¿Qué es la administración de datos no estructurados? Herramientas, bases de datos, análisis

La inteligencia artificial está transformando la forma en que operan las empresas, y los datos no estructurados son el combustible que impulsa esta revolución. Según la investigación de la industria, hasta el 90 % de los datos empresariales no están estructurados y la mayoría de las organizaciones carecen de estrategias eficaces para administrarlos. A medida que las empresas lidian con volúmenes a escala de petabytes mientras compiten por implementar iniciativas de AI, la brecha entre el caos de datos y el valor de los datos nunca ha sido más amplia.

La administración de datos no estructurados es la recopilación, el almacenamiento, el mantenimiento, el monitoreo y el procesamiento de datos que no están predefinidos y no se almacenan fácilmente en tablas de bases de datos, como una hoja de cálculo de Excel. Esta guía examina las herramientas, las bases de datos y las estrategias que permiten una administración de datos no estructurada efectiva mientras se prepara la infraestructura para las cargas de trabajo de AI.

¿Qué son exactamente los datos no estructurados?

Muchos de los datos actuales no están estructurados, lo que significa que no se ajustan a ningún modelo de datos tradicional o esquema, como una base de datos relacional típica (piense en las columnas y filas organizadas de una hoja de cálculo de Excel).

Los datos no estructurados pueden generarse mediante actividades humanas o máquinas, e incluyen texto en documentos de Word, contenido de correo electrónico, archivos de imagen y video, contenido de redes sociales, presentaciones de PowerPoint, imágenes satelitales, registros de datos de teléfonos móviles y conversaciones grabadas. La revolución de la AI ha agregado nuevas categorías: conjuntos de datos de capacitación para modelos de aprendizaje automático, representaciones de vectores e incrustaciones, y datos conversacionales de agentes de AI.

Datos no estructurados frente a datos estructurados

Los datos estructurados pueden organizarse en hojas de cálculo ordenadas y ordenadas, e históricamente han sido mucho más fáciles de administrar que los datos no estructurados. Incluye información como archivos de clientes, listas de inventario, datos contables y reservas de viajes.

Si bien los datos no estructurados difieren de los datos estructurados en su formato, también difieren de los datos estructurados en la forma en que se usan. Es más cualitativo que cuantitativo y tiende a representar ideas, pensamientos y sentimientos más que valores y números relacionales simples.

Si bien puede ser más difícil de administrar que los datos estructurados, los datos no estructurados contienen una gran cantidad de información valiosa. Imagine poder observar datos no estructurados y determinar los mejores momentos del día para atraer clientes en áreas de compras minoristas o analizar datos de conducción en tiempo real y datos meteorológicos juntos para determinar cómo, cuándo y por qué se realiza una copia de seguridad del tráfico de la ciudad.

¿O qué pasaría si pudiera ver el contenido de las redes sociales para ver cómo sus clientes responden a un lanzamiento reciente de productos o cómo fluctúa la reputación de su marca debido a un retiro de productos? Ese es el poder de los datos no estructurados.

Análisis de big data y datos no estructurados

Los datos no estructurados son el tipo de datos más común que las organizaciones desean analizar hoy en día. Al igual que en los ejemplos anteriores, el análisis de datos no estructurados con sistemas de análisis de datos que ofrecen una potencia seria de reducción de números y funciones de AI y aprendizaje automático puede llevar a resultados increíbles que ningún humano podría haber descubierto tan rápido, o en absoluto.

Las aplicaciones de análisis de datos pueden analizar varios flujos de datos no conectados, como cifras de ventas del año pasado, datos meteorológicos, actividad en redes sociales y eventos de noticias recientes, para encontrar patrones y correlaciones nunca antes considerados. Con el conocimiento de estos patrones, las organizaciones pueden encontrar formas más efectivas de personalizar las experiencias de los consumidores, ofrecer servicios mejores y más eficientes, crear nuevos flujos de ingresos, responder más rápidamente a las tendencias del cliente y del mercado, y las demandas en evolución, y más.

El análisis moderno va más allá de la inteligencia empresarial tradicional. El procesamiento de lenguaje natural extrae el sentimiento de los tickets de asistencia al cliente. La visión por computadora analiza las imágenes satelitales para la optimización de la cadena de suministro. El análisis de series temporales predice las fallas de los equipos a partir de los datos del sensor IoT. La revolución de la AI ha hecho que la administración de datos no estructurados sea un imperativo estratégico, aunque aproximadamente el 85 % de los líderes empresariales dicen que los datos no estructurados contienen información valiosa, solo alrededor del 25 % han implementado estrategias integrales para actuar en consecuencia.

Herramientas y bases de datos de análisis y administración para datos no estructurados

Si bien los datos no estructurados son más complejos de almacenar, administrar, analizar y procesar que los datos estructurados, muchas herramientas y aplicaciones pueden ayudar a las organizaciones a administrarlos y extraer valor oculto. Veamos más de cerca las herramientas y bases de datos de análisis y administración de datos que pueden ayudar a que los datos no estructurados sean menos complejos.

Herramientas populares de análisis de datos no estructurados

Las mejores herramientas de análisis de datos para datos no estructurados generalmente incluyen AI y funciones de aprendizaje automático. También suelen estar equipados con procesamiento de lenguaje natural (NLP), un tipo de inteligencia artificial que analiza y analiza la información no estructurada sin un formato predefinido. Estas herramientas pueden analizar el contenido de correos electrónicos, redes sociales, registros de asistencia al cliente y mucho más para comprender el contexto y la importancia de los datos. Otras características incluyen minería de texto, análisis forense de contenido, análisis de autoría y estilmetría de texto.

Algunas de las herramientas de análisis de datos más populares para datos no estructurados incluyen:

Bases de datos no estructuradas populares

Los datos no estructurados no se ajustan a la estructura de las bases de datos relacionales tradicionales, que generalmente utilizan lenguaje de consulta estructurado (SQL). Por lo tanto, la mayoría de las organizaciones utilizan bases de datos NoSQL para datos no estructurados. NoSQL significa “no solo SQL” y se refiere a bases de datos no relacionales. No divide los datos en tablas separadas como lo hacen las bases de datos relacionales, por lo que no es “tabular”. En cambio, existen cuatro tipos de bases de datos NoSQL: basadas en documentos, valor clave, columna amplia y gráfico.

Algunas de las principales bases de datos NoSQL para almacenar datos no estructurados son:

Herramientas populares de administración de datos no estructurados

Cuando se trata de encontrar las mejores herramientas para administrar datos no estructurados, hay algunas cosas que debe tener en cuenta. Necesita herramientas que puedan ayudarlo a hacer lo siguiente:

• Almacene y organice los datos, haciéndolos accesibles y con capacidad de búsqueda: Los proveedores de nube como AWS y Microsoft Azure ofrecen opciones de almacenamiento escalables para datos no estructurados, incluida una base de datos, un almacenamiento de datos o un data lake. Las organizaciones a veces eligen almacenar datos no estructurados altamente sensibles en una solución de almacenamiento en las instalaciones.
• Limpie sus datos no estructurados: Este es un paso importante que implica unificar estructuras de datos, estandarizar conjuntos de datos, corregir errores de datos, resolver errores de sintaxis, identificar y abordar brechas en sus datos y más. Hay varias herramientas para elegir, entre ellas OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite y Data Ladder.
• Visualice sus datos no estructurados: Como parte del análisis de datos, muchas de las herramientas mencionadas anteriormente pueden ayudarlo a visualizar sus datos. Otras soluciones incluyen Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio y Qlik Sense.

Administración de datos estructurados frente a no estructurados

Ya hemos mencionado cómo los datos estructurados difieren de los datos no estructurados en general, pero ahora veamos más de cerca cómo difiere su administración.

Datos estructurados

Los datos estructurados organizan la información en tablas, filas y columnas predefinidas. Piense en hojas de cálculo o bases de datos relacionales. Esta organización rígida ofrece beneficios específicos mientras impone restricciones claras.

Ventajas clave:

• Fácil de consultar y analizar: Las consultas SQL estándar extraen información rápidamente sin habilidades especializadas
• Accesible para usuarios no técnicos: Los analistas empresariales pueden trabajar directamente con los datos utilizando herramientas conocidas.
• Ecosistema de herramientas maduro: Décadas de desarrollo han producido soluciones confiables y probadas en batalla

Limitaciones principales:

• Esquemas inflexibles: El cambio de estructuras de datos requiere un esfuerzo y una planificación significativos.
• Diseño de un solo propósito: Los datos organizados para un caso de uso rara vez se adaptan bien a otros.
• Limitaciones de almacenamiento: Los almacenes de datos exigen un diseño inicial cuidadoso y un mantenimiento continuo.
• Altos costos de modificación: La reestructuración de los datos existentes consume tiempo y recursos sustanciales.

Datos no estructurados

Los datos no estructurados existen en su formato nativo: imágenes, videos, documentos, lecturas de sensores, publicaciones en redes sociales. Esta flexibilidad crea diferentes ventajas y desafíos en comparación con los enfoques estructurados.

Ventajas clave:

• Flexibilidad de formato: Almacene los datos tal como están sin forzarlos en estructuras predefinidas
• Utilidad multipropósito: El mismo conjunto de datos satisface diferentes necesidades analíticas sin necesidad de reestructuración.
• Recopilación rápida: Sin diseño de esquema ni validación para ralentizar la ingesta de datos
• Escalabilidad masiva: Los data lakes manejan el crecimiento exponencial de manera más eficiente que los almacenes tradicionales

Limitaciones principales:

• Requisitos de análisis complejos: Extraer información exige habilidades y herramientas especializadas
• Requiere experiencia en ciencia de datos: Los equipos necesitan capacitación en la limpieza, preparación e interpretación de diversos tipos de datos.
• Desafíos del mapeo de relaciones: Comprender las conexiones entre los conjuntos de datos requiere un análisis cuidadoso.
• Herramientas en evolución: Mientras mejora rápidamente, las herramientas de datos no estructurados no han alcanzado el nivel de madurez de las soluciones de datos estructurados.

Elegir el enfoque adecuado

La mayoría de las organizaciones no eligen entre datos estructurados y no estructurados, necesitan ambos. Los centros de decisión en los que los tipos de datos cumplen objetivos comerciales específicos:

Use datos estructurados cuando:

• Ejecución de sistemas transaccionales (CRM, ERP, bases de datos financieras)
• Generación de informes y tableros estandarizados
• Requiere validación e integridad de datos consistentes
• Trabajar con procesos claramente definidos y repetibles

Use datos no estructurados cuando:

• Entrenar modelos de AI y aprendizaje automático
• Almacenamiento de archivos multimedia, documentos o datos de sensores
• Respaldar el análisis exploratorio y la investigación
• Manejo de tipos de datos que cambian rápidamente o no están definidos

La tendencia hacia los enfoques híbridos refleja la realidad comercial: Los datos estructurados aún sustentan las operaciones centrales, mientras que los datos no estructurados son cada vez más donde las organizaciones encuentran nuevas perspectivas, innovación y diferenciación competitiva.

Por qué es más difícil administrar datos no estructurados

Los datos no estructurados son más difíciles de administrar con precisión porque no están estructurados. Eso lleva a muchos de los problemas que ya mencionamos. Es más difícil organizar, analizar, procesar, almacenar y recuperar. Consultar, o buscar, los datos también es más difícil de lo que es con los datos estructurados debido a la falta de formatos fijos o predefinidos y la amplia variedad de tipos de datos que encapsula.

La escalabilidad también puede ser un problema con los datos no estructurados, ya que los sistemas de almacenamiento tradicionales requieren que las organizaciones agreguen más discos o nodos de almacenamiento al sistema para escalar. Ese modelo de escalabilidad horizontal no es infinito y también puede volverse costoso con el tiempo.

Las cargas de trabajo de AI presentan desafíos únicos. La capacitación de modelos de idiomas grandes requiere acceder a miles de millones de documentos con un alto rendimiento. Los agentes de AI necesitan descubrir y acceder a los datos en varios repositorios. El sistema de generación aumentada de recuperación (RAG) depende de la búsqueda rápida y la indexación de metadatos. Las bases de datos de vectores que almacenan incrustaciones requieren una optimización diferente a la de los sistemas de archivos tradicionales.

Sin niveles inteligentes para mover los datos fríos a un almacenamiento de menor costo, los presupuestos siguen en espiral. Las estimaciones sugieren que alrededor del 60 % de los datos almacenados son “fríos” y se pueden mover a niveles de menor costo. Con frecuencia, Ransomware apunta a contenido no estructurado de alto valor, documentos, imágenes, archivos compartidos, así como bases de datos cruciales para el negocio, lo que hace que su protección sea fundamental.

Los datos no estructurados requieren un almacenamiento que pueda escalarse de manera eficiente y rentable. Muchas soluciones de almacenamiento para datos no estructurados son soluciones de almacenamiento de objetos porque el almacenamiento de objetos incluye metadatos detallados y una identificación exclusiva para facilitar el acceso y la recuperación de datos. El almacenamiento de datos no estructurados también debe ser flexible para permitir una variedad de tipos de datos y simplificar el acceso a los datos archivados.

Si bien los datos no estructurados suelen ser más difíciles de administrar y usar que los datos estructurados, vale la pena el esfuerzo adicional. Los datos no estructurados están ricos en patrones ocultos e información que pueden darle a su organización formas nuevas e innovadoras de competir y tener éxito en el mercado cada vez más competitivo actual.

Cómo Everpure permite la administración de datos no estructurados

La administración de datos no estructurados moderna requiere una infraestructura que pueda escalar a volúmenes de petabytes, ofrecer el rendimiento que demandan las cargas de trabajo de AI y proporcionar la seguridad que las empresas necesitan.

FlashBlade para escalabilidad y rendimiento

FlashBlade® ofrece almacenamiento rápido unificado de objetos y archivos optimizado para cargas de trabajo de datos no estructurados. Su arquitectura de escalabilidad horizontal crece sin problemas de decenas de terabytes a varios petabytes sin degradación del rendimiento. FlashBlade proporciona asistencia multiprotocolo, incluidos NFS, SMB y S3, lo que permite que las aplicaciones tradicionales y las cargas de trabajo nativas en la nube accedan a los mismos datos, lo que elimina los silos de datos.

FlashBlade escala de forma lineal con la demanda, lo que ofrece hasta 75GB/s con una implementación multichasis completamente configurada y latencia de submilisegundos crítica para las cargas de trabajo de análisis que procesan miles de millones de archivos. La compatibilidad con API nativa S3 permite una integración sin problemas con marcos de AI y plataformas de análisis de datos.

Infraestructura lista para la IA

A medida que se escalan las iniciativas de AI, FlashBlade//EXA™ ofrece el rendimiento extremo y el rendimiento de metadatos que requiere el entrenamiento de modelos en idiomas grandes. La compatibilidad con bases de datos de vectores es nativa, lo que proporciona los patrones de acceso de latencia baja que los sistemas RAG y los agentes de AI necesitan. La integración con PyTorch, TensorFlow, Ray y NVIDIA AI Enterprise significa que los científicos de datos pueden enfocarse en el desarrollo de modelos en lugar de la configuración del almacenamiento.

Seguridad y resiliencia cibernética

Las snapshots de SafeMode™ proporcionan copias de seguridad inmutables que el ransomware no puede encriptar o eliminar, lo que permite una recuperación rápida de los ciberataques. Las organizaciones mantienen numerosos puntos de recuperación a través de la reducción inteligente de datos. La encriptación en reposo utiliza algoritmos AES-256 y las transferencias utilizan encriptación en vuelo.

Administración simplificada

Pure1® proporciona una administración impulsada por AI en todas las matrices de Everpure desde una interfaz unificada. La capacidad de pronóstico del análisis predictivo necesita meses de anticipación. El modelo de suscripción Evergreen//One™ transforma el almacenamiento en un servicio basado en el consumo. La reducción de datos incorporada generalmente logra una capacidad de 3:1 o mejor, lo que triplica eficazmente al mismo tiempo que reduce el TCO en comparación con las arquitecturas anteriores.

Conclusiones

La administración de datos no estructurados ha evolucionado de una inquietud de infraestructura de TI a un imperativo comercial estratégico. Con datos no estructurados que comprenden el 90 % de la información empresarial y la AI que exigen un acceso sin precedentes, las organizaciones necesitan una infraestructura moderna que pueda escalar, realizar y proteger estas cargas de trabajo críticas.

FlashBlade y FlashBlade//EXA ofrecen infraestructura diseñada específicamente para escala masiva, optimización de la carga de trabajo de AI, protección contra ciberamenazas y automatización inteligente. Cuando se combinan con la protección de datos avanzada y las capacidades listas para la AI de Everpure, las organizaciones pueden convertir los datos no estructurados en una ventaja competitiva.