerde data. Het niet naleven van deze voorschriften kan leiden tot hoge boetes, reputatieschade en juridische gevolgen.
Strategieën voor het beheer van ongestructureerde data
Effectief beheer van ongestructureerde data vereist een uitgebreide, uniforme aanpak die dataclassificatie, organisatie, opslag, governance, beveiliging en compliance omvat.
Hier zijn strategieën om ongestructureerde data effectief te beheren:
1. Dataclassificatie en -organisatie
Voeg beschrijvende Metadata tagstoe aan ongestructureerde data om deze te categoriseren en te classificeren op basis van attributen zoals inhoudstype, bron, aanmaakdatum en relevantie. U kunt ook geautomatiseerde tools en algoritmen gebruiken, zoals NLP en machine learning, om de inhoud van ongestructureerde data te analyseren en relevante informatie voor classificatie te extraheren. Een andere beste praktijk is het ontwikkelen van taxonomieën en ontologieën om hiërarchische structuren en relaties tussen verschillende soorten ongestructureerde data te definiëren, waardoor navigatie en ophalen gemakkelijker worden.
2. Dataopslag
Het hebben van een krachtig, flexibel, uniform dataopslagsysteem is essentieel voor het beheer en het optimaal benutten van uw ongestructureerde data. Een geweldige manier om dit te doen is door middel van een systeem dat uniforme object- en bestandsopslag kan doen. Pure Storage biedt unified fast file- en objectopslag die native fast file- en fast object storage consolideert met een architectuur die eenvoud, schaalbaarheid en prestaties levert. U kunt ook zaken als gelaagde opslagarchitecturen gebruiken om de opslagefficiëntie en kosteneffectiviteit te optimaliseren.
3. Datagovernance
Het is erg belangrijk om beleid en procedures voor datagovernance op te stellen om rollen, verantwoordelijkheden en processen te definiëren voor het beheer van ongestructureerde data gedurende de levenscyclus, inclusief het creëren, opslaan, toegang en verwijderen. U moet ook granulaire toegangscontroles en authenticatiemechanismen implementeren om de toegang tot gevoelige ongestructureerde data te beperken op basis van gebruikersrollen, machtigingen en niveaus van datagevoeligheid. Versleutel tot slot ongestructureerde data at rest en tijdens het transport met behulp van sterke encryptiealgoritmen en protocollen om te beschermen tegen onbevoegde toegang, datalekken en onderschepping.
Opkomende trends in ongestructureerde data-analyse
Belangrijke trends in ongestructureerde data-analyse zijn onder meer:
Geavanceerde NLP en Deep Learning
Naarmate NLP en Deep learning-technieken zich blijven ontwikkelen, kunnen we meer geavanceerde algoritmen verwachten voor het begrijpen en verwerken van ongestructureerde tekstgegevens. Dit omvat een beter taalbegrip, sentimentanalyse en contextbewuste verwerking.
Multimodale data-analyse
De toename van multimedia-inhoud, zoals afbeeldingen, video's en audio, creëert een groeiende trend naar multimodale data-analyse. Dit omvat het integreren van technieken van computervisie, spraakherkenning en NLP om ongestructureerde data te analyseren en er inzichten uit te halen.
Edge computing en IoT
Edge computing en het Internet of Things (IoT) genereren nu enorme hoeveelheden ongestructureerde data aan de rand van het netwerk. Het in realtime analyseren van deze data brengt nieuwe uitdagingen en kansen met zich mee voor het implementeren van lichtgewicht algoritmen en modellen voor verwerking en besluitvorming op het apparaat.
Uitlegbare AI
Naarmate AI-systemen steeds alomtegenwoordigder worden in het analyseren van ongestructureerde data, is er een groeiende vraag naar uit te leggen AI-technieken die transparante en interpreteerbare verklaringen bieden voor de beslissingen die door deze systemen worden genomen. Dit is vooral belangrijk voor toepassingen zoals gezondheidszorg en financiën waar vertrouwen en verantwoordelijkheid van cruciaal belang zijn.
Beste dataplatform voor ongestructureerde dataopslag en -analyse
Hoe beter bedrijven worden in het analyseren en gebruiken van ongestructureerde data, hoe beter ze krijgen in het bieden van wat hun klanten nodig hebben en willen. Het verband tussen de twee is onmiskenbaar.
En toch bevindt de IT-wereld zich op het gebied van technologie nog steeds in een groeifase als het gaat om het volledig benutten van ongestructureerde data.
Dat is waar een dataplatform als Pure Storage een rol speelt.
Met de focus op het verlagen van kosten en complexiteit zonder in te leveren op prestaties, pakt Pure Storage steeds sluimerigere IT-problemen aan, zoals ongestructureerde data-analyse.
Hoe helpt een dataplatform als Pure Storage u optimaal te profiteren van uw ongestructureerde data?
Pure Storage biedt een uniform, schaalbaar dataplatform met een innovatieve architectuur die efficiëntie, eenvoud en prestaties levert. FLASHBLADE is ontworpen om geavanceerde mogelijkheden te leveren zonder complexiteit voor de hoogst presterende file- en objectworkloads.
Maar u hoeft ons niet op ons woord te geloven. Ontdek waarom Pure Storage al drie jaar op rij benoemd is tot Gartner® Magic Quadrant™ Leader voor gedistribueerde filesystemen en object storage.
