什麼是非結構化資料管理？ 工具、資料庫、分析
Artificial Intelligence正在改變企業的運作方式，非結構化資料是推動這場革命的動力。根據產業研究，高達 90% 的企業資料為非結構化資料，大多數組織都缺乏有效的管理策略。隨著公司在加速部署 AI 計畫的同時，處理了 PB 級容量，資料混亂和資料價值之間的差距從未擴大。
非結構化資料管理是指收集、儲存、維護、監控和處理未預先定義、不易儲存在資料庫表中的資料，如 Excel 試算表。本指南探討工具、資料庫和策略，在為 AI 工作負載準備基礎架構的同時，實現有效的非結構化資料管理。
什麼是非結構化資料？
現今大部分的資料都是非結構化的，這意味著它並不符合任何傳統資料模式或架構，例如典型的關係式資料庫（想像一下 Excel 試算表中的有條列和有條列）。
非結構化資料可由人為活動或機器產生，且包含 Word 文件、電子郵件內容、影像和影片檔案、社群媒體內容、PowerPoint 簡報、衛星影像、行動電話資料記錄和錄音對話。AI 革命增加了新的類別：機器學習模型的訓練資料集、嵌入和向量呈現，以及來自 AI 代理的對話資料。
非結構化與結構化資料
結構化資料可以整理成整齊有序的試算表，過去管理起來比非結構化資料更容易。其中包含客戶檔案、庫存清單、會計資料和差旅預訂等資訊。
雖然非結構化資料與其格式的結構化資料不同，但其使用方式也與結構化資料不同。它比量化更質化，而且比起簡單的關聯式數字和價值觀，它往往能代表想法、想法和感受。
雖然管理資料可能比結構化資料更困難，但非結構化資料擁有大量珍貴的深度資訊。想像一下，能夠查看非結構化資料，並找出一天中最佳的時機，吸引零售購物區的顧客，或同時分析即時駕駛資料和天氣資料，以判斷城市交通如何、何時及為何備份。
或者，如果您可以查看社群媒體內容，看看您的客戶如何回應近期推出的產品，或是您的品牌聲譽如何因為產品召回而波動？ 這就是非結構化資料的力量。
非結構化資料與大數據分析
非結構化資料是組織目前想要分析的最常見資料類型。如同上述範例，使用資料分析系統來分析非結構化資料，這些系統提供強大的數字密集能力，以及 AI 和機器學習功能，可以帶來人類無法快速發現的驚人深度資訊，甚至完全無法察覺。
資料分析應用程式可以查看多個未連接的資料流，例如過去一年的銷售數字、天氣資料、社群媒體活動和近期新聞事件，以尋找前所未有的模式和關聯性。透過對這些模式的洞察，組織可以找到更有效的方法，來自訂消費者體驗、提供更好、更有效率的服務、建立新的收入來源、更快速地回應客戶和市場趨勢，以及不斷演進的需求等。
現代化分析超越了傳統商業情報。自然語言處理從客戶支援票證中擷取觀點。電腦視覺分析衛星影像以優化供應鏈。時間序列分析可從IoT感測器資料預測設備故障。AI 革命使非結構化資料管理成為策略上的必備，但約有 85% 的企業領導者表示非結構化資料包含寶貴的深度資訊，只有約 25% 的企業已實施全面的策略來採取行動。
非結構化資料的分析和管理工具和資料庫
雖然非結構化資料在儲存、管理、分析和處理上比結構化資料更為複雜，但許多工具和應用程式可以協助組織管理資料，並擷取隱藏價值。我們來深入了解資料分析和管理工具和資料庫，這些工具和資料庫有助於降低非結構化資料的複雜性。
熱門的非結構化資料分析工具
非結構化資料的最佳資料分析工具通常包含 AI 和機器學習功能。它們通常也配備自然語言處理 （NLP），這是一種Artificial Intelligence，無需預先定義的格式即可分析和剖析非結構化資訊。這些工具可以分析電子郵件、社群媒體、客戶支援記錄等內容，以了解資料的內容和重要性。其他功能包括文字挖掘、取證分析內容、作者分析，以及文字設計。
非結構化資料最常用的資料分析工具包括：
熱門非結構化資料庫
非結構化資料與傳統關聯式資料庫的結構不符，傳統資料庫通常使用結構化查詢語言 （SQL）。因此，大多數組織都使用 NoSQL 資料庫來儲存非結構化資料。NoSQL 不僅代表 SQL，也代表非關聯式資料庫。它不會像關聯式資料庫一樣將資料拆分為單獨的表格，因此它並不能“明確”。NoSQL 資料庫有四種類型：文件式、鍵值式、寬欄式和圖表式。
儲存非結構化資料的 NoSQL 資料庫包括：
熱門的非結構化資料管理工具
要找到管理非結構化資料的最佳工具，要記住幾件事。您需要工具來幫助您完成以下工作：
- 儲存並組織資料，使其易於存取和搜尋：AWS 和 Microsoft Azure 等雲端供應商為非結構化資料提供可擴充的儲存選項，包括資料庫、資料倉儲或資料湖泊。組織有時會選擇將高度敏感的非結構化資料儲存在就地部署的儲存解決方案中。
- 清理非結構化資料：這是一個重要的步驟，包含整合資料結構、標準化資料集、修正資料錯誤、解決語法錯誤、找出並解決資料落差等。有數種工具可供選擇，包括 OpenRefine、Trifacta Wrangler、WinPure、TIBCO Clarity、Melissa Clean Suite 和 Data Ladder。
- 將您的非結構化資料視覺化：作為資料分析的一部分，上述許多工具都可以幫助您將資料視覺化。其他解決方案包括 Microsoft Power BI、Looker、Domo、Klipfolio 和 Qlik Sense。
結構化與非結構化資料管理
我們已經提到了結構化資料與非結構化資料之間的一般差異，現在我們來仔細看看他們的管理差異。
結構化資料
結構化資料可將資訊整理成預先定義的表格、資料列和資料欄。思考試算表或關聯式資料庫。這個堅韌的組織能帶來特定效益，同時施加明確的限制。
主要優點：
- 易於查詢和分析：標準 SQL 查詢不需專業技能即可快速擷取深度資訊
- 非技術使用者可存取：業務分析師可以使用熟悉的工具直接處理資料
- 成熟的模具生態系統：數十年的開發過程已產生可靠、經過實戰測試的解決方案
主要限制：
- 無彈性的方案：改變資料結構需要大量的努力與規劃
- 單一用途設計：為一個使用案例整理的資料很少能很好地適應其他使用案例
- 儲存限制：資料倉儲要求謹慎的前期設計與持續維護
- 高修改成本：重組現有資料會耗費大量時間和資源
非結構化資料
非結構化資料以原生格式存在，包括影像、影片、文件、感測器讀數、社群媒體貼文。與結構化方法相比，這種靈活性帶來了不同的優勢和挑戰。
主要優點：
- 格式彈性：儲存資料時不強制進入預先定義的結構
- 多用途公用程式：相同的資料集可滿足不同的分析需求，無需重組
- 快速收集：無需設計或驗證架構來減緩資料擷取的速度
- 大規模擴充性：資料湖泊比傳統倉儲更有效率地處理指數成長
主要限制：
- 複雜的分析需求：擷取深度資訊需要專業技能和工具
- 需要資料科學專業知識：團隊需要接受清潔、準備和解讀各種資料類型的訓練
- 關係對應挑戰：了解資料集之間的連線需要仔細分析
- 不斷進化的工具：雖然快速改善，但非結構化資料工具尚未達到結構化資料解決方案的成熟度
選擇正確的方法
大多數組織都不需要結構化和非結構化資料，兩者都需要。資料類型可達成特定業務目標的決策中心：
在下列情況下使用結構化資料：
- 運行交易系統（CRM、ERP、財務資料庫）
- 產生標準化報告和儀表板
- 需要一致的資料驗證和完整性
- 使用明確定義、可重複的流程
在下列情況下使用非結構化資料：
- 訓練 AI 和機器學習模型
- 儲存媒體檔案、文件或感測器資料
- 支援探索性分析與研究
- 處理快速變化或未定義的資料類型
混合式方法的趨勢反映出業務現實：結構化資料仍是核心營運的基礎，而非結構化資料越來越常被組織發現新的深度資訊、創新和競爭差異化。
為什麼管理非結構化資料比較困難
非結構化資料較難精確管理，因為它是非結構化資料。這導致了我們之前提到的許多問題。組織、分析、處理、儲存和擷取更加困難。查詢或搜尋資料也比結構化資料更困難，因為缺乏固定或預先定義的格式，以及其所封裝的各種資料類型。
擴充性也可能是非結構化資料的問題，因為傳統儲存系統需要組織在系統中增加更多磁碟或儲存節點，才能橫向擴充。這種橫向擴充模式並非無限，而且隨著時間的推移，價格可能越來越昂貴。
AI 工作負載帶來了獨特的挑戰。訓練大型語言模型需要存取數十億份高傳輸量的文件。AI 專員需要發現並存取多個儲存庫中的資料。擷取擴增的世代 （RAG） 系統仰賴快速搜尋和中繼資料索引。儲存內嵌的向量資料庫需要與傳統檔案系統不同的優化。
如果沒有智慧分層，將冷資料移至低成本儲存，預算將增加。估計顯示，大約有 60% 的儲存資料為「冷」，並且可以移至成本較低的層級。勒索軟體經常鎖定高價值的非結構化內容，如文件、影像、檔案分享，以及業務關鍵資料庫，這使得它們的保護變得至關重要。
非結構化資料需要能夠高效且符合成本效益地擴展的儲存裝置。許多非結構化資料的儲存解決方案都是物件儲存解決方案，因為物件式資料儲存包含了詳細的中繼資料和獨特的 ID，讓資料存取和擷取更加簡單。非結構化資料儲存也應該具有彈性，以允許各種資料類型，並簡化對歸檔資料的存取。
雖然非結構化資料通常比結構化資料更難以管理及使用，但額外的努力也值得。非結構化資料擁有豐富的隱藏模式和深度資訊，可以為您的組織提供創新方式，在當今競爭日益激烈的市場中競爭和成功。
Everpure 如何實現非結構化資料管理
現代非結構化資料管理需要能夠擴展至 PB 容量的基礎架構，提供 AI 工作負載所需的效能，並提供企業所需的安全性。
FlashBlade 提供擴展性與效能
FlashBlade® 為非結構化資料工作負載提供最佳化的整合式高速檔案及物件式資料儲存。其橫向擴充架構從數十 TB 無縫成長至多個 PB，同時不會降低效能。FlashBlade 提供多重協定支援，包括 NFS、SMB 和 S3，讓傳統應用程式和雲端原生工作負載都能存取相同的資料，從而消除資料孤島。
FlashBlade 能隨需求線性擴展，提供高達 75GB/s 的容量，並具備完整配置的多機箱部署，以及毫秒以下的延遲，對於處理數十億個檔案的分析工作負載至關重要。原生 S3 API 相容性可無縫整合 AI 框架和資料分析平台。
AI 就緒基礎架構
隨著 AI 計畫擴展，FlashBlade//EXAza 提供大語言模型訓練所需的極致傳輸量和中繼資料效能。Vector 資料庫支援是原生的，提供 RAG 系統和 AI 代理所需的低延遲存取模式。與 PyTorch、TensorFlow、Ray 和 NVIDIA AI Enterprise 整合，代表資料科學家可以專注於模型開發，而非儲存配置。
安全性與網路韌性
勒索軟體無法加密或刪除SafeMode 快照提供無變量備份，可快速從網路攻擊中復原。企業組織透過智慧資料減量來維持許多復原點。REST加密使用 AES-256 演算法，傳輸使用機上加密。
簡化管理
Pure1® 透過統一的介面，為所有 Everpure 陣列提供 AI 驅動的管理。預測分析預測容量需提前 個月。Evergreen//One SharePoint 訂閱模式將儲存系統轉變為以使用量為基礎的服務。內建的資料減量功能通常可達到 3：1 以上的效能，與之前的架構相比，能有效降低 TCO 的三倍容量。
結論
非結構化資料管理已從 IT 基礎架構問題演變為策略性業務必須性。非結構化資料包含 90% 的企業資訊，而 AI 需要前所未有的存取能力，因此組織需要現代化的基礎架構來擴展、執行和保護這些關鍵工作負載。
FlashBlade 和 FlashBlade//EXA 提供專為大規模、AI 工作負載最佳化、網路威脅防護和智能自動化而打造的基礎架構。結合 Everpure 的進階資料保護和 AI-Ready 功能，組織可以將非結構化資料轉化為競爭優勢。
