¿Qué son los datos no estructurados?

Según una estimación, se preveía que la creación de datos globales alcanzaría unos asombrosos 181 zettabytes en 2025. Aproximadamente entre el 80% y el 90% de los datos del mundo se clasifican como no estructurados. A diferencia de los datos estructurados que se almacenan de manera ordenada en las bases de datos, los datos no estructurados, como los correos electrónicos, los vídeos, los documentos, los resultados de sensores y los conjuntos de datos de entrenamiento de IA, requieren arquitecturas de almacenamiento y gestión especializadas.

Los datos no estructurados comprenden la mayoría de la información empresarial y crecen un 55% anual. Sin embargo, la mayoría de las organizaciones solo pueden procesarlo a una fracción de la velocidad que exigen las cargas de trabajo modernas. Este enorme volumen de correos electrónicos, vídeos, documentos, datos de sensores y conjuntos de entrenamiento de IA se ha convertido en la mayor oportunidad y desafío a los que se enfrentan los equipos informáticos.

Los datos no estructurados son cualquier información que no encaja en un modelo o esquema de datos predefinido. En lugar de vivir en filas y columnas de bases de datos perfectamente organizadas, permanece en sus formatos nativos —PDF, publicaciones en redes sociales, flujos de sensores de IoT, imágenes médicas y más—. 

Sin embargo, los sistemas de almacenamiento tradicionales a menudo proporcionan solo una fracción del rendimiento que las cargas de trabajo de IA modernas necesitan, lo que hace que las GPU estén exentas de datos en lugar de hacer un trabajo útil. Como la mayoría de los datos «fríos» no están estructurados y se accede a ellos con más frecuencia de lo previsto, pueden exponer rápidamente las ineficiencias y los costes ocultos de las estrategias de almacenamiento por niveles.

La evolución del almacenamiento de datos no estructurados

El almacenamiento de datos no estructurados comenzó en la década de 1990, cuando las organizaciones digitalizaron documentos, imágenes y medios que no podían caber en las bases de datos tradicionales. Los primeros servidores de archivos y sistemas NAS tuvieron problemas para aumentar los volúmenes de datos. 

La década de 2000 fue testigo de la llegada del almacenamiento de objetos, sobre todo con Amazon S3 en 2006, que introdujo una nueva arquitectura que utiliza espacios de nombres y Metadata planos, lo que permitió almacenar miles de millones de archivos. Esta innovación hizo que el almacenamiento en la nube fuera viable y cambió las estrategias de conservación de datos. Al principio, el almacenamiento de objetos sacrificó el rendimiento por la capacidad, lo que llevó a las organizaciones a usar sistemas de archivos de alto rendimiento separados para las cargas de trabajo activas y almacenes de objetos para los archivos. 

El auge de la IA y el Machine Learning en la década de 2010 reveló las limitaciones de este enfoque, impulsando el desarrollo de plataformas unificadas y de alto rendimiento que abordan la compensación entre el rendimiento y la capacidad.

Datos no estructurados frente a estructurados

La distinción entre estos tipos de datos determina fundamentalmente la arquitectura de almacenamiento. Los datos estructurados encajan en esquemas predefinidos, como los registros de clientes en un CRM, donde cada entrada tiene campos específicos. Esta previsibilidad permite que las consultas SQL recuperen la información exacta en milisegundos.

Los datos no estructurados no siguen estas reglas. Los archivos de vídeo contienen marcos, pistas de audio y Metadata que no caben en los campos de la base de datos. Los subprocesos de correo electrónico combinan texto, archivos adjuntos y formato en patrones complejos que requieren diferentes enfoques.

La brecha de rendimiento es importante: Las bases de datos estructuradas pueden soportar unas tasas de transacción muy altas en entornos optimizados, mientras que las arquitecturas de almacenamiento tradicionales a menudo no pueden alimentar los pipelines de datos de IA con la suficiente rapidez, lo que deja las GPU inactivas.

Los datos semiestructurados como JSON y XML unen estos mundos con marcadores organizativos, pero sin esquemas rígidos, lo que hace que JSON sea una de las API modernas más comunes.

Tipos y ejemplos de datos no estructurados

Cada departamento de una empresa genera datos no estructurados y entender estos tipos le ayuda a planificar estrategias de almacenamiento efectivas. Veamos algunos tipos de datos no estructurados.

Los medios enriquecidos dominan la capacidad. Por ejemplo, una cámara de seguridad 4K puede consumir unos 6,75 GB de almacenamiento por hora de grabación continua. Una única resonancia magnética puede generar de 500MB a 1GB de datos. Los sistemas sanitarios que procesan miles de escaneos diarios se enfrentan a unos requisitos de ancho de banda enormes que el almacenamiento tradicional no puede manejar.

Los documentos empresariales, como los contratos, los estudios y los informes financieros, contienen su propiedad intelectual. El reto no es solo almacenarlos, sino permitir una búsqueda instantánea en millones de archivos manteniendo el cumplimiento normativo.

El IoT y los flujos de datos de sensores se transmiten continuamente, creando volúmenes enormes de datos. Los dispositivos IoT generaron unos 90 zettabytes de datos en 2025. Los vehículos autónomos generan 4TB por vehículo y día a partir de cámaras, LIDAR y radar. 

Los conjuntos de datos de entrenamiento de IA exigen unos datos no estructurados masivos y un rendimiento sin precedentes. Los modelos de lenguaje grande entrenan a cientos de terabytes. La visión artificial puede necesitar millones de imágenes a las que se accede aleatoriamente a velocidades que el almacenamiento tradicional no puede proporcionar.

Por qué la gestión de los datos no estructurados es un reto

La escala rompe los enfoques tradicionales. Una vez que alcanza los petabytes, las estructuras de directorio con millones de archivos pueden volverse ingestionables. Las ventanas de copia de seguridad pueden extenderse más de 24 horas y las operaciones de búsqueda pueden agotar el tiempo de espera. Las cosas que funcionaban a escala de gigabytes suelen fallar a escala de petabytes.

Volumen y variedad. Los datos no estructurados vienen en varios formatos y de múltiples fuentes, lo que dificulta la gestión y el análisis efectivos. Las empresas deben invertir en un almacenamiento de datos sólido, como Everpure™ FlashBlade®, que se ha creado para gestionar los datos no estructurados, y en una infraestructura de análisis para gestionar el volumen y la variedad de datos no estructurados.

Requisitos de rendimiento más exigentes. La vieja presunción era que los datos no estructurados se mantenían fríos —a los que rara vez se accede—, adecuados para un almacenamiento barato y lento. La realidad es que a menudo se accede con frecuencia a los datos “fríos”. Las cargas de trabajo de IA necesitan un acceso aleatorio a conjuntos de datos completos. Cuando las auditorías de cumplimiento exigen correos electrónicos de siete años de antigüedad inmediatamente, la diferencia entre 2GB/s y 75GB/s puede determinar si se necesitan horas o días.

Acceso multiprotocolo. En la mayoría de las organizaciones actuales, el acceso multiprotocolo ya no es opcional, ya que los científicos de datos escriben conjuntos de datos usando S3, los ingenieros procesan a través de NFS y los analistas usan SMB. Crear copias separadas para cada capacidad de despilfarro y crear problemas de sincronización. Las plataformas que presentan los mismos datos a través de todos los protocolos simultáneamente son cruciales.

Sesgo y justicia. El análisis de los datos no estructurados puede perpetuar inadvertidamente los sesgos presentes en los datos, lo que conduce a unos resultados injustos o discriminatorios. Por este motivo, es muy importante abordar los sesgos en la recogida de datos, el preprocesamiento y la toma de decisiones algorítmicas para garantizar la equidad y la equidad.

Calidad y veracidad de los datos. Los datos no estructurados son intrínsecamente ruidosos y pueden contener errores, incoherencias o información engañosa. Garantizar la calidad y la veracidad de los datos es crucial para obtener información fiable y tomar decisiones fundamentadas. Esto requiere unos cuidadosos procesos de limpieza, validación y verificación de los datos para identificar y corregir las imprecisiones de los datos.

Cumplimiento normativo. Con el creciente enfoque en las normativas de privacidad y protección de los datos, como el RGPD, la CCPA y la HIPAA, las organizaciones deben cumplir unos estrictos requisitos de cumplimiento al recoger, almacenar y procesar datos no estructurados. El incumplimiento de estas normativas puede dar lugar a multas importantes, daños a la reputación y consecuencias legales.

La suposición de “datos fríos” puede generar costosas concesiones. Muchas organizaciones implementan estrategias de nivelación complejas que mueven constantemente los datos entre los niveles de rendimiento. Cuando el entrenamiento de IA requiere datos históricos o una recuperación de Ransomware depende de las copias de seguridad más antiguas, la recuperación de los niveles fríos puede añadir un retraso significativo. En algunos entornos, el esfuerzo por gestionar estos niveles —políticas, migraciones y resolución de problemas— puede superar el coste de mantener más datos en un almacenamiento de mayor rendimiento.

Soluciones modernas para datos no estructurados

El almacenamiento ha evolucionado de "almacenar y olvidarse" a "almacenar y acelerar". Las plataformas modernas deben proporcionar capacidad y rendimiento —no uno u otro—.

El almacenamiento de objetos ya no es solo para los archivos. Los almacenes de objetos tradicionales a menudo tenían una latencia de decenas a cientos de milisegundos, pero las plataformas modernas pueden proporcionar una latencia de submilisegundos y un caudal mucho mayor —lo bastante rápido para muchas cargas de trabajo de almacenamiento primario y para reducir la necesidad de complejas capas de caché—.

Los sistemas de archivos y los almacenes de objetos convergen en plataformas unificadas. Puede escribir a través de NFS y leer inmediatamente a través de S3. Sin migración, sin copias, sin esperas.

Por qué no funciona la estratificación

El modelo de calor-calor-frío del sector del almacenamiento asume unos patrones de acceso previsibles. Pero los modelos de IA, por ejemplo, pueden necesitar imágenes de cinco años de antigüedad. Las auditorías de cumplimiento exigen un acceso inmediato a los correos electrónicos archivados. Sus datos "fríos" no están fríos.

Mover 100TB entre niveles puede tardar horas, a veces incluso días. Los administradores dedican mucho tiempo a gestionar las políticas. Sume los costes de la infraestructura y la estratificación a menudo cuesta más que el almacenamiento rápido unificado.

La economía flash ha cambiado drásticamente. Las modernas cabinas totalmente flash proporcionan un orden de magnitud más rendimiento que los sistemas basados en disco y el flash $/GB ha caído lo suficiente como para que los costes de capacidad estén en el mismo campo para muchas cargas de trabajo. Cuando se tiene en cuenta una menor complejidad de potencia, espacio y niveles, la tecnología all-flash suele tener un Total Cost of Ownership menor que los diseños híbridos o de solo disco. 

Datos no estructurados en IA y Machine Learning

La IA puede extraer un valor significativo de los datos no estructurados, pero solo si el almacenamiento subyacente y las canalizaciones de datos pueden mantener las GPU alimentadas de manera constante con los datos. Muchas organizaciones logran un uso de GPU inferior al 30%, lo que deja las GPU caras inactivas y a la espera de los datos.

El entrenamiento de modelos grandes implica transmitir y reorganizar repetidamente conjuntos de datos muy grandes, lo que exige un rendimiento alto y sostenido que muchas arquitecturas de almacenamiento tradicionales no se han diseñado para proporcionar. La mejora de la utilización efectiva de la GPU permite una computación mucho más útil a partir de un clúster fijo, lo que reduce la necesidad de GPU adicionales, acorta los ciclos de entrenamiento de semanas a días y mejora el tiempo de lanzamiento y la rentabilidad global.

Mejores prácticas para la gestión de datos no estructurados

Estas son algunas de las mejores prácticas que hay que tener en cuenta: 

• Empiece con el rendimiento, no solo con la capacidad. Trate los datos no estructurados como una carga de trabajo crítica, no como “solo archivos”. Defina las tasas de ingesta, el rendimiento y la latencia necesarios desde el principio. Una canalización genómica que necesita 50GB/s exige una arquitectura fundamentalmente diferente a los archivos de correo electrónico a largo plazo.
• Minimice los niveles. Las estrategias de nivelación complejas rara vez proporcionan ahorros que justifiquen su sobrecarga operativa. Un nivel único y consistentemente de alto rendimiento simplifica las operaciones, mejora la previsibilidad y permite que los equipos se centren en las aplicaciones en lugar de en la gestión de políticas y niveles.
• Diseño preparado para la IA. Aunque la IA no sea un requisito actual, suponga que lo será. El almacenamiento que no puede proporcionar decenas de gigabytes por segundo por GPU se convertirá en una limitación cuando introduzca entrenamiento a gran escala o inferencia de alto rendimiento. La planificación ahora le ayudará a evitar las costosas readaptaciones más adelante.
• Diseñar para un crecimiento sostenido. Asumir un crecimiento anual de al menos el 60% de los datos no estructurados. Diseñe una expansión perfecta —de los 100TB actuales a los 160TB y más futuros del próximo año— sin migraciones disruptivas ni actualizaciones a gran escala.
• Integre la seguridad desde el diseño. El cifrado, el control granular del acceso, las copias instantáneas inmutables y el registro de auditoría completo deben ser capacidades nativas de la plataforma, no componentes adicionales. Esto le ayuda a reducir el riesgo, simplificar el cumplimiento normativo y reforzar su postura de seguridad general.

Hoja de ruta de implementación

La transformación de la gestión de los datos no estructurados requiere una hoja de ruta de implementación:

• Evaluación: Mida el caudal real, no las especificaciones del proveedor. Documente cuánto tiempo tardan las copias de seguridad, los análisis y la formación. Asigne qué datos se mueven entre los sistemas. Calcule los costes reales, incluidos la energía y el tiempo del personal.
• Piloto: Empiece con su carga de trabajo más exigente: entrenamiento de IA, análisis o genómica. Migre a una plataforma unificada. Mida la mejora en el uso de la GPU o la velocidad de consulta para desarrollar su argumento empresarial.
• Consolide: Elimine los silos de objetos y NAS separados. Céntrese en los conjuntos de datos a los que se accede a través de múltiples protocolos. Reducirá el almacenamiento gracias a la deduplicación y eliminará los retrasos en la sincronización.
• Expandir: Amplíe el alto rendimiento a más cargas de trabajo, incluidos archivos y copias de seguridad. Cuando todos los datos funcionan a una velocidad constante, las distinciones artificiales desaparecen. Las aplicaciones se ejecutan de manera predecible. Los usuarios están más satisfechos. La TI deja de gestionar las migraciones.

Cómo aborda Everpure los retos que plantean los datos no estructurados

Las organizaciones se enfrentan a tres requisitos críticos a la hora de gestionar los datos no estructurados: acceso unificado a múltiples protocolos, alto rendimiento constante y escalabilidad perfecta. FlashBlade aborda cada uno de estos requisitos con una arquitectura creada expresamente.

Acceso multiprotocolo unificado

FlashBlade permite el acceso compartido a los datos a través de múltiples protocolos —NFS, SMB, S3 y HTTP— simultáneamente, reduciendo las necesidades de capacidad de almacenamiento y eliminando la necesidad de silos de almacenamiento separados y conversiones de protocolo.

Alto rendimiento constante

A diferencia de los sistemas de almacenamiento tradicionales, que obligan a elegir entre la capacidad y el rendimiento, FlashBlade está diseñado para proporcionar un alto rendimiento y una baja latencia en una amplia gama de cargas de trabajo no estructuradas, desde conjuntos de trabajo “calientes” hasta grandes conjuntos de datos históricos. Los Módulos DirectFlash® mejoran el rendimiento del clúster de GPU, lo que aumenta el uso de la GPU.

Escalabilidad perfecta

FlashBlade escala de decenas de terabytes a múltiples petabytes en un solo espacio de nombres sin tiempos de inactividad. A medida que añade blades, tanto la capacidad como el rendimiento aumentan linealmente, soportando de manera eficiente miles de millones de archivos sin las limitaciones de directorio y los retos de reequilibrio de muchas arquitecturas NAS tradicionales.

Conclusión

Los datos no estructurados han pasado de ser un reto para el almacenamiento a ser un impulsor de la innovación y ahora comprenden la mayoría de los datos organizativos. Los enfoques tradicionales fracasan cuando la IA exige un alto rendimiento y cuando se accede a la mayoría de los datos "fríos" con más frecuencia de lo previsto.

Las arquitecturas modernas que unifican el acceso a los archivos y los objetos y proporcionan un alto rendimiento constante pueden transformar los datos no estructurados de una carga a una ventaja. Cuando el almacenamiento proporciona un alto rendimiento y una baja latencia, la utilización de la GPU aumenta y el entrenamiento de IA se acelera.

El camino a seguir es claro: Evalúe su rendimiento actual, pruebe con cargas de trabajo exigentes, consolide silos de protocolo y luego amplíe el alto rendimiento a más cargas de trabajo. Las organizaciones que adoptan arquitecturas unificadas y de alto rendimiento se posicionan para aprovechar la IA en lugar de hablar de ella.

Everpure ha ayudado a las organizaciones a lograr esta transformación con FlashBlade, una plataforma de archivos y objetos rápida y unificada que proporciona el rendimiento, la escalabilidad y la simplicidad que las demandas de datos no estructurados modernos exigen.