O mundo gera surpreendentes por dia, dos quais até n?o s?o estruturados, o que significa que você n?o pode armazená-los facilmente em um banco de dados ou planilha tradicional.?
Isso cria um desafio significativo para qualquer organiza??o que depende de dados (o que é mais): como acompanhar a quantidade cada vez maior deles sem sobrecarregar ainda mais os sistemas já sobrecarregados. A AI, e ser capaz de dar suporte à AI com gerenciamento de dados n?o estruturados, tem um papel muito importante em tudo isso.?
Leia sobre a import?ncia, o impacto, os desafios e as tendências dos dados n?o estruturados.?
O que s?o dados n?o estruturados?
Os dados n?o estruturados n?o têm um formato ou modelo predefinido, como textos, imagens e vídeos, o que torna a organiza??o e a análise complexas.
Ao contrário dos dados estruturados, que se encaixam perfeitamente em bancos de dados e planilhas com campos e categorias claramente definidos, os dados n?o estruturados n?o têm uma estrutura organizacional específica. Ele pode incluir documentos de texto, e-mails, publica??es em redes sociais, imagens, vídeos, grava??es de áudio e muito mais.
Dados n?o estruturados s?o o que chamamos , o que significa que eles est?o sempre fluindo, geodistribuídos, multimodais e imprevisíveis.?
Os dados n?o estruturados normalmente s?o armazenados em sua forma bruta como um objeto, .?
Benefícios da análise de dados n?o estruturados
Além de ser o tipo de dados mais comum de longe, como mencionado anteriormente, ser capaz de processar e analisar dados n?o estruturados rapidamente é importante por vários motivos:
Insights
Dados n?o estruturados contêm insights valiosos e padr?es ocultos que podem impulsionar decis?es de negócios, informar estratégias e melhorar a eficiência operacional. Extrair informa??es significativas de dados n?o estruturados ajuda a descobrir tendências, identificar preferências dos clientes e identificar oportunidades de mercados emergentes.
Vantagem competitiva
As empresas que aproveitam dados n?o estruturados com eficácia, inquestionavelmente, ganham uma vantagem competitiva. Isso ocorre porque, ao analisar os sentimentos dos clientes, as avalia??es de produtos e as intera??es nas redes sociais, eles conseguem entender melhor o público-alvo e personalizar os produtos e servi?os para atender às necessidades deles.
Inova??o
Os dados n?o estruturados estimulam a inova??o ao fornecer a matéria-prima para o desenvolvimento de tecnologias avan?adas, como processamento de linguagem natural (PLN, Natural Language Processing), reconhecimento de imagens e algoritmos de aprendizado de máquina. Essas tecnologias permitem análise e interpreta??o automatizadas de dados n?o estruturados em grande escala, revelando novas possibilidades em vários campos, incluindo saúde, finan?as e marketing.
Uso real de dados n?o estruturados?
Os dados n?o estruturados afetam significativamente as empresas em vários setores e setores de várias maneiras. Vejamos o impacto em alguns setores.?
?rea da saúde
Dados n?o estruturados, como prontuários médicos, anota??es clínicas e resultados de imagiologia, s?o extremamente importantes na área da saúde. A análise desses dados pode levar a melhores resultados para os pacientes, diagnósticos mais precisos e planos de tratamento personalizados. Por exemplo, os profissionais de saúde usam o processamento de linguagem natural (PLN, Natural Language Processing) para extrair insights de observa??es clínicas n?o estruturadas para identificar tendências, prever a progress?o da doen?a e melhorar o atendimento aos pacientes.
Finan?as
As institui??es financeiras lidam com grandes quantidades de dados n?o estruturados, incluindo registros de transa??es, e-mails, notícias e feeds de mídia social. Analisar esses dados ajuda a detectar atividades fraudulentas, avaliar tendências de mercado e tomar decis?es de investimento informadas. Por exemplo, os fundos de hedge e as empresas de negocia??o aproveitam a análise do sentimento de artigos de notícias e publica??es em mídias sociais para avaliar o sentimento do mercado e ajustar as estratégias de negocia??o de acordo.
Varejo
Dados n?o estruturados de avalia??es de clientes, men??es em redes sociais e imagens de produtos podem fornecer aos varejistas insights valiosos sobre preferências, comportamentos de compra e tendências dos consumidores. Ao analisar esses dados, os varejistas podem otimizar estratégias de pre?os, personalizar campanhas de marketing e melhorar a experiência geral de compra. Empresas como Amazon e Walmart usam algoritmos de aprendizado de máquina para analisar avalia??es de clientes e recomendar produtos aos usuários com base em suas preferências e histórico de compras.
Desafios de dados n?o estruturados
Os desafios no gerenciamento e na análise de dados n?o estruturados incluem:
Volume e variedade
Os dados n?o estruturados vêm em vários formatos e de várias fontes, dificultando o gerenciamento e a análise com eficácia. As empresas devem investir em armazenamento de dados robusto, como o FlashBlade ? da 色控传媒?, que foi desenvolvido para lidar com dados n?o estruturados, e em infraestrutura de análise para lidar com o grande volume e a variedade de dados n?o estruturados. FlashBlade
Complexidade
Os dados n?o estruturados frequentemente contêm ruído, inconsistências e ambiguidades, dificultando a extra??o de insights significativos. As empresas precisam de técnicas avan?adas de pré-processamento de dados e algoritmos de aprendizado de máquina para limpar, normalizar e estruturar dados n?o estruturados para análise.
Privacidade e seguran?a de dados
Os dados n?o estruturados geralmente contêm informa??es confidenciais, como identificadores pessoais ou dados comerciais proprietários. Garantir a privacidade e a seguran?a dos dados é essencial para proteger contra acesso n?o autorizado, viola??es e n?o conformidade regulatória.
Viés e justi?a
A análise de dados n?o estruturados pode inadvertidamente perpetuar presentes nos dados, levando a resultados injustos ou discriminatórios. Por esse motivo, é extremamente importante abordar os vieses na coleta de dados, no pré-processamento e na tomada de decis?es algorítmicas para garantir justi?a e equidade.
Qualidade e veracidade dos dados
Dados n?o estruturados s?o inerentemente ruidosos e podem conter erros, inconsistências ou informa??es enganosas. Garantir a qualidade e a veracidade dos dados é crucial para obter insights confiáveis e tomar decis?es embasadas. Isso requer processos cuidadosos de limpeza, valida??o e verifica??o de dados para identificar e corrigir imprecis?es nos dados.
Conformidade regulatória
Com o foco cada vez maior em regulamentos de privacidade e prote??o de dados, como GDPR, CCPA e HIPAA, as organiza??es devem aderir a requisitos rigorosos de ao coletar, armazenar e processar dados n?o estruturados. O n?o cumprimento desses regulamentos pode resultar em multas pesadas, danos à reputa??o e consequências legais.
Estratégias para gerenciar dados n?o estruturados
O gerenciamento eficaz de dados n?o estruturados requer uma abordagem abrangente e unificada que abranja classifica??o, organiza??o, armazenamento, governan?a, seguran?a e conformidade de dados.?
Veja a seguir estratégias para gerenciar dados n?o estruturados com eficácia:
1. Classifica??o e organiza??o de dados
Anexe tags de metadados descritivos a dados n?o estruturados para categorizá-los e classificá-los com base em atributos como tipo de conteúdo, fonte, data de cria??o e relev?ncia. Você também pode usar ferramentas e algoritmos automatizados, como PLN e aprendizado de máquina, para analisar o conteúdo de dados n?o estruturados e extrair informa??es relevantes para classifica??o. Outra prática recomendada é desenvolver taxonomias e topologias para definir estruturas hierárquicas e rela??es entre diferentes tipos de dados n?o estruturados, facilitando a navega??o e a recupera??o.
2. Armazenamento de dados?
Ter um sistema de armazenamento de dados avan?ado, flexível e unificado é essencial para gerenciar e aproveitar ao máximo seus dados n?o estruturados. Uma ótima maneira de fazer isso é por meio de um sistema que pode fazer armazenamento unificado de objetos e arquivos. A 色控传媒 oferece armazenamento unificado e rápido de arquivos e objetos que consolida o armazenamento nativo e rápido de arquivos e objetos com uma arquitetura que oferece simplicidade, escala e desempenho. Você também pode usar coisas como arquiteturas de armazenamento em camadas para otimizar a eficiência e a economia do armazenamento.
3. Governan?a de dados?
? muito importante estabelecer políticas e procedimentos de governan?a de dados para definir fun??es, responsabilidades e processos para gerenciar dados n?o estruturados durante todo o seu ciclo de vida, incluindo cria??o, armazenamento, acesso e descarte. Você também deve implementar controles de acesso granulares e mecanismos de autentica??o para restringir o acesso a dados confidenciais n?o estruturados com base em fun??es de usuário, permiss?es e níveis de sensibilidade de dados. Finalmente, criptografe dados inativos e em tr?nsito usando algoritmos e protocolos de criptografia fortes para proteger contra acesso n?o autorizado, viola??es de dados e intercepta??o.
Tendências emergentes na análise de dados n?o estruturados
Tendências importantes na análise de dados n?o estruturados incluem:
PLN avan?ado e aprendizagem profunda?
? medida que as técnicas de PLN e aprendizagem profunda continuam evoluindo, podemos esperar algoritmos mais sofisticados para entender e processar dados de texto n?o estruturados. Isso inclui melhor compreens?o da linguagem, análise de sentimento e processamento sensível ao contexto.
Análise de dados multimodal
A prolifera??o de conteúdo multimídia, como imagens, vídeos e áudio, está criando uma tendência crescente para a análise de dados multimodais. Isso envolve integrar técnicas de vis?o computacional, reconhecimento de fala e PLN para analisar dados n?o estruturados e obter insights deles.?
Computa??o de borda e IoT
A computa??o de borda e a agora geram grandes quantidades de dados n?o estruturados nas bordas da rede. Analisar esses dados em tempo real apresenta novos desafios e oportunidades para implantar algoritmos e modelos leves para processamento e tomada de decis?o no dispositivo.
AI explicável
? medida que os sistemas de AI se tornam cada vez mais difundidos na análise de dados n?o estruturados, há uma demanda crescente por técnicas de que forne?am explica??es transparentes e interpretáveis para as decis?es tomadas por esses sistemas. Isso é particularmente importante para aplicativos como saúde e finan?as, onde a confian?a e a responsabilidade s?o essenciais.
Melhor plataforma de dados para armazenamento e análise de dados n?o estruturados
Quanto melhor as empresas analisarem e usarem dados n?o estruturados, melhor elas ter?o para fornecer o que seus clientes precisam e querem. A liga??o entre os dois é inegável.?
Ainda assim, no que diz respeito à tecnologia, o mundo da TI ainda está em fase de crescimento quando se trata de aproveitar totalmente os dados n?o estruturados.?
? aí que uma plataforma de dados como a 色控传媒 entra em jogo.?
Com foco na redu??o de custos e complexidade sem sacrificar o desempenho, a 色控传媒 resolve problemas cada vez mais espinhosos de TI, como análise de dados n?o estruturados.?
Como uma plataforma de dados como a 色控传媒 ajuda você a aproveitar ao máximo seus dados n?o estruturados?
A 色控传媒 oferece uma plataforma de dados unificada e de expans?o horizontal com uma arquitetura inovadora que garante eficiência, simplicidade e desempenho. O FlashBlade foi desenvolvido para oferecer recursos avan?ados sem complexidade para as cargas de trabalho de arquivos e objetos de mais alto desempenho.?
Mas você n?o precisa somente acreditar na gente. Veja por que a 色控传媒 foi classificada como líder no Quadrante Mágico .A Gartner? para plataformas de armazenamento de arquivos e objetos?por três anos consecutivos.
