Was ist Management unstrukturierter Daten? Tools, Datenbanken, Analysen

Künstliche Intelligenz verändert die Arbeitsweise von Unternehmen, und unstrukturierte Daten sind der Treibstoff, der diese Revolution voranbringt. Laut Branchenforschung sind bis zu 90 % der Unternehmensdaten unstrukturiert, und den meisten Unternehmen fehlen effektive Strategien, um sie zu verwalten. Während Unternehmen mit Volumen im Petabyte-Bereich zu kämpfen haben und gleichzeitig KIAIInitiativen implementieren, war die Lücke zwischen Datenchaos und Datenwert noch nie so groß.

Unstrukturiertes Datenmanagement ist die Erfassung, Speicherung, Wartung, Überwachung und Verarbeitung von Daten, die nicht vordefiniert sind und nicht einfach in Datenbanktabellen wie einer Excel-Tabelle gespeichert werden können. In diesem Leitfaden werden die Tools, Datenbanken und Strategien untersucht, die ein effektives Management unstrukturierter Daten ermöglichen und gleichzeitig die Infrastruktur für AIWorkloads vorbereiten.

Was genau sind unstrukturierte Daten?

Viele der heutigen Daten sind unstrukturiert, was bedeutet, dass sie keinem herkömmlichen Datenmodell oder -schema entsprechen, wie z. B. einer typischen relationalen Datenbank (denken Sie an die organisierten Spalten und Zeilen einer Excel-Tabelle).

Unstrukturierte Daten können durch menschliche Aktivitäten oder durch Maschinen erzeugt werden und umfassen Text in Word-Dokumenten, E-Mail-Inhalte, Bild- und Videodateien, Social-Media-Inhalte, PowerPoint-Präsentationen, Satellitenbilder, Mobiltelefondatenprotokolle und aufgezeichnete Gespräche. Die AIRevolution hat neue Kategorien hinzugefügt: Trainingsdatensätze für Modelle für maschinelles Lernen, Einbettungen und Vektordarstellungen sowie Gesprächsdaten von AIAgenten.

Unstrukturierte vs. strukturierte Daten

Strukturierte Daten können in übersichtliche und geordnete Tabellen organisiert werden und waren in der Vergangenheit viel einfacher zu verwalten als unstrukturierte Daten. Beispiele hierfür sind Informationen wie Kundendateien, Bestandslisten, Buchhaltungsdaten und Reisereservierungen.

Während sich unstrukturierte Daten von strukturierten Daten in ihrem Format unterscheiden, unterscheiden sie sich auch von strukturierten Daten in der Art und Weise, wie sie verwendet werden. Sie ist qualitativer als quantitativ und stellt in der Regel Ideen, Gedanken und Gefühle mehr dar als einfache relationale Zahlen und Werte.

Unstrukturierte Daten sind zwar schwieriger zu verwalten als strukturierte Daten, aber sie enthalten jede Menge wertvolle Informationen. Stellen Sie sich vor, Sie könnten unstrukturierte Daten analysieren und die Tageszeiten ermitteln, zu denen sich Kunden am besten in Einkaufszentren locken lassen, oder Sie können Verkehrsdaten und Wetterdaten in Echtzeit zusammen analysieren und so herausfinden, wie, wann und warum es im Stadtverkehr zu Staus kommt.

Oder wie wäre es, wenn Sie anhand von Inhalten aus sozialen Medien feststellen könnten, wie Ihre Kunden auf eine kürzlich erfolgte Produkteinführung reagieren oder wie sich der Ruf Ihrer Marke aufgrund eines Produktrückrufs verändert? Das ist die Macht unstrukturierter Daten.

Unstrukturierte Daten und Big-Data-Analysen

Unstrukturierte Daten sind die häufigste Art von Daten, die Unternehmen heute analysieren möchten. Wie in den obigen Beispielen lassen sich durch die Analyse unstrukturierter Daten mithilfe von Datenanalysesystemen mit außergewöhnlicher Rechenleistung sowie KI- und ML-Funktionen unglaubliche Erkenntnisse gewinnen, die kein Mensch so schnell – wenn überhaupt – entdecken könnte.

Datenanalyseanwendungen können mehrere Streams von nicht verbundenen Daten betrachten, z. B. Umsatzzahlen für das vergangene Jahr, Wetterdaten, Social-Media-Aktivitäten und aktuelle Nachrichtenereignisse, um Muster und Korrelationen zu finden, die noch nie zuvor berücksichtigt wurden. Mit Einblicken in diese Muster können Unternehmen effektivere Wege finden, um die Kundenerfahrung anzupassen, bessere und effizientere Services bereitzustellen, neue Einnahmequellen zu schaffen, schneller auf Kunden- und Markttrends zu reagieren und sich entwickelnde Anforderungen zu erfüllen und vieles mehr.

Moderne Analysen gehen über herkömmliche Business-Intelligence hinaus. Die Verarbeitung natürlicher Sprache extrahiert die Stimmung aus Kundensupport-Tickets. Computer Vision analysiert Satellitenbilder zur Optimierung der Lieferkette. Die Zeitreihenanalyse prognostiziert Geräteausfälle aus IoT-Sensordaten. Die AIRevolution hat das Management unstrukturierter Daten zu einer strategischen Notwendigkeit gemacht, aber während etwa 85 % der Führungskräfte sagen, dass unstrukturierte Daten wertvolle Erkenntnisse enthalten, haben nur etwa 25 % umfassende Strategien implementiert, um darauf zu reagieren.

Analyse- und Managementtools und Datenbanken für unstrukturierte Daten

Während unstrukturierte Daten komplexer zu speichern, zu verwalten, zu analysieren und zu verarbeiten sind als strukturierte Daten, können viele Tools und Anwendungen Unternehmen dabei helfen, sie zu verwalten und verborgenen Mehrwert zu extrahieren. Werfen wir einen genaueren Blick auf Datenanalyse- und Management-Tools und Datenbanken, die dazu beitragen können, unstrukturierte Daten weniger komplex zu machen.

Beliebte Tools zur Analyse unstrukturierter Daten

Die besten Datenanalysetools für unstrukturierte Daten umfassen in der Regel AI und maschinelle Lernfunktionen. Außerdem sind sie oft mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) ausgestattet, einer Art künstlicher Intelligenz, die unstrukturierte Informationen ohne ein vordefiniertes Format analysiert und analysiert. Diese Tools können Inhalte aus E-Mails, sozialen Medien, Kundensupport-Datensätzen und vielem mehr analysieren, um den Kontext und die Bedeutung der Daten zu verstehen. Darüber hinaus gibt es Funktionen für Text Mining, forensische Analyse von Inhalten, Urheberschaftsanalyse und Stilometrie.

Zu den gängigsten Tools für die Analyse unstrukturierter Daten gehören Folgende:

Beliebte unstrukturierte Datenbanken

Unstrukturierte Daten entsprechen nicht der Struktur herkömmlicher relationaler Datenbanken, die in der Regel eine strukturierte Abfragesprache (SQL) verwenden. Daher verwenden die meisten Unternehmen für unstrukturierte Daten NoSQL-Datenbanken. NoSQL steht für „nicht nur SQL“ und bezieht sich auf nicht-relationale Datenbanken. Es teilt Daten nicht in getrennte Tabellen auf, wie relationale Datenbanken, sodass sie nicht „tabellarisch“ sind. Stattdessen gibt es vier Arten von NoSQL-Datenbanken: dokumentenbasiert, Schlüsselwert, breite Spalte und Diagramm.

Zu den wichtigsten NoSQL-Datenbanken zum Speichern von unstrukturierten Daten gehören folgende:

Beliebte Tools für das Management unstrukturierter Daten

Bei der Wahl der besten Tools für die Verwaltung von unstrukturierten Daten gibt es einige Dinge zu beachten. Die Tools müssen Sie bei folgenden Aufgaben unterstützen:

• Speichern und organisieren Sie Daten, sodass sie zugänglich und durchsuchbar sind: Cloud-Anbieter wie AWS und Microsoft Azure bieten skalierbare Storage-Optionen für unstrukturierte Daten, einschließlich einer Datenbank, eines Data Warehouse oder eines Data Lake. Unternehmen wählen zum Speichern von hochsensiblen unstrukturierten Daten bisweilen eine lokale Storage-Lösung.
• Bereinigen von unstrukturierten Daten: Dies ist ein wichtiger Schritt, der die Vereinheitlichung von Datenstrukturen, die Standardisierung von Datensätzen, die Behebung von Datenfehlern, die Behebung von Syntaxfehlern, die Identifizierung und Behebung von Lücken in Ihren Daten und vieles mehr umfasst. Hierfür gibt es unter anderem folgende Tools: OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite und Data Ladder.
• Visualisieren Sie Ihre unstrukturierten Daten: Im Rahmen der Datenanalyse können viele der oben genannten Tools Ihnen dabei helfen, Ihre Daten zu visualisieren. Weitere Beispiele sind Lösungen wie Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio und Qlik Sense.

Strukturiertes und unstrukturiertes Datenmanagement

Wir haben bereits erwähnt, wie strukturierte Daten sich von unstrukturierten Daten im Allgemeinen unterscheiden, aber jetzt wollen wir uns genauer ansehen, wie sich ihr Management unterscheidet.

Strukturierte Daten

Strukturierte Daten organisieren Informationen in vordefinierten Tabellen, Zeilen und Spalten. Denken Sie an Tabellenkalkulationen oder relationale Datenbanken. Diese starre Organisation bietet spezifische Vorteile und stellt klare Einschränkungen dar.

Wichtige Vorteile:

• Leicht abzufragen und zu analysieren: Standard-SQL-Abfragen extrahieren Erkenntnisse schnell und ohne spezialisierte Fähigkeiten
• Zugänglich für nicht-technische Benutzer: Geschäftsanalysten können mithilfe vertrauter Tools direkt mit den Daten arbeiten
• Ausgereiftes Tool-Ökosystem: Jahrzehntelange Entwicklung hat zuverlässige, kampferprobte Lösungen hervorgebracht

Primäre Einschränkungen:

• Unflexible Schemata: Die Änderung von Datenstrukturen erfordert erheblichen Aufwand und Planung
• Einzweckdesign: Daten, die für einen Anwendungsfall organisiert sind, passen sich selten gut an andere an
• Storage-Einschränkungen: Data Warehouses verlangen ein sorgfältiges Vorabdesign und eine fortlaufende Wartung
• Hohe Änderungskosten: Die Umstrukturierung vorhandener Daten verbraucht viel Zeit und Ressourcen

Unstrukturierte Daten

Unstrukturierte Daten existieren in ihrem nativen Format – Bilder, Videos, Dokumente, Sensorablesungen, Beiträge in sozialen Medien. Diese Flexibilität schafft im Vergleich zu strukturierten Ansätzen unterschiedliche Vorteile und Herausforderungen.

Wichtige Vorteile:

• Formatflexibilität: Speichern Sie Daten so, wie sie sind, ohne sie in vordefinierte Strukturen zu zwingen
• Mehrzweck-Dienstprogramm: Derselbe Datensatz erfüllt unterschiedliche Analyseanforderungen ohne Umstrukturierung
• Schnelle Sammlung: Kein Schemadesign oder keine Validierung zur Verlangsamung der Datenaufnahme
• Massive Skalierbarkeit: Datenpools bewältigen exponentielles Wachstum effizienter als herkömmliche Lager

Primäre Einschränkungen:

• Komplexe Analyseanforderungen: Die Gewinnung von Erkenntnissen erfordert spezialisierte Fähigkeiten und Tools
• Erfordert datenwissenschaftliches Know-how: Teams benötigen Schulungen in der Reinigung, Vorbereitung und Interpretation verschiedener Datentypen
• Herausforderungen bei der Beziehungszuordnung: Das Verständnis der Verbindungen zwischen Datensätzen erfordert eine sorgfältige Analyse
• Entwicklung von Werkzeugen: Während sich unstrukturierte Datentools schnell verbessern, haben sie das Reifegrad strukturierter Datenlösungen noch nicht erreicht.

Auswahl des richtigen Ansatzes

Die meisten Unternehmen entscheiden sich nicht zwischen strukturierten und unstrukturierten Daten – sie benötigen beides. Die Entscheidung konzentriert sich darauf, welche Datentypen bestimmten Geschäftszielen dienen:

Verwenden Sie strukturierte Daten, wenn:

• Ausführen von Transaktionssystemen (CRM, ERP, Finanzdatenbanken)
• Erstellen standardisierter Berichte und Dashboards
• Erfordert konsistente Datenvalidierung und -integrität
• Arbeiten mit klar definierten, wiederholbaren Prozessen

Verwenden Sie unstrukturierte Daten, wenn:

• Training von AI- und maschinellen Lernmodellen
• Speichern von Mediendateien, Dokumenten oder Sensordaten
• Unterstützung von explorativen Analysen und Forschungen
• Umgang mit sich schnell ändernden oder undefinierten Datentypen

Der Trend zu hybriden Ansätzen spiegelt die Geschäftsrealität wider: Strukturierte Daten stützen nach wie vor den Kernbetrieb, während unstrukturierte Daten immer mehr neue Erkenntnisse, Innovationen und Wettbewerbsdifferenzierung bieten.

Warum die Verwaltung unstrukturierter Daten schwieriger ist

Unstrukturierte Daten sind schwieriger zu verwalten, da sie unstrukturiert sind. Das führt zu vielen der Probleme, die wir bereits erwähnt haben. Es ist schwieriger zu organisieren, zu analysieren, zu verarbeiten, zu speichern und abzurufen. Auch das Abfragen oder Durchsuchen der Daten ist schwieriger als bei strukturierten Daten, da es keine festen oder vordefinierten Formate gibt und die Daten in Form von vielen verschiedenen Datentypen vorliegen.

Auch die Skalierbarkeit kann bei unstrukturierten Daten ein Problem darstellen, da Unternehmen herkömmliche Storage-Systeme für ein Scale-out mit zusätzlichen Festplatten oder Storage-Knoten erweitern müssen. Dieses Scale-out-Modell ist nicht unbegrenzt und kann auch im Laufe der Zeit teuer werden.

AIWorkloads stellen einzigartige Herausforderungen dar. Das Trainieren großer Sprachmodelle erfordert den Zugriff auf Milliarden von Dokumenten mit hohem Durchsatz. AIAgenten müssen Daten über mehrere Repositorys hinweg erkennen und darauf zugreifen. RAG-Systeme (Retrieval-augmented Generation) hängen von einer schnellen Suche und Metadaten ab. Vektordatenbanken, die Embeddings speichern, erfordern eine andere Optimierung als herkömmliche Dateisysteme.

Ohne intelligentes Tiering zum Verschieben kalter Daten auf kostengünstigeren Storage steigen die Budgets. Schätzungen deuten darauf hin, dass etwa 60 % der gespeicherten Daten „kalt“ sind und auf kostengünstigere Ebenen verschoben werden können. Ransomware richtet sich häufig an hochwertige unstrukturierte Inhalte – Dokumente, Bilder, Dateifreigaben – sowie an geschäftskritische Datenbanken, was ihren Schutz entscheidend macht.

Unstrukturierte Daten erfordern einen Storage, der sich effizient und kostengünstig skalieren lässt. Bei vielen Storage-Lösungen für unstrukturierte Daten handelt es sich um Objekt-Storage-Lösungen, da Objekte in einem Objekt-Storage detaillierte Metadaten und eine eindeutige ID enthalten, die den Datenzugriff und die Datenabfrage erleichtern. Darüber hinaus erfordern unstrukturierte Daten einen flexiblen Storage, sodass eine Vielzahl von Datentypen verwendet werden kann und der Zugriff auf archivierte Daten erleichtert wird.

Das Management und die Nutzung von unstrukturierten Daten ist zwar in der Regel immer noch schwieriger, aber der zusätzliche Aufwand lohnt sich. Unstrukturierte Daten sind reich an verborgenen Mustern und Erkenntnissen, die Ihrem Unternehmen neue und innovative Möglichkeiten bieten können, auf dem zunehmend wettbewerbsintensiven Markt von heute wettbewerbsfähig zu sein und erfolgreich zu sein.

So ermöglicht Everpure das Management unstrukturierter Daten

Modernes unstrukturiertes Datenmanagement erfordert eine Infrastruktur, die auf Petabyte-Volumes skaliert werden kann, die Performance liefert, die AI-Workloads benötigen, und die Sicherheit bietet, die Unternehmen benötigen.

FlashBlade für Skalierbarkeit und Performance

FlashBlade® bietet einheitlichen, schnellen Datei- und Objekt-Storage, der für unstrukturierte Daten-Workloads optimiert ist. Die Scale-out-Architektur wächst nahtlos von zehn Terabyte auf mehrere Petabyte, ohne dass die Performance beeinträchtigt wird. FlashBlade bietet Multi-Protokoll-Support, einschließlich NFS, SMB und S3, sodass sowohl herkömmliche Anwendungen als auch Cloud-native Workloads auf dieselben Daten zugreifen können, wodurch Datensilos eliminiert werden.

FlashBlade lässt sich linear mit der Nachfrage skalieren und liefert bis zu 75GB/s mit einer vollständig konfigurierten Multi-Chassis-Implementierung und einer Latenzzeit von weniger als einer Millisekunde, die für Analyse-Workloads, die Milliarden von Dateien verarbeiten, entscheidend ist. Die native S3-API-Kompatibilität ermöglicht eine nahtlose Integration mit AIFrameworks und Datenanalyseplattformen.

KI-fähige Infrastruktur

Mit zunehmendem Umfang von AI-Initiativen bietet FlashBlade//EXA™ den extremen Durchsatz und die Metadaten-Performance, die ein Training für große Sprachmodelle erfordert. Die Unterstützung von Vektordatenbanken ist nativ und bietet die Zugriffsmuster mit geringer Latenz, die RAG-Systeme und AI-Agenten benötigen. Die Integration mit PyTorch, TensorFlow, Ray und NVIDIA AI Enterprise bedeutet, dass sich Datenwissenschaftler auf die Modellentwicklung anstatt auf die Storage-Konfiguration konzentrieren können.

Sicherheit und Cyber-Resilienz

SafeMode™-Snapshots bieten unveränderliche Backups, die Ransomware nicht verschlüsseln oder löschen kann, was eine schnelle Wiederherstellung nach Cyberangriffen ermöglicht. Unternehmen erhalten durch intelligente Datenreduktion zahlreiche Wiederherstellungspunkte. Bei der Verschlüsselung im Ruhezustand werden AES-256-Algorithmen verwendet, und bei Übertragungen wird die Verschlüsselung während des Fluges verwendet.

Vereinfachtes Management

Pure1® bietet AI-gesteuertes Management für alle Everpure-Arrays über eine einheitliche Schnittstelle. Vorausschauende Analysen prognostizieren den Kapazitätsbedarf Monate im Voraus. Das Evergreen//One™-Abonnementmodell verwandelt Storage in einen verbrauchsbasierten Service. Die integrierte Datenreduktion erreicht in der Regel 3:1 oder besser, wodurch die Kapazität effektiv verdreifacht und die TCO im Vergleich zu früheren Architekturen gesenkt werden.

Fazit

Unstrukturiertes Datenmanagement hat sich von einem Problem mit der IT-Infrastruktur zu einem strategischen Geschäftsimperativ entwickelt. Da unstrukturierte Daten 90 % der Unternehmensinformationen ausmachen und AI einen beispiellosen Zugriff erfordert, benötigen Unternehmen eine moderne Infrastruktur, die diese kritischen Workloads skalieren, ausführen und sichern kann.

FlashBlade und FlashBlade//EXA bieten eine speziell entwickelte Infrastruktur für massive Skalierung, AI-Workload-Optimierung, Schutz vor Cyberbedrohungen und intelligente Automatisierung. In Kombination mit erweitertem Datenschutz und AI-fähigen Funktionen von Everpure können Unternehmen unstrukturierte Daten in einen Wettbewerbsvorteil verwandeln.