Wat is beheer van ongestructureerde data? Tools, databases, analyse

Artificial Intelligence transformeert de manier waarop ondernemingen werken, en ongestructureerde data is de brandstof achter deze revolutie. Volgens brancheonderzoek is tot 90% van de bedrijfsgegevens ongestructureerd en de meeste organisaties missen effectieve strategieën om ze te beheren. Terwijl bedrijven worstelen met petabyte-scale volumes terwijl ze hard racen om AI-initiatieven te implementeren, is de kloof tussen datachaos en datawaarde nog nooit zo groot geweest.

Ongestructureerd datamanagement is het verzamelen, opslaan, onderhouden, monitoren en verwerken van data die niet vooraf is gedefinieerd en niet gemakkelijk is opgeslagen in databasetabellen, zoals een Excel-spreadsheet. Deze gids onderzoekt de tools, databases en strategieën die effectief ongestructureerd datamanagement mogelijk maken en tegelijkertijd de infrastructuur voorbereiden op AI-workloads.

Wat zijn ongestructureerde data, precies?

Veel van de huidige data zijn ongestructureerd, wat betekent dat ze niet voldoen aan een traditioneel datamodel of -schema, zoals een typische relationele database (denk aan de georganiseerde kolommen en rijen van een Excel-spreadsheet).

Ongestructureerde data kunnen worden gegenereerd door menselijke activiteiten of door machines, en omvatten tekst in Word-documenten, e-mailinhoud, beeld- en videobestanden, sociale media-inhoud, PowerPoint-presentaties, satellietbeelden, datalogs van mobiele telefoons en opgenomen gesprekken. De AI-revolutie heeft nieuwe categorieën toegevoegd: trainingsdatasets voor Machine Learning-modellen, inbeddingen en vectorrepresentaties en conversatiedata van AI-agenten.

Ongestructureerde vs. gestructureerde data

Gestructureerde data kunnen worden georganiseerd in nette en ordelijke spreadsheets en zijn van oudsher veel gemakkelijker te beheren dan ongestructureerde data. Het omvat informatie zoals klantenbestanden, inventarislijsten, boekhoudkundige data en reisreserveringen.

Hoewel ongestructureerde data in zijn formaat verschillen van gestructureerde data, verschillen ze ook van gestructureerde data in de manier waarop ze worden gebruikt. Het is kwalitatiefer dan kwantitatief en vertegenwoordigt ideeën, gedachten en gevoelens meestal meer dan eenvoudige relationele getallen en waarden.

Hoewel ze moeilijker te beheren zijn dan gestructureerde data, bevatten ongestructureerde data een overvloed aan waardevolle inzichten. Stelt u zich eens voor dat u ongestructureerde data kunt bekijken en de beste tijden van de dag kunt bepalen om klanten aan te trekken in winkelgebieden, of dat u realtime verkeersdata en weersinformatie samen kunt analyseren om te bepalen hoe, wanneer en waarom het stadsverkeer vastloopt.

Of wat als u de inhoud van sociale media zou kunnen bekijken om te zien hoe uw klanten reageren op een recente productlancering of hoe de reputatie van uw merk fluctueert als gevolg van een terugroepactie? Dat is de kracht van ongestructureerde data.

Ongestructureerde data en big data analytics

Ongestructureerde data zijn de meest voorkomende data die organisaties tegenwoordig willen analyseren. Zoals in de bovenstaande voorbeelden kan het analyseren van ongestructureerde data met behulp van data-analysesystemen die serieuze rekenkracht en AI- en machine learning-functies bieden, leiden tot ongelooflijke inzichten die een mens niet zo snel of helemaal niet had kunnen ontdekken.

Toepassingen voor data-analyse kunnen kijken naar meerdere streams van niet-verbonden data, zoals verkoopcijfers van het afgelopen jaar, weersgegevens, activiteiten op sociale media en recente nieuwsgebeurtenissen, om patronen en correlaties te vinden die nooit eerder in overweging zijn genomen. Met Insight in deze patronen kunnen organisaties effectievere manieren vinden om consumentenervaringen aan te passen, betere en efficiëntere diensten te leveren, nieuwe inkomstenstromen te creëren, sneller te reageren op klant- en markttrends en veranderende eisen, en meer.

Moderne analytics gaat verder dan traditionele Business intelligence. Natuurlijke taalverwerking haalt sentiment uit tickets voor klantenondersteuning. Computervisie analyseert satellietbeelden voor optimalisatie van de toeleveringsketen. Tijdreeksanalyse voorspelt storingen van apparatuur door IoT-sensorgegevens. De AI-revolutie heeft ongestructureerd datamanagement tot een strategische noodzaak gemaakt, maar terwijl ongeveer 85% van de bedrijfsleiders zegt dat ongestructureerde data waardevolle inzichten bevat, heeft slechts ongeveer 25% uitgebreide strategieën geïmplementeerd om erop te reageren.

Analyse- en beheertools en databases voor ongestructureerde data

Hoewel ongestructureerde data complexer zijn om op te slaan, te beheren, te analyseren en te verwerken dan gestructureerde data, kunnen veel tools en applicaties organisaties helpen deze te beheren en verborgen waarde te extraheren. Laten we de tools en databases voor data-analyse en -beheer nader bekijken die kunnen helpen ongestructureerde data minder complex te maken.

Populaire tools voor ongestructureerde data-analyse

De beste tools voor data-analytics voor ongestructureerde data omvatten doorgaans AI en Machine Learning-functies. Ze zijn ook vaak uitgerust met natuurlijke taalverwerking (NLP), een soort Artificial Intelligence die ongestructureerde informatie zonder vooraf gedefinieerd formaat analyseert en parseert. Deze tools kunnen inhoud van e-mails, sociale media, klantenondersteuningsdossiers en nog veel meer analyseren om de context en het belang van de data te begrijpen. Andere functies zijn text mining, forensische analyse van inhoud, auteursanalyse en tekststylometrie.

Enkele van de populairste tools voor data-analyse voor ongestructureerde data zijn:

Populaire ongestructureerde databases

Ongestructureerde data voldoen niet aan de structuur van traditionele relationele databases, die doorgaans gebruik maken van Structured Query Language (SQL). Daarom gebruiken de meeste organisaties NoSQL-databases voor ongestructureerde data. NoSQL staat voor "niet alleen SQL" en verwijst naar niet-relationele databases. Het splitst data niet op in afzonderlijke tabellen, zoals relationele databases dat wel doen, dus het is niet "tabelvormig". In plaats daarvan zijn er vier soorten NoSQL-databases: documentgebaseerd, sleutelwaarde, brede kolom en grafiek.

Enkele van de beste NoSQL-databases voor de opslag van ongestructureerde data zijn:

Populaire tools voor ongestructureerd datamanagement

Bij het vinden van de beste managementtools voor ongestructureerde data zijn er een paar dingen waar u rekening mee moet houden. U hebt tools nodig waarmee u het volgende kunt doen:

• Sla data op en organiseer ze, waardoor ze toegankelijk en doorzoekbaar zijn: Cloudproviders zoals AWS en Microsoft Azure bieden schaalbare opslagopties voor ongestructureerde data, waaronder een database, datawarehouse of datalake. Organisaties kiezen er soms voor om zeer gevoelige ongestructureerde data op te slaan in een on-premise opslagoplossing.
• Ruim uw ongestructureerde data op: Dit is een belangrijke stap die bestaat uit het verenigen van datastructuren, het standaardiseren van datasets, het oplossen van datafouten, het oplossen van syntaxisfouten, het identificeren en aanpakken van hiaten in uw data, en meer. U kunt kiezen uit verschillende tools, waaronder OpenRefine, Trifacta Wrangler, WinPure, TIBCO Clarity, Melissa Clean Suite en Data Ladder.
• Visualiseer uw ongestructureerde data: Als onderdeel van data-analytics kunnen veel van de hierboven genoemde tools u helpen uw data te visualiseren. Andere oplossingen zijn onder andere Microsoft Power BI, Looker, Domo, Klipfolio en Qlik Sense.

Gestructureerd vs. ongestructureerd datamanagement

We hebben al gezegd hoe gestructureerde data verschillen van ongestructureerde data in het algemeen, maar laten we nu eens nader bekijken hoe hun management verschilt.

Gestructureerde data

Gestructureerde data organiseren informatie in vooraf gedefinieerde tabellen, rijen en kolommen. Denk aan spreadsheets of relationele databases. Deze rigide organisatie levert specifieke voordelen op en legt tegelijkertijd duidelijke beperkingen op.

Belangrijkste voordelen:

• Eenvoudig op te vragen en te analyseren: Standaard SQL-query's extraheren inzichten snel zonder gespecialiseerde vaardigheden
• Toegankelijk voor niet-technische gebruikers: Bedrijfsanalisten kunnen rechtstreeks met de data werken met behulp van vertrouwde tools
• Volwassen tooling-ecosysteem: Tientallen jaren van ontwikkeling hebben betrouwbare, in de strijd geteste oplossingen opgeleverd

Primaire beperkingen:

• Inflexibele schema's: Het veranderen van datastructuren vereist aanzienlijke inspanning en planning
• Ontwerp voor één doel: Data georganiseerd voor één use case past zich zelden goed aan anderen aan
• Opslagbeperkingen: Datawarehouses vereisen zorgvuldig ontwerp vooraf en doorlopend onderhoud
• Hoge wijzigingskosten: Het herstructureren van bestaande data kost aanzienlijke tijd en middelen

Ongestructureerde data

Ongestructureerde data bestaan in zijn oorspronkelijke formaat - afbeeldingen, video's, documenten, sensorlezingen, berichten op sociale media. Deze flexibiliteit creëert verschillende voordelen en uitdagingen in vergelijking met gestructureerde benaderingen.

Belangrijkste voordelen:

• Flexibiliteit van het formaat: Sla data op zoals ze zijn zonder ze te forceren in vooraf gedefinieerde structuren
• Multi-purpose utility: Dezelfde dataset voorziet in verschillende analytische behoeften zonder herstructurering
• Snelle collectie: Geen schema-ontwerp of validatie om het opnemen van data te vertragen
• Enorme schaalbaarheid: Datalakes gaan efficiënter om met exponentiële groei dan traditionele magazijnen

Primaire beperkingen:

• Complexe analysevereisten: Het extraheren van inzichten vereist gespecialiseerde vaardigheden en tools
• Vereist expertise op het gebied van datawetenschap: Teams hebben training nodig in het opschonen, voorbereiden en interpreteren van verschillende datatypes
• Uitdagingen voor het in kaart brengen van relaties: Het begrijpen van de verbanden tussen datasets vereist zorgvuldige analyse
• Evoluerende tools: Hoewel ze snel verbeteren, hebben ongestructureerde datatools het volwassenheidsniveau van gestructureerde dataoplossingen niet bereikt

De juiste aanpak kiezen

De meeste organisaties kiezen niet tussen gestructureerde en ongestructureerde data - ze hebben beide nodig. De beslissing is gericht op welke datatypes specifieke bedrijfsdoelstellingen dienen:

Gebruik gestructureerde data wanneer:

• Het uitvoeren van transactionele systemen (CRM, ERP, financiële databases)
• Gestandaardiseerde rapporten en dashboards genereren
• Consistente datavalidatie en -integriteit vereist
• Werken met duidelijk gedefinieerde, herhaalbare processen

Gebruik ongestructureerde data wanneer:

• AI- en machine learning-modellen trainen Machine Learning
• Opslag van mediabestanden, documenten of sensorgegevens
• Ondersteuning van verkennende analyses en onderzoek
• Omgaan met snel veranderende of ongedefinieerde datatypes

De trend naar hybride benaderingen weerspiegelt de bedrijfsrealiteit: Gestructureerde data vormen nog steeds de basis voor kernoperaties, terwijl ongestructureerde data steeds vaker nieuwe inzichten, innovatie en concurrentiedifferentiatie vinden.

Waarom het beheren van ongestructureerde data moeilijker is

Ongestructureerde data is moeilijker te beheren, precies omdat ze ongestructureerd zijn. Dat leidt tot veel van de problemen die we al hebben genoemd. Het is moeilijker te organiseren, analyseren, verwerken, opslaan en ophalen. Het opvragen, of zoeken, van data is ook moeilijker dan bij gestructureerde data vanwege het ontbreken van vaste of vooraf gedefinieerde formats en de grote verscheidenheid aan datatypes die ze omvatten.

Schaalbaarheid kan ook een probleem zijn bij ongestructureerde data, omdat traditionele opslagsystemen vereisen dat organisaties meer schijven of opslagnodes aan het systeem toevoegen om op te schalen. Dat scale-out model is niet oneindig en kan ook na verloop van tijd duur worden.

AI-workloads brengen unieke uitdagingen met zich mee. Het trainen van grote taalmodellen vereist toegang tot miljarden documenten met een hoge verwerkingscapaciteit. AI-agenten moeten data in meerdere opslagplaatsen ontdekken en openen. Retrieval-augmented generation (RAG)-systemen zijn afhankelijk van snel zoeken en Metadata-indexering. Vectordatabases die embeddings opslaan, vereisen een andere optimalisatie dan traditionele bestandssystemen.

Zonder intelligente tiering om koude data naar goedkopere opslag te verplaatsen, spiraalt het budget. Schattingen suggereren dat ongeveer 60% van de opgeslagen data "koud" is en kan worden verplaatst naar goedkopere niveaus. Ransomware richt zich vaak op hoogwaardige ongestructureerde content - documenten, afbeeldingen, fileshares - en bedrijfskritische databases, waardoor hun bescherming van cruciaal belang is.

Ongestructureerde data vereisen opslag die efficiënt en kosteneffectief kan worden opgeschaald. Veel opslagoplossingen voor ongestructureerde data zijn objectopslagoplossingen, omdat objectopslag gedetailleerde metadata en een unieke ID bevat om de toegang tot en het ophalen van data te vergemakkelijken. De opslag van ongestructureerde data moet ook flexibel zijn om een reeks datatypes mogelijk te maken en de toegang tot gearchiveerde data te vereenvoudigen.

Hoewel ongestructureerde data doorgaans nog steeds moeilijker te beheren en te gebruiken zijn dan gestructureerde data, is de extra inspanning de moeite waard. Ongestructureerde data zijn rijk aan verborgen patronen en inzichten die uw organisatie nieuwe en innovatieve manieren kunnen geven om te concurreren en succesvol te zijn in de huidige steeds concurrerendere markt.

Hoe Everpure ongestructureerd datamanagement mogelijk maakt

Modern ongestructureerd datamanagement vereist infrastructuur die kan schalen tot petabyte-volumes, de prestaties levert die AI-workloads vereisen en de beveiliging biedt die bedrijven nodig hebben.

FLASHBLADE voor schaalbaarheid en prestaties

FLASHBLADE® levert unified fast file- en objectopslag geoptimaliseerd voor ongestructureerde dataworkloads. De scale-out-architectuur groeit naadloos van tientallen terabytes naar meerdere petabytes zonder prestatieverlies. FLASHBLADE biedt multi-protocol support, waaronder NFS, SMB en S3, waardoor dezelfde data toegankelijk zijn voor zowel traditionele applicaties als cloud-native workloads, waardoor datasilo's worden geëlimineerd.

FLASHBLADE schaalt lineair met de vraag en levert tot 75GB/s met een volledig geconfigureerde multi-chassis implementatie en latency van minder dan een milliseconde die cruciaal is voor analytics workloads die miljarden bestanden verwerken. Native S3 API-compatibiliteit maakt naadloze integratie met AI-frameworks en data-analyticsplatforms mogelijk.

AI-Ready infrastructuur

Naarmate AI-initiatieven schalen, levert FlashBlade//EXA™ de extreme verwerkingscapaciteit en Metadata prestatiesdie een training in grote taalmodellen vereist. Vectordatabase-ondersteuning is native en biedt de toegangspatronen met lage latency die RAG-systemen en AI-agenten nodig hebben. Integratie met PyTorch, TensorFlow, Ray en NVIDIA AI Enterprise betekent dat datawetenschappers zich kunnen richten op modelontwikkeling in plaats van op opslagconfiguratie.

Beveiliging en cyberveerkracht

SafeMode™ Snapshots bieden onveranderlijke back-ups die Ransomware niet kan versleutelen of verwijderen, waardoor snel herstel van cyberaanvallen mogelijk is. Organisaties behouden talrijke herstelpunten door middel van intelligente datareductie. Encryptie in REST maakt gebruik van AES-256-algoritmen en transfers maken gebruik van encryptie tijdens de vlucht.

Vereenvoudigd beheer

Pure1® biedt AI-gestuurd beheer over alle Everpure-arrays vanuit een uniforme interface. Voorspellende analytics voorspelt dat capaciteit maanden van tevoren nodig is. Het Evergreen//One™-abonnementsmodel transformeert opslag in een verbruiksgebaseerde dienst. Ingebouwde datareductie bereikt doorgaans een capaciteit van 3:1 of beter, waardoor de capaciteit effectief verdrievoudigt en de TCO wordt verlaagd in vergelijking met eerdere architecturen.

Conclusie

Ongestructureerd datamanagement is geëvolueerd van een IT-infrastructuurprobleem naar een strategische bedrijfsnoodzaak. Met ongestructureerde data die 90% van de bedrijfsinformatie en AI omvatten en ongekende toegang vereisen, hebben organisaties een moderne infrastructuur nodig die deze kritieke workloads kan schalen, uitvoeren en beveiligen.

FLASHBLADE en FlashBlade//EXA leveren een speciaal gebouwde infrastructuur voor enorme schaal, AI-workloadoptimalisatie, bescherming tegen cyberdreigingen en intelligente automatisering. In combinatie met geavanceerde dataprotectie en AI-ready mogelijkheden van Everpure kunnen organisaties ongestructureerde data omzetten in een concurrentievoordeel.