如果對非結構化數據無所作為，將耗盡IT預算

非結構化數據，包括從視頻、圖像和電子郵件到文檔、傳感器數據和人工智能輸出的所有內容，已經占據90%的企業信息。有效地管理它已成為一項巨大的挑戰，特別是因為其中大部分內容仍然很少被訪問或完全未被使用，機構組織為這些大規模信息存儲耗費巨大，而這些信息幾乎沒有或根本沒有商業價值。

從表面上看，數據就是財富，面對越來越多的數據我們本能反應都相對簡單：增加更多的存儲容量。對于決策者來說，這通常被視為刪除未來可能具有潛在價值的數據的首選。然而，這造成的日益昂貴的問題是，它使一個惡性的投資循環永久化，在這個循環中，成本上升而沒有解決潛在的數據管理問題。

一個簡單的事實是，在許多組織中，繼續以這種方式管理非結構化數據現在在財務上是不可持續的，特別是在數據保留、合規性和性能要求不斷提高的情況下。為了更謹慎地前進，這些組織必須停止將非結構化數據純粹視為存儲挑戰，并開始將其視為戰略財務和運營問題。

打破循環

當代企業對非結構化數據的根本問題實際上不是他們擁有的數據量，而是缺乏對存在內容、數據所在位置、數據所有者以及數據是否仍然具有價值的可見性。在這種情況下，他們唯一的選擇是無限期地存儲所有內容，包括冗余、過時或無用的瑣碎數據。

當然，這里的關鍵問題是如何在數據的生命周期中管理數據？理想情況下，一個有效和戰略性的數據管理流程應該從建立一個單一的、全企業范圍的非結構化數據視圖開始，以發現效率低下和風險。一旦實現可見性，就可以引入治理框架和數據分類，使信息管理與業務價值、合規性和保留策略保持一致。

可見性始于詳細了解數據環境。通過分析元數據，如文件創建日期、所有權、訪問頻率和活動級別，組織可以找出效率低下的地方，比如不再有任何用途的孤立文件。這種洞察力可以快速突出冗余或被遺忘的數據，幫助IT團隊瞄準不必要的成本和合規風險領域。

生命周期管理在這方面起著核心作用，長時間未被訪問的文件可以移動到成本較低的存儲中，而多年未活動的數據可以存檔或完全刪除。許多組織發現，他們存儲的信息中有90%以上屬于這些類別，這說明了通過策略驅動的方法可以回收多少浪費的容量。

實施生命周期規則還可以確保根據數據的重要性保留、存檔或刪除數據，將非結構化數據管理從黑洞成本中心轉變為支持運營效率和監管信心的主動財務控制機制。正如許多組織目前發現的那樣，這些過程對于人工智能和分析計劃的成功變得尤為重要，因為不可靠或不一致的輸入會導致糟糕或有偏見的結果。

大數據應該帶來巨大的好處

然而，有效的管理有助于創造一個良性循環，在這個循環中，人工智能模型在準確、相關和合規的數據集上進行訓練和/或增強，從而顯著提高性能和對結果的信任。

這種方法還受益于供應商中立的數據管理平臺的集成，這些平臺能夠跨不同的存儲環境和云集成數據，消除鎖定，同時保持可擴展性。其結果是，整個企業的成本控制得到了加強，合規狀況得到了改善，決策基礎也得到了加強。

從成本/性能的角度來看，處理非結構化數據可以帶來一些顯著的結果。例如，建立可見性、治理和AI就緒數據基礎的組織可以將IT基礎設施預算從冗余存儲轉向創新和轉型。

在操作上，將非結構化數據視為受管理的金融資產，而不是操作負擔，可以帶來可衡量的回報，降低成本，組織可以從改進的風險緩解和更快的決策中受益。這種主動的方法還加強了監管合規性和可持續性，最大限度地減少了不必要的數據保留和相關的基礎設施效率低下。

實際上，非結構化數據管理成為一種戰略推動者，支持人工智能的可靠性和數字化轉型的更廣泛目標。

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