Cos'è la gestione dei dati non strutturati? Strumenti, database, analisi

L'Artificial Intelligence sta trasformando il modo di operare delle aziende e i dati non strutturati sono il motore di questa rivoluzione. Secondo una ricerca del settore, fino al 90% dei dati aziendali non è strutturato e la maggior parte delle organizzazioni non dispone di strategie efficaci per gestirli. Mentre le aziende si trovano ad affrontare volumi scalabili in petabyte mentre corrono per implementare iniziative di AI, il divario tra il caos dei dati e il valore dei dati non è mai stato così ampio.

La gestione dei dati non strutturati è la raccolta, lo storage, la manutenzione, il monitoraggio e l'elaborazione di dati che non sono predefiniti e che non sono facilmente memorizzabili in tabelle di database, come un foglio di calcolo Excel. Questa guida esamina gli strumenti, i database e le strategie che consentono una gestione efficace dei dati non strutturati durante la preparazione dell'infrastruttura per i workload di AI.

Che cosa sono esattamente i dati non strutturati?

Gran parte dei dati odierni non è strutturata, il che significa che non è conforme a nessun modello o schema di dati tradizionale, come un tipico database relazionale (si pensi alle colonne e alle righe organizzate di un foglio di calcolo Excel).

I dati non strutturati possono essere generati da attività umane o da computer e includono testo in documenti Word, contenuti e-mail, file di immagini e video, contenuti di social media, presentazioni PowerPoint, immagini satellitari, registri dei dati dei telefoni cellulari e conversazioni registrate. La rivoluzione dell'AI ha aggiunto nuove categorie: set di dati di addestramento per modelli di Machine Learning, integrazioni e rappresentazioni vettoriali e dati conversazionali degli operatori dell'AI.

Dati non strutturati e non strutturati

I dati strutturati possono essere organizzati in fogli di calcolo ordinati e ordinati ed è sempre stato molto più facile da gestire rispetto ai dati non strutturati. Spaziano dai file dei clienti alle liste d'inventario, ai dati contabili fino alle prenotazioni di viaggio.

Sebbene i dati non strutturati differiscano dai dati strutturati nel loro formato, differiscono anche dai dati strutturati nel modo in cui vengono utilizzati. È più qualitativo che quantitativo e tende a rappresentare idee, pensieri e sentimenti più che semplici numeri e valori relazionali.

Per quanto siano più difficili da gestire, i dati non strutturati sono una miniera di informazioni preziose tutte da scoprire. Ad esempio, osservando i dati non strutturati, potresti determinare gli orari migliori in cui attirare i clienti in negozio. Oppure, analizzando i dati di guida e meteorologici in tempo reale, potresti capire come, quando e perché il traffico si congestiona.

O ancora, dalle conversazioni sui social media potresti vedere come reagiscono i clienti al lancio di un nuovo prodotto o come cambia la reputazione del tuo brand dopo il ritiro di un prodotto. È la potenza dei dati non strutturati.

Analisi dei Big Data e dei dati non strutturati

Le aziende oggi sono molto interessate all'analisi dei dati non strutturati. Analizzando questo tipo di dati con sistemi che combinano l'elaborazione numerica con funzionalità di AI e machine learning, si possono scoprire informazioni incredibilmente approfondite in tempi brevissimi, impresa pressoché impossibile per chiunque di noi.

Le applicazioni di analisi dei dati possono esaminare più flussi di dati non connessi, come i dati sulle vendite dell'anno scorso, i dati meteorologici, l'attività sui social media e gli eventi di notizie recenti, per trovare modelli e correlazioni mai considerati prima. Grazie alle Insight su questi modelli, le aziende possono trovare modi più efficaci per personalizzare l'esperienza dei clienti, fornire servizi migliori ed efficienti, creare nuovi flussi di entrate, rispondere più rapidamente ai trend dei clienti e dei mercati, soddisfare le esigenze in continua evoluzione e molto altro ancora.

Gli analytics moderni vanno oltre la business intelligence tradizionale. L'elaborazione del linguaggio naturale estrae il sentiment dai ticket dell'assistenza clienti. La visione artificiale analizza le immagini satellitari per ottimizzare la supply chain. L'analisi delle serie temporali prevede i guasti delle apparecchiature dovuti ai dati dei sensori IoT. La rivoluzione dell'AI ha reso la gestione dei dati non strutturati un imperativo strategico, ma mentre circa l'85% dei leader aziendali afferma che i dati non strutturati contengono informazioni preziose, solo circa il 25% ha implementato strategie complete per agire in tal senso.

Strumenti di analisi e gestione e database per i dati non strutturati

Mentre i dati non strutturati sono più complessi da archiviare, gestire, analizzare ed elaborare rispetto ai dati strutturati, molti strumenti e applicazioni possono aiutare le organizzazioni a gestirli ed estrarre valore nascosto. Diamo un'occhiata più da vicino agli strumenti di analisi e gestione dei dati e ai database che possono rendere meno complessi i dati non strutturati.

Strumenti di analisi dei dati non strutturati più diffusi

I migliori strumenti di data analytics per i dati non strutturati includono in genere funzionalità di AI e Machine Learning. Sono inoltre spesso dotati di NLP (Natural Language Processing), un tipo di Artificial Intelligence che analizza e analizza le informazioni non strutturate senza un formato predefinito. Questi strumenti possono analizzare i contenuti di e-mail, social media, record di assistenza clienti e molto altro ancora per comprendere il contesto e il significato dei dati. Altre funzionalità sono il text mining, l'analisi forense dei contenuti, l'analisi per l'identificazione degli autori e la stilometria del testo.

Tra gli strumenti di analisi più diffusi per i dati non strutturati abbiamo:

I database non strutturati più diffusi

I dati non strutturati non sono conformi alla struttura dei database relazionali tradizionali, che in genere utilizzano Structured Query Language (SQL). Per questo motivo, la maggior parte delle organizzazioni utilizza database NoSQL per i dati non strutturati. NoSQL sta per "non solo SQL" e si riferisce a database non relazionali. Non suddivide i dati in tabelle separate come fanno i database relazionali, quindi non è "tabolare". Esistono invece quattro tipi di database NoSQL: basati su documenti, chiave-valore, colonna ampia e grafico.

Ecco alcuni dei principali database NoSQL per lo storage dei dati non strutturati:

Strumenti di gestione dei dati non strutturati più diffusi

Prima di passare agli strumenti per la gestione dei dati non strutturate, ci sono alcuni aspetti da tenere a mente. È importante che questi strumenti consentano di:

• Archivia e organizza i dati, rendendoli accessibili e ricercabili: I cloud provider come AWS e Microsoft Azure offrono opzioni di storage scalabili per i dati non strutturati, tra cui database, data warehouse o data lake. Per i dati altamente sensibili, si possono scegliere anche soluzioni di storage on-premise.
• Ripulire i dati non strutturati: Si tratta di un passaggio importante che comporta l'unificazione delle strutture dei dati, la standardizzazione dei dataset, la correzione degli errori di dati, la risoluzione degli errori di sintassi, l'identificazione e la risoluzione delle lacune nei dati e altro ancora. Tra i tanti strumenti in commercio, possiamo citare OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite e Data Ladder.
• Visualizza i dati non strutturati: Nell'ambito dei data analytics, molti degli strumenti sopra menzionati possono aiutarti a visualizzare i tuoi dati. Altre soluzioni sono Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio e Qlik Sense.

Gestione dei dati strutturati e non strutturati

Abbiamo già detto in che modo i dati strutturati differiscono dai dati non strutturati in generale, ma ora vediamo più da vicino in che modo la loro gestione differisce.

Dati strutturati

I dati strutturati organizzano le informazioni in tabelle, righe e colonne predefinite. Pensa a fogli di calcolo o database relazionali. Questa organizzazione rigida offre vantaggi specifici e impone vincoli chiari.

Vantaggi principali:

• Facile da interrogare e analizzare: Le query SQL standard estraggono rapidamente informazioni approfondite senza competenze specialistiche
• Accessibile agli utenti non tecnici: Gli analisti aziendali possono lavorare direttamente con i dati utilizzando strumenti familiari
• Ecosistema di strumenti maturi: Decenni di sviluppo hanno prodotto soluzioni affidabili e a prova di battaglia

Limitazioni principali:

• Schemi inflessibili: Cambiare le strutture dei dati richiede uno sforzo e una pianificazione significativi
• Design a uno scopo: I dati organizzati per un caso d'uso raramente si adattano bene agli altri
• Vincoli di storage: I data warehouse richiedono un'attenta progettazione iniziale e manutenzione continua
• Costi di modifica elevati: La ristrutturazione dei dati esistenti richiede molto tempo e risorse

Dati non strutturati

I dati non strutturati esistono nel loro formato nativo: immagini, video, documenti, letture dei sensori, post sui social media. Questa flessibilità crea diversi vantaggi e sfide rispetto agli approcci strutturati.

Vantaggi principali:

• Flessibilità dei formati: Archivia i dati così com'è senza forzarli in strutture predefinite
• Utilità multiuso: Lo stesso set di dati soddisfa diverse esigenze analitiche senza ristrutturazione
• Raccolta rapida: Nessuna progettazione o convalida dello schema per rallentare l'acquisizione dei dati
• Scalabilità enorme: I data lake gestiscono la crescita esponenziale in modo più efficiente rispetto ai magazzini tradizionali

Limitazioni principali:

• Requisiti di analisi complessi: Estrazione di informazioni approfondite richiede competenze e strumenti specializzati
• Richiede competenze in data science: I team hanno bisogno di formazione per pulire, preparare e interpretare diversi tipi di dati
• Problemi di mappatura delle relazioni: La comprensione delle connessioni tra i dataset richiede un'attenta analisi
• Strumenti in evoluzione: Pur migliorando rapidamente, gli strumenti per i dati non strutturati non hanno raggiunto il livello di maturità delle soluzioni per i dati strutturati

Scegliere l'approccio giusto

La maggior parte delle organizzazioni non sceglie tra dati strutturati e non strutturati, ma ne hanno bisogno entrambi. La decisione è incentrata sui tipi di dati che soddisfano obiettivi aziendali specifici:

Usa i dati strutturati quando:

• Esecuzione di sistemi transazionali (CRM, ERP, database finanziari)
• Generazione di report e dashboard standardizzati
• Necessità di convalida e integrità dei dati coerenti
• Lavorare con processi chiaramente definiti e ripetibili

Usa i dati non strutturati quando:

• Modelli di AI e Machine Learning per l'addestramento
• Archiviazione di file multimediali, documenti o dati dei sensori
• Supporto agli analytics e alla ricerca esplorativi
• Gestione rapida dei tipi di dati in evoluzione o non definiti

La tendenza verso gli approcci ibridi riflette la realtà aziendale: I dati strutturati sono ancora alla base delle operazioni principali, mentre i dati non strutturati sono sempre più utilizzati per trovare nuove informazioni approfondite, innovazione e differenziazione competitiva.

Perché la gestione dei dati non strutturati è più difficile

I dati non strutturati sono più difficili da gestire con precisione perché non sono strutturati. Questo porta a molti dei problemi che abbiamo già menzionato. È più difficile organizzare, analizzare, elaborare, archiviare e recuperare. Anche le query o la ricerca risultano più complicate a causa della mancanza di formati fissi o predefiniti e della grande varietà di tipi di dati.

Dal punto di vista della scalabilità, i dati non strutturati possono creare problemi. I sistemi di storage tradizionali richiedono l'aggiunta di ulteriori dischi o nodi per supportare lo scale-out, Questo modello scale-out non è infinito e può anche diventare costoso nel tempo.

I workload di AI introducono sfide uniche. L'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni richiede l'accesso a miliardi di documenti con velocità di trasmissione elevata. Gli agenti di AI devono scoprire e accedere ai dati in più repository. I sistemi RAG (Retrieval-Augmented Generation) dipendono dalla ricerca rapida e dall'indicizzazione dei metadati. I database vettoriali che memorizzano gli incorporamenti richiedono un'ottimizzazione diversa rispetto ai file system tradizionali.

Senza un tiering intelligente per spostare i dati freddi in uno storage a basso costo, il budget è a spirale. Le stime suggeriscono che circa il 60% dei dati archiviati è "freddo" e può essere spostato a livelli a basso costo. Ransomware spesso prende di mira i contenuti non strutturati di alto valore, come documenti, immagini, condivisioni di file, nonché i database business-critical, rendendo la loro protezione fondamentale.

I dati non strutturati richiedono un scale-out dello storage efficiente e conveniente. Molte soluzioni di storage per questi dati si orientano sull'object storage perché comprende metadati dettagliati e un ID univoco per facilitare le operazioni di accesso e recupero. Lo storage dei dati non strutturati deve inoltre essere flessibile per adattarsi ai diversi tipi di dati e agevolare l'accesso ai dati archiviati.

Anche se i dati non strutturati sono più difficili da gestire e utilizzare e richiedono uno sforzo in più, ne vale la pena. I dati non strutturati sono ricchi di modelli nascosti e informazioni approfondite che possono offrire alla tua organizzazione modi nuovi e innovativi per competere e avere successo nel mercato sempre più competitivo di oggi.

In che modo Everpure consente la gestione dei dati non strutturati

La moderna gestione dei dati non strutturati richiede un'infrastruttura scalabile in base ai volumi di petabyte, in grado di fornire le performance richieste dai workload di AI e di fornire la sicurezza di cui le aziende hanno bisogno.

FlashBlade per scalabilità e performance

FlashBlade® offre un file storage rapido e unificato ottimizzato per i workload di dati non strutturati. La sua architettura scale-out cresce in modo trasparente da decine di terabyte a più petabyte senza peggioramento delle performance. FlashBlade fornisce supporto multiprotocollo, tra cui NFS, SMB e S3, consentendo l'accesso agli stessi dati sia dalle applicazioni tradizionali che dai workload cloud-native, eliminando i silos di dati.

FlashBlade è scalabile in modo lineare in base alla domanda, fornendo fino a 75GB/s con un deployment multi-chassis completamente configurato e una latenza inferiore al millisecondo, essenziale per i workload di analytics che elaborano miliardi di file. La compatibilità API S3 nativa consente una perfetta integrazione con framework di AI e piattaforme di data analytics.

AI-Ready Infrastructure

Con la scalabilità delle iniziative di AI, FlashBlade//EXA™ offre le performance di throughput e metadati estreme richieste dall'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni. Il supporto dei database vettoriali è nativo e fornisce i modelli di accesso a bassa latenza di cui i sistemi RAG e gli agenti di AI hanno bisogno. L'integrazione con PyTorch, TensorFlow, Ray e NVIDIA AI Enterprise consente ai data scientist di concentrarsi sullo sviluppo dei modelli anziché sulla configurazione dello storage.

Sicurezza e resilienza informatica

Le snapshot SafeMode™ forniscono backup immutabili che il Ransomware non è in grado di crittografare o eliminare, consentendo il ripristino rapido dagli attacchi informatici. Le organizzazioni mantengono numerosi punti di ripristino grazie alla data reduction intelligente. La crittografia a REST utilizza gli algoritmi AES-256, mentre i trasferimenti utilizzano la crittografia in volo.

Gestione semplificata

Pure1® fornisce una gestione basata sull'AI per tutti gli array Everpure da un'interfaccia unificata. La capacità di previsione degli analytics predittivi richiede mesi di anticipo. Il modello di abbonamento Evergreen//One™ trasforma lo storage in un servizio a consumo. La data reduction integrata in genere raggiunge un rapporto di 3:1 o superiore, triplicando efficacemente la capacità e riducendo il TCO rispetto alle architetture precedenti.

Conclusione

La gestione dei dati non strutturati si è evoluta da un problema di infrastruttura IT a un imperativo aziendale strategico. Poiché i dati non strutturati costituiscono il 90% delle informazioni aziendali e l'AI richiede un accesso senza precedenti, le organizzazioni hanno bisogno di un'infrastruttura moderna in grado di scalare, eseguire e proteggere questi workload critici.

FlashBlade e FlashBlade//EXA offrono un'infrastruttura appositamente progettata per scalabilità su vasta scala, ottimizzazione dei workload AI, protezione dalle minacce informatiche e automazione intelligente. Se combinate con la data protection avanzata e le funzionalità AI-ready di Everpure, le organizzazioni possono trasformare i dati non strutturati in un vantaggio competitivo.