Cómo administrar datos no estructurados. Un tema fascinante, no hay duda. El mundo digital de hoy genera muchos datos. Con el rápido crecimiento de los medios basados en Internet y más empresas que mueven sus operaciones en línea, no debería sorprendernos que solo los Estados Unidos produzcan más de 2.5 millones de gigabytes de datos por minuto. Toda esa información tiene que almacenarse en algún lugar, y gran parte está inundando la capacidad estimada de 1450 exabytes de los centros de datos del mundo.
Las organizaciones con la capacidad de administrar sus datos de manera efectiva pueden obtener información valiosa y ajustar sus planes comerciales en consecuencia. La mala gestión de datos no solo incurre en un costo sustancial para almacenar la información, sino que también tiene un costo significativo en términos de oportunidades perdidas. Tener los mejores datos del mundo no será demasiado si no se puede usar.
Esto puede sonar como una propuesta simple, pero desafortunadamente, los datos son todo menos uniformes y simples de administrar. Uno de los mayores desafíos que enfrentan las organizaciones para hacer que sus datos funcionen para ellos se presenta en forma de datos no estructurados.
¿Qué son los datos no estructurados?
Para comprender cómo los datos “no estructurados” difieren de los datos “estructurados”, es útil comprender cómo las primeras formas de datos se convirtieron en forma digital a mediados del siglo XX. Los registros de contabilidad e inventario formaron la mayor parte de los primeros datos de la computadora.
Dado que esta información ya estaba organizada en estructuras de archivos claramente definidas, su forma digitalizada conservaba un nivel de uniformidad. Los campos de datos se alinearon en longitudes predefinidas, características de campo como texto versus numérico, con campos específicos que aparecen en ubicaciones estáticas en cada registro. Este formato estrictamente organizado hace que los datos estructurados sean muy fáciles de leer, buscar y comprender.
Pero los datos no estructurados no tienen un formato específico. Puede venir en cualquier tamaño, forma o forma, lo que hace que sea increíblemente difícil de administrar y analizar. Los datos estructurados son limitados en el sentido de que solo pueden contener ciertos tipos y cantidades de información en sus campos definidos, pero los datos no estructurados no tienen tales limitaciones. Si bien los datos estructurados son fáciles de buscar utilizando algoritmos básicos, los datos no estructurados no siguen ningún patrón predecible que un algoritmo simple pueda procesar.
Los datos no estructurados pueden provenir de cualquier parte, pero gran parte de ellos toman la forma de documentos, imágenes, correos electrónicos, videos, audio, páginas web o redes sociales. Los dispositivos de Internet de las cosas (IoT) también se están convirtiendo en una fuente importante de datos no estructurados a medida que más empresas adoptan estrategias informáticas de vanguardia.
Gestionar datos no estructurados
Los investigadores estiman que aproximadamente el 80% de los datos producidos no están estructurados. Si bien estos datos contienen información que podría resultar increíblemente valiosa para las organizaciones, analizarla es increíblemente difícil. Dibujar información oculta en documentos, correos electrónicos o varios tipos de archivos multimedia es una tarea demasiado compleja para un algoritmo simple diseñado para buscar patrones de campo. Desafortunadamente, los datos no estructurados existen en una escala tan monumental que analizarlos está más allá de la capacidad humana de cualquier organización.
La tecnología cognitiva impulsada por la inteligencia artificial es una de las herramientas más efectivas para extraer información valiosa de datos no estructurados. Estos programas pueden interpretar, evaluar, hacer conexiones y sacar conclusiones de estos datos, lo que facilita su administración y utilización. Sin este tipo de análisis, es difícil incluso saber qué información valiosa podría estar contenida en los datos no estructurados. En algunos casos, esos datos pueden representar un riesgo de seguridad sustancial.
El gigante de software CRM Salesforce descubrió esto de la manera difícil en 2016 cuando el correo electrónico personal pirateado de un miembro de la junta hizo público un archivo adjunto que enumeraba objetivos de adquisición y estrategias de mercado.
Desafortunadamente, el análisis de datos no estructurados es increíblemente intenso, ya que requiere una cantidad significativa de recursos informáticos más allá de la capacidad de infraestructura de muchas empresas. Incluso administrar el almacenamiento y el acceso a datos no estructurados en primer lugar presenta un obstáculo importante. Debido a que cada día se inundan más datos no estructurados, las necesidades de almacenamiento y computación pueden cambiar rápidamente. La solución de infraestructura de TI actual podría no ser capaz de satisfacer las necesidades futuras de una empresa, especialmente si está experimentando un rápido crecimiento.
Cómo puede ayudar un centro de datos
Los centros de datos actuales ofrecen una variedad de soluciones escalables para empresas que buscan mejores formas de administrar sus datos no estructurados. Utilizando infraestructura basada en la nube, los centros de datos pueden configurar políticas detalladas para manejar cómo se capturan, migran, almacenan, acceden y analizan los datos. La capacidad de ampliar la potencia informática y el espacio de almacenamiento hace posible que las empresas aprovechen al máximo los datos que han reunido.
Para las organizaciones que buscan expandir sus capacidades informáticas de vanguardia, es fundamental encontrar un centro de datos capaz de administrar las necesidades de datos de los dispositivos IoT. Muchas arquitecturas de cómputo de borde almacenan datos en una variedad de lugares basados en un conjunto estricto de protocolos. Algunos de esos datos permanecerán en el borde en los propios dispositivos o en los centros de datos del borde, pero parte de ellos se transferirán de vuelta a un servidor central para su análisis. Para saber dónde enviar esos datos no estructurados, la red tendrá que saber qué buscar y qué priorizar.
Por supuesto, es fundamental evaluar las capacidades de cualquier centro de datos antes de comprometerse a migrar datos. La instalación debe contar con la infraestructura de enfriamiento, energía y densidad de implementación para acomodar no solo las necesidades de hoy, sino también las necesidades anticipadas para los próximos años.
Los datos no estructurados plantean enormes desafíos a las organizaciones a medida que amplían sus capacidades de recopilación y almacenamiento de información. Si no pueden encontrar una solución sostenible para administrar y analizar estos datos para obtener información valiosa de ellos, tendrán dificultades para encontrar el éxito en un entorno cada vez más rápido y competitivo. Afortunadamente, un socio confiable del centro de datos puede proporcionar a las empresas la capacidad de almacenamiento y computación que necesitan para construir hacia el futuro.
Leer también: ¿Que es el Big Data analytics y porqué lo necesito para mi negocio? ; ¿Por qué debería usar IaaS? ; Ciclo de actualización de su servidor
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