Die Welt generiert erstaunliche pro Tag, von denen bis zu unstrukturiert sind, was bedeutet, dass Sie sie nicht einfach in einer herk?mmlichen Datenbank oder Tabellenkalkulation speichern k?nnen.?
Dies stellt eine erhebliche Herausforderung f¨¹r jedes Unternehmen dar, das auf Daten angewiesen ist (was am meisten der Fall ist): wie man mit der st?ndig wachsenden Menge davon Schritt h?lt, ohne die bereits ¨¹berlasteten Systeme weiter zu ¨¹berlasten. KI ¨C und die F?higkeit, AI mit unstrukturiertem Datenmanagement zu unterst¨¹tzen ¨C spielt bei all dem eine sehr wichtige Rolle.?
Lesen Sie weiter, um mehr ¨¹ber die Bedeutung, Auswirkungen, Herausforderungen und Trends unstrukturierter Daten zu erfahren.?
Was sind unstrukturierte Daten?
Unstrukturierte Daten verf¨¹gen nicht ¨¹ber ein vordefiniertes Format oder Modell, wie Texte, Bilder und Videos, was die Organisation und Analyse kompliziert macht.
Im Gegensatz zu strukturierten Daten, die sich nahtlos in Datenbanken und Tabellenkalkulationen mit klar definierten Feldern und Kategorien einf¨¹gen, fehlt es an unstrukturierten Daten an einer bestimmten Organisationsstruktur. Dazu k?nnen Textdokumente, E-Mails, Beitr?ge in sozialen Medien, Bilder, Videos, Audioaufzeichnungen und vieles mehr geh?ren.
Unstrukturierte Daten w¨¹rden wir als bezeichnen, was bedeutet, dass sie immer flie?en, geografisch verteilt, multimodal und unvorhersehbar sind.?
Unstrukturierte Daten werden in der Regel in ihrer Rohform als Objekt gespeichert.?
Vorteile der Analyse unstrukturierter Daten
Abgesehen davon, dass es sich heute um den bei weitem gebr?uchlichsten Datentyp handelt, ist es aus mehreren Gr¨¹nden wichtig, unstrukturierte Daten schnell verarbeiten und analysieren zu k?nnen:
Einblicke
Unstrukturierte Daten enthalten wertvolle Erkenntnisse und verborgene Muster, die Gesch?ftsentscheidungen vorantreiben, Strategien unterst¨¹tzen und die betriebliche Effizienz verbessern k?nnen. Das Extrahieren aussagekr?ftiger Informationen aus unstrukturierten Daten hilft dabei, Trends aufzudecken, Kundenpr?ferenzen zu erkennen und Chancen in Schwellenl?ndern zu erkennen.
Wettbewerbsvorteil
Unternehmen, die unstrukturierte Daten effektiv nutzen, gewinnen zweifellos einen Wettbewerbsvorteil. Das liegt daran, dass sie durch die Analyse von Kundenstimmungen, Produktbewertungen und Interaktionen in sozialen Medien ihre Zielgruppe besser verstehen und ihre Produkte und Services an ihre Anforderungen anpassen k?nnen.
Innovation
Unstrukturierte Daten f?rdern Innovationen, indem sie den Rohstoff f¨¹r die Entwicklung fortschrittlicher Technologien wie der Verarbeitung nat¨¹rlicher Sprache (NLP), der Bilderkennung und der Algorithmen f¨¹r maschinelles Lernen bereitstellen. Diese Technologien erm?glichen eine automatisierte Analyse und Interpretation unstrukturierter Daten in gro?em Ma?stab und er?ffnen neue M?glichkeiten in verschiedenen Bereichen, einschlie?lich Gesundheitswesen, Finanzen und Marketing.
Verwendung unstrukturierter Daten in der Praxis?
Unstrukturierte Daten wirken sich auf Unternehmen in verschiedenen Branchen und Sektoren auf verschiedene Weise aus. Sehen wir uns die Auswirkungen auf einige Sektoren an.?
Gesundheitswesen
Unstrukturierte Daten wie Krankenakten, klinische Notizen und Bildgebungsergebnisse sind im Gesundheitswesen ?u?erst wichtig. Die Analyse dieser Daten kann zu verbesserten Patientenergebnissen, genaueren Diagnosen und personalisierten Behandlungsplan f¨¹hren. Beispielsweise nutzen Gesundheitsdienstleister die Verarbeitung nat¨¹rlicher Sprache (NLP), um Erkenntnisse aus unstrukturierten klinischen Notizen zu gewinnen, um Trends zu erkennen, das Fortschreiten der Erkrankung vorherzusagen und die Patientenversorgung zu verbessern.
Finanzen
Finanzinstitute verarbeiten riesige Mengen an unstrukturierten Daten, einschlie?lich Transaktionsaufzeichnungen, E-Mails, Nachrichtenartikeln und Social-Media-Feeds. Die Analyse dieser Daten hilft dabei, betr¨¹gerische Aktivit?ten zu erkennen, Markttrends zu bewerten und fundierte Investitionsentscheidungen zu treffen. Hedgefonds und Handelsfirmen nutzen beispielsweise Stimmungsanalysen von Nachrichtenartikeln und Beitr?gen in sozialen Medien, um die Marktstimmung zu messen und Handelsstrategien entsprechend anzupassen.
Einzelhandel
Unstrukturierte Daten aus Kundenbewertungen, Social-Media-Erw?hnungen und Produktbildern k?nnen Einzelh?ndlern wertvolle Einblicke in Verbraucherpr?ferenzen, Kaufverhalten und Trends bieten. Durch die Analyse dieser Daten k?nnen Einzelh?ndler Preisstrategien optimieren, Marketingkampagnen personalisieren und das allgemeine Einkaufserlebnis verbessern. Unternehmen wie Amazon und Walmart verwenden Algorithmen f¨¹r maschinelles Lernen, um Kundenbewertungen zu analysieren und Benutzern Produkte basierend auf ihren Pr?ferenzen und ihrer Kaufhistorie zu empfehlen.
Herausforderungen bei unstrukturierten Daten
Zu den Herausforderungen bei der Verwaltung und Analyse unstrukturierter Daten geh?ren:
Volumen und Vielfalt
Unstrukturierte Daten sind in verschiedenen Formaten und aus mehreren Quellen erh?ltlich, was die effektive Verwaltung und Analyse erschwert. Unternehmen m¨¹ssen in robusten Daten-Storage investieren, wie É«¿Ø´«Ã½ ? FlashBlade?, das f¨¹r den Umgang mit unstrukturierten Daten entwickelt wurde, und in eine Analyseinfrastruktur, um das schiere Volumen und die Vielzahl von unstrukturierten Daten zu verarbeiten.
Komplexit?t
Unstrukturierte Daten enthalten oft Ger?usche, Inkonsistenzen und Mehrdeutigkeiten, was es schwierig macht, aussagekr?ftige Erkenntnisse zu gewinnen. Unternehmen ben?tigen fortschrittliche Datenvorverarbeitungstechniken und Algorithmen f¨¹r maschinelles Lernen, um unstrukturierte Daten f¨¹r Analysen zu bereinigen, zu normalisieren und zu strukturieren.
Datenschutz und -sicherheit
Unstrukturierte Daten enthalten oft sensible Informationen wie pers?nliche Kennungen oder propriet?re Gesch?ftsdaten. Die Gew?hrleistung von Datenschutz und Sicherheit ist unerl?sslich, um vor unbefugtem Zugriff, Verst??en und der Nichteinhaltung gesetzlicher Vorschriften zu sch¨¹tzen.
Voreingenommenheit und Fairness
Die Analyse unstrukturierter Daten kann unbeabsichtigt in den Daten beibehalten, was zu unfairen oder diskriminierenden Ergebnissen f¨¹hrt. Aus diesem Grund ist es ?u?erst wichtig, Verzerrungen bei der Datenerfassung, der Vorverarbeitung und der algorithmischen Entscheidungsfindung anzugehen, um Fairness und Gerechtigkeit zu gew?hrleisten.
Datenqualit?t und -genauigkeit
Unstrukturierte Daten sind von Natur aus laut und k?nnen Fehler, Inkonsistenzen oder irref¨¹hrende Informationen enthalten. Die Sicherstellung von Datenqualit?t und -echtheit ist entscheidend, um zuverl?ssige Erkenntnisse zu gewinnen und fundierte Entscheidungen zu treffen. Dies erfordert sorgf?ltige Datenbereinigungs-, Validierungs- und Verifizierungsprozesse, um Ungenauigkeiten in den Daten zu erkennen und zu korrigieren.
Einhaltung gesetzlicher Vorschriften
Angesichts des zunehmenden Fokus auf Datenschutz- und Schutzvorschriften wie DSGVO, CCPA und HIPAA m¨¹ssen Unternehmen bei der Erfassung, Speicherung und Verarbeitung unstrukturierter Daten strenge -Anforderungen einhalten. Die Nichteinhaltung dieser Vorschriften kann zu hohen Geldstrafen, Reputationssch?den und rechtlichen Folgen f¨¹hren.
Strategien f¨¹r die Verwaltung unstrukturierter Daten
Effektives Management unstrukturierter Daten erfordert einen umfassenden, einheitlichen Ansatz, der Datenklassifizierung, Organisation, Storage, Governance, Sicherheit und Compliance umfasst.?
Hier sind Strategien zur effektiven Verwaltung unstrukturierter Daten:
1. Datenklassifizierung und -organisation
H?ngen Sie deskriptive Metadaten-Tags an unstrukturierte Daten an, um sie basierend auf Attributen wie Inhaltstyp, Quelle, Erstellungsdatum und Relevanz zu kategorisieren und zu klassifizieren. Sie k?nnen auch automatisierte Tools und Algorithmen wie NLP und maschinelles Lernen verwenden, um den Inhalt unstrukturierter Daten zu analysieren und relevante Informationen f¨¹r die Klassifizierung zu extrahieren. Eine weitere Best Practice besteht darin, Taxonomien und Ontologien zu entwickeln, um hierarchische Strukturen und Beziehungen zwischen verschiedenen Arten von unstrukturierten Daten zu definieren, was die Navigation und den Abruf erleichtert.
2. Daten-Storage?
Ein leistungsstarkes, flexibles, einheitliches Daten-Storage-System ist der Schl¨¹ssel zum Verwalten und Optimieren Ihrer unstrukturierten Daten. Eine gute M?glichkeit, dies zu erreichen, besteht in einem System, das einheitlichen Objekt- und Datei-Storage erm?glicht. É«¿Ø´«Ã½ bietet einheitlichen schnellen Datei- und Objekt-Storage, der nativen schnellen Datei- und schnellen Objekt-Storage mit einer Architektur konsolidiert, die Einfachheit, Skalierbarkeit und Performance bietet. Sie k?nnen auch Dinge wie abgestufte Storage-Architekturen nutzen, um die Storage-Effizienz und -Kosteneffizienz zu optimieren.
3. Daten-Governance?
Es ist sehr wichtig, Richtlinien und Verfahren zur Daten-Governance festzulegen, um Rollen, Verantwortlichkeiten und Prozesse f¨¹r die Verwaltung unstrukturierter Daten w?hrend ihres gesamten Lebenszyklus zu definieren, einschlie?lich der Erstellung, des Storage, des Zugriffs und der Entsorgung. Sie sollten auch granulare Zugriffskontrollen und Authentifizierungsmechanismen implementieren, um den Zugriff auf sensible unstrukturierte Daten basierend auf Benutzerrollen, Berechtigungen und Datensensibilit?tsniveaus einzuschr?nken. Verschl¨¹sseln Sie schlie?lich unstrukturierte Data-at-Rest- und w?hrend der ?bertragung mit starken Verschl¨¹sselungsalgorithmen und -protokollen, um vor unbefugtem Zugriff, Datenschutzverletzungen und Abfangen zu sch¨¹tzen.
Neue Trends bei der Analyse unstrukturierter Daten
Wichtige Trends bei der Analyse unstrukturierter Daten sind unter anderem:
Fortschrittliche NLP und Deep Learning?
Da sich NLP- und Deep Learning-Techniken weiterentwickeln, k?nnen wir mit anspruchsvolleren Algorithmen zum Verst?ndnis und zur Verarbeitung unstrukturierter Textdaten rechnen. Dazu geh?ren ein besseres Sprachverst?ndnis, eine Stimmungsanalyse und eine kontextbewusste Verarbeitung.
Multimodale Datenanalyse
Die Verbreitung von Multimedia-Inhalten wie Bildern, Videos und Audio f¨¹hrt zu einem wachsenden Trend hin zu multimodalen Datenanalysen. Dazu geh?ren die Integration von Techniken aus Computervision, Spracherkennung und NLP, um unstrukturierte Daten zu analysieren und Erkenntnisse daraus zu gewinnen.?
Edge-Computing und IoT
Edge Computing und das generieren heute riesige Mengen an unstrukturierten Daten an Netzwerkkanten. Die Analyse dieser Daten in Echtzeit stellt neue Herausforderungen und M?glichkeiten f¨¹r die Bereitstellung leichter Algorithmen und Modelle f¨¹r die ger?teinterne Verarbeitung und Entscheidungsfindung dar.
Erkl?rbare AI
Da AI-Systeme bei der Analyse unstrukturierter Daten immer mehr an Bedeutung gewinnen, besteht eine wachsende Nachfrage nach Techniken, die transparente und interpretierbare Erkl?rungen f¨¹r die Entscheidungen liefern, die von diesen Systemen getroffen werden. Dies ist besonders wichtig f¨¹r Anwendungen wie das Gesundheitswesen und die Finanzabteilung, bei denen Vertrauen und Rechenschaftspflicht entscheidend sind.
Beste Datenplattform f¨¹r Storage und Analyse unstrukturierter Daten
Je besser Unternehmen in der Lage sind, unstrukturierte Daten zu analysieren und zu nutzen, desto besser k?nnen sie das bereitstellen, was ihre Kunden ben?tigen und w¨¹nschen. Die Verbindung zwischen beiden ist unbestreitbar.?
Und doch befindet sich die IT-Welt im technologischen Bereich noch immer sehr in einer Wachstumsphase, wenn es darum geht, die Vorteile unstrukturierter Daten voll auszusch?pfen.?
Hier kommt eine Datenplattform wie É«¿Ø´«Ã½ ins Spiel.?
Mit dem Schwerpunkt auf der Reduzierung von Kosten und Komplexit?t ohne Performanceeinbu?en geht É«¿Ø´«Ã½ immer schwierigere IT-Probleme wie unstrukturierte Datenanalysen an.?
Wie hilft Ihnen eine Datenplattform wie É«¿Ø´«Ã½ dabei, Ihre unstrukturierten Daten voll auszusch?pfen?
É«¿Ø´«Ã½ bietet eine einheitliche Scale-out-Datenplattform mit einer innovativen Architektur, die Effizienz, Einfachheit und Performance bietet. FlashBlade wurde entwickelt, um modernste Funktionen ohne Komplexit?t f¨¹r Datei- und Objekt-Workloads mit der h?chsten Performance bereitzustellen.?
Doch glauben Sie nicht einfach nur, was wir Ihnen erz?hlen. Erfahren Sie, warum É«¿Ø´«Ã½ drei Jahre in Folge zum Gartner? Magic Quadrant? Leader f¨¹r verteilte Dateisysteme und Object Storage ernannt wurde.
