O que é gerenciamento de dados não estruturados? Ferramentas, bancos de dados, análise

A Artificial Intelligence está transformando a forma como as empresas operam, e os dados não estruturados são a energia que impulsiona essa revolução. De acordo com uma pesquisa do setor, até 90% dos dados corporativos não são estruturados e a maioria das organizações não tem estratégias eficazes para gerenciá-los. À medida que as empresas lidam com volumes em escala de petabytes enquanto correm para implantar iniciativas de AI, a lacuna entre o caos e o valor dos dados nunca foi tão grande.

O gerenciamento de dados não estruturados é a coleta, o armazenamento, a manutenção, o monitoramento e o processamento de dados que não são predefinidos e não são facilmente armazenados em tabelas de banco de dados, como uma planilha do Excel. Este guia examina as ferramentas, bancos de dados e estratégias que permitem o gerenciamento de dados não estruturados eficaz enquanto prepara a infraestrutura para cargas de trabalho de AI.

O que são dados não estruturados, exatamente?

Muitos dos dados atuais não são estruturados, o que significa que eles não estão em conformidade com nenhum modelo ou esquema de dados tradicional, como um banco de dados relacional típico (pense nas colunas e linhas organizadas de uma planilha do Excel).

Os dados não estruturados podem ser gerados por atividades humanas ou por máquinas, e incluem texto em documentos do Word, conteúdo de e-mail, arquivos de imagem e vídeo, conteúdo de mídia social, apresentações em PowerPoint, imagens de satélite, registros de dados de telefone celular e conversas gravadas. A revolução da AI adicionou novas categorias: conjuntos de dados de treinamento para modelos de Machine Learning, incorporações e representações de vetores e dados de conversação de agentes de AI.

Dados não estruturados x estruturados

Os dados estruturados podem ser organizados em planilhas organizadas e, historicamente, têm sido muito mais fáceis de gerenciar do que os dados não estruturados. Ele inclui informações como arquivos de clientes, listas de inventário, dados contábeis e reservas de viagem.

Embora os dados não estruturados sejam diferentes dos dados estruturados em seu formato, eles também diferem dos dados estruturados na forma como são usados. É mais qualitativo do que quantitativo e tende a representar ideias, pensamentos e sentimentos do que números e valores relacionais simples.

Embora possa ser mais difícil gerenciar do que dados estruturados, os dados não estruturados contêm uma grande quantidade de insights valiosos. Imagine ser capaz de analisar dados não estruturados e identificar os melhores momentos do dia para atrair clientes em áreas de compras de varejo ou analisar dados de direção em tempo real e dados climáticos juntos para determinar como, quando e por que o tráfego urbano é copiado.

E se você pudesse ver o conteúdo das redes sociais para ver como seus clientes estão respondendo a um lançamento recente de produto ou como a reputação da sua marca está flutuando devido a um recall de produto? Esse é o poder dos dados não estruturados.

Análise de Big Data e dados não estruturados

Os dados não estruturados são os tipos mais comuns de dados que as organizações querem analisar hoje em dia. Como nos exemplos acima, a análise de dados não estruturados com sistemas de análise de dados que oferecem capacidade de trituração de números e recursos de AI e Machine Learning de máquina pode levar a insights incríveis que ninguém poderia ter descoberto tão rapidamente ou de jeito nenhum.

Os aplicativos de análise de dados podem analisar vários fluxos de dados não conectados, como números de vendas do ano passado, dados climáticos, atividade em redes sociais e eventos recentes de notícias, para encontrar padrões e correlações nunca antes considerados. Com o Insight sobre essas normas, as organizações podem encontrar maneiras mais eficazes de customizar as experiências dos consumidores, oferecer um serviço melhor e mais eficiente, criar novos fluxos de receitas, reagir mais rapidamente às tendências dos clientes e dos mercados, bem como às demandas em constante evolução, entre outros.

A análise avançada vai além da business intelligence tradicional. O processamento de linguagem natural extrai o sentimento dos tíquetes de suporte ao cliente. A visão computacional analisa imagens de satélite para otimização da cadeia de fornecimento. A análise de série temporal prevê falhas de equipamentos a partir de dados de sensores IoT. A revolução da AI tornou o gerenciamento de dados não estruturados um imperativo estratégico, mas embora cerca de 85% dos líderes de negócios digam que os dados não estruturados contêm insights valiosos, apenas cerca de 25% implementaram estratégias abrangentes para aproveitá-los.

Ferramentas e bancos de dados de análise e gerenciamento para dados não estruturados

Embora os dados não estruturados sejam mais complexos de armazenar, gerenciar, analisar e processar do que os dados estruturados, muitas ferramentas e aplicativos podem ajudar as organizações a gerenciá-los e extrair valor oculto. Vejamos mais detalhadamente as ferramentas e bancos de dados de análise e gerenciamento de dados que podem ajudar a tornar os dados não estruturados menos complexos.

Ferramentas populares de análise de dados não estruturados

As melhores ferramentas de análise de dados para dados não estruturados geralmente incluem recursos de AI e Machine Learning. Eles também são frequentemente equipados com processamento de linguagem natural (PLN, Natural Language Processing), um tipo de Artificial Intelligence que analisa e analisa informações não estruturadas sem um formato predefinido. Essas ferramentas podem analisar o conteúdo de e-mails, mídias sociais, registros de suporte ao cliente e muito mais para entender o contexto e a importância dos dados. Outros recursos incluem mineração de texto, análise forense de conteúdo, análise de autoria e estilometria de texto.

Algumas das ferramentas de análise de dados mais populares para dados não estruturados incluem:

Bancos de dados não estruturados populares

Os dados não estruturados não estão em conformidade com a estrutura dos bancos de dados relacionais tradicionais, que normalmente usam a linguagem de consulta estruturada (SQL, Structured Query Language). Portanto, a maioria das organizações usa bancos de dados NoSQL para dados não estruturados. NoSQL significa “não apenas SQL” e se refere a bancos de dados não relacionais. Ele não divide dados em tabelas separadas, como os bancos de dados relacionais, por isso não é "tabular". Em vez disso, há quatro tipos de bancos de dados NoSQL: baseados em documentos, de valor-chave, de coluna ampla e gráficos.

Alguns dos principais bancos de dados NoSQL para armazenamento de dados não estruturados são:

Ferramentas populares de gerenciamento de dados não estruturados

Quando se trata de encontrar as melhores ferramentas para gerenciar dados não estruturados, há algumas coisas a se ter em mente. Você precisa de ferramentas que possam ajudá-lo a fazer o seguinte:

• Armazene e organize dados, tornando-os acessíveis e pesquisáveis: Os provedores de nuvem, como AWS e Microsoft Azure, oferecem opções de armazenamento escalável para dados não estruturados, incluindo banco de dados, data warehouse ou data lake. Às vezes, as organizações optam por armazenar dados não estruturados altamente confidenciais em uma solução de armazenamento local.
• Limpe seus dados não estruturados: Essa é uma etapa importante que envolve unificar estruturas de dados, padronizar conjuntos de dados, corrigir erros de dados, resolver erros de sintaxe, identificar e resolver lacunas em seus dados e muito mais. Há várias ferramentas para escolher, incluindo OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite e Data Ladder.
• Visualize seus dados não estruturados: Como parte da análise de dados, muitas das ferramentas mencionadas acima podem ajudar a visualizar seus dados. Outras soluções incluem Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio e Qlik Sense.

Gerenciamento de dados estruturados x não estruturados

Já mencionamos como os dados estruturados diferem dos dados não estruturados em geral, mas agora vamos ver mais de perto como o gerenciamento deles difere.

Dados estruturados

Os dados estruturados organizam informações em tabelas, linhas e colunas predefinidas. Pense em planilhas ou bancos de dados relacionais. Essa organização rígida oferece benefícios específicos enquanto impõe restrições claras.

Principais vantagens:

• Fácil de consultar e analisar: Consultas SQL padrão extraem insights rapidamente sem habilidades especializadas
• Acessível a usuários não técnicos: Os analistas de negócios podem trabalhar diretamente com os dados usando ferramentas conhecidas
• Ecossistema de ferramentas maduro: Décadas de desenvolvimento produziram soluções confiáveis e testadas

Limitações principais:

• Esquemas inflexíveis: Mudar as estruturas de dados requer esforço e planejamento significativos
• Design de uso único: Os dados organizados para um caso de uso raramente se adaptam bem aos outros
• Restrições de armazenamento: Os data warehouses exigem um design inicial cuidadoso e manutenção contínua
• Altos custos de modificação: A reestruturação dos dados existentes consome tempo e recursos substanciais

Dados não estruturados

Dados não estruturados existem em seu formato nativo: imagens, vídeos, documentos, leituras de sensores, publicações em redes sociais. Essa flexibilidade cria diferentes vantagens e desafios em comparação com abordagens estruturadas.

Principais vantagens:

• Flexibilidade de formato: Armazene os dados como estão sem forçá-los em estruturas predefinidas
• Utilitário multiuso: O mesmo conjunto de dados atende a diferentes necessidades analíticas sem reestruturação
• Coleta rápida: Sem projeto de esquema ou validação para retardar a ingestão de dados
• Escalabilidade em massa: Os data lakes lidam com o crescimento exponencial com mais eficiência do que os armazéns tradicionais

Limitações principais:

• Requisitos de análise complexos: Extrair insights exige habilidades e ferramentas especializadas
• Exige expertise em ciência de dados: As equipes precisam de treinamento para limpar, preparar e interpretar diversos tipos de dados
• Desafios do mapeamento de relacionamento: Entender as conexões entre conjuntos de dados requer análise cuidadosa
• Ferramentas em evolução: Embora melhorem rapidamente, as ferramentas de dados não estruturados não atingiram o nível de maturidade das soluções de dados estruturados

Escolher a abordagem certa

A maioria das organizações não escolhe entre dados estruturados e não estruturados; elas precisam de ambos. Os centros de decisão sobre quais tipos de dados atendem a objetivos de negócios específicos:

Use dados estruturados quando:

• Executar sistemas transacionais (CRM, ERP, bancos de dados financeiros)
• Geração de relatórios e painéis padronizados
• Exigir validação e integridade uniformes dos dados
• Trabalhar com processos claramente definidos e repetíveis

Use dados não estruturados quando:

• Treinamento de modelos de inteligência AI e Machine Learning de máquina
• Armazenamento de arquivos de mídia, documentos ou dados de sensores
• Apoio à análise e pesquisa exploratórias
• Lidar com tipos de dados indefinidos ou em rápida mudança

A tendência para abordagens híbridas reflete a realidade dos negócios: Os dados estruturados ainda sustentam as operações principais, enquanto os dados não estruturados estão cada vez mais onde as organizações encontram novos insights, inovação e diferenciação competitiva.

Por que gerenciar dados não estruturados é mais difícil

Dados não estruturados são mais difíceis de gerenciar com precisão porque não são estruturados. Isso leva a muitos dos problemas que já mencionamos. É mais difícil organizar, analisar, processar, armazenar e recuperar. Consultar ou pesquisar os dados também é mais difícil do que com dados estruturados devido à falta de formatos fixos ou predefinidos e à ampla variedade de tipos de dados que eles encapsulam.

A escalabilidade também pode ser um problema com dados não estruturados, pois os sistemas de armazenamento tradicionais exigem que as organizações adicionem mais discos ou nós de armazenamento ao sistema para expandir horizontalmente. Esse modelo de expansão horizontal não é infinito e também pode ser caro com o tempo.

As cargas de trabalho de AI apresentam desafios únicos. O treinamento de modelos de linguagem de grande porte exige o acesso a bilhões de documentos com alta taxa de transferência. Os agentes de AI precisam descobrir e acessar dados em vários repositórios. Sistemas de geração aumentada para recuperação (RAG, Recovery-Augmented Generation) dependem de pesquisa rápida e indexação de metadados. Bancos de dados vetoriais que armazenam incorporações exigem otimização diferente dos sistemas de arquivos tradicionais.

Sem camadas inteligentes para transferir dados frios para armazenamento de baixo custo, o orçamento é espiral. As estimativas sugerem que cerca de 60% dos dados armazenados são “frios” e podem ser movidos para camadas de baixo custo. Ransomware frequentemente tem como alvo conteúdo não estruturado de alto valor, documentos, imagens, compartilhamentos de arquivos, bem como bancos de dados essenciais para os negócios, tornando sua proteção essencial.

Dados não estruturados exigem armazenamento que possa expandir de maneira eficiente e econômica. Muitas soluções de armazenamento para dados não estruturados são soluções de armazenamento de objetos porque o armazenamento de objetos inclui metadados detalhados e uma ID exclusiva para facilitar o acesso e a recuperação de dados. O armazenamento de dados não estruturados também deve ser flexível para permitir uma variedade de tipos de dados e simplificar o acesso a dados arquivados.

Embora os dados não estruturados ainda sejam normalmente mais difíceis de gerenciar e usar do que os dados estruturados, o esforço extra vale a pena. Os dados não estruturados são ricos em padrões e insights ocultos que podem dar à sua organização maneiras novas e inovadoras de competir e ter sucesso no mercado cada vez mais competitivo de hoje.

Como o Everpure permite o gerenciamento de dados não estruturados

O gerenciamento de dados não estruturados exige uma infraestrutura que possa ser dimensionada para volumes de petabytes, oferecer o desempenho que as cargas de trabalho de AI exigem e fornecer a segurança que as empresas precisam.

FlashBlade para expansão e desempenho

O FlashBlade® oferece armazenamento unificado e rápido de arquivos e objetos otimizado para cargas de trabalho de dados não estruturados. Sua arquitetura de expansão horizontal cresce perfeitamente de dezenas de terabytes para vários petabytes sem degradação do desempenho. O FlashBlade oferece suporte a vários protocolos, incluindo NFS, SMB e S3, permitindo que os mesmos dados sejam acessados por aplicativos tradicionais e cargas de trabalho nativas da nuvem, eliminando silos de dados.

O FlashBlade é dimensionado linearmente com a demanda, fornecendo até 75GB/s com uma implantação totalmente configurada de vários racks e latência inferior a milissegundos, essencial para cargas de trabalho de análise que processam bilhões de arquivos. A compatibilidade com API S3 nativa permite integração contínua com estruturas de AI e plataformas de análise de dados.

Infraestrutura pronta para inteligência artificial

À medida que as iniciativas de AI são dimensionadas, o FlashBlade//EXA (FlashBlade//EXA ) oferece a taxa de transferência extrema e o desempenho de metadados que o treinamento de modelos de linguagem de grande porte exige. O suporte ao banco de dados de vetores é nativo, fornecendo os padrões de acesso de baixa latência que os sistemas RAG e agentes de AI precisam. A integração com PyTorch, TensorFlow, Ray e NVIDIA AI Enterprise significa que os cientistas de dados podem se concentrar no desenvolvimento de modelos em vez da configuração de armazenamento.

Segurança e resiliência cibernética

Os snapshots do SafeMode . . fornecem backups imutáveis que o Ransomware não criptografa nem exclui, permitindo recuperação rápida de ataques cibernéticos. As organizações mantêm vários pontos de recuperação por meio da redução inteligente de dados. Criptografia em REST usa algoritmos AES-256 e as transferências usam criptografia em voo.

Gerenciamento simplificado

O Pure1® oferece gerenciamento orientado por AI em todos os arrays Everpure a partir de uma interface unificada. A capacidade de previsão de análise preditiva precisa de meses de antecedência. O modelo de assinatura do Evergreen//One .com transforma o armazenamento em um serviço baseado em consumo. A redução de dados integrada normalmente atinge 3:1 ou melhor, triplicando a capacidade com eficácia e reduzindo o TCO em comparação com arquiteturas anteriores.

Conclusão

O gerenciamento de dados não estruturados evoluiu de uma preocupação de infraestrutura de TI para um imperativo estratégico de negócios. Com dados não estruturados compreendendo 90% das informações corporativas e inteligência AI exigindo acesso sem precedentes, as organizações precisam de uma infraestrutura moderna que possa expandir, executar e proteger essas cargas de trabalho essenciais.

O FlashBlade e o FlashBlade//EXA oferecem infraestrutura desenvolvida especificamente para grande escala, otimização da carga de trabalho de AI, proteção contra ameaças cibernéticas e automação inteligente. Quando combinadas com proteção avançada de dados e recursos prontos para AI do Everpure, as organizações podem transformar dados não estruturados em uma vantagem competitiva.