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如果對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)無所作為,將耗盡IT預(yù)算

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非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),包括從視頻、圖像和電子郵件到文檔、傳感器數(shù)據(jù)和人工智能輸出的所有內(nèi)容,已經(jīng)占據(jù)90%的企業(yè)信息。有效地管理它已成為一項(xiàng)巨大的挑戰(zhàn),特別是因?yàn)槠渲写蟛糠謨?nèi)容仍然很少被訪問或完全未被使用,機(jī)構(gòu)組織為這些大規(guī)模信息存儲(chǔ)耗費(fèi)巨大,而這些信息幾乎沒有或根本沒有商業(yè)價(jià)值。


從表面上看,數(shù)據(jù)就是財(cái)富,面對越來越多的數(shù)據(jù)我們本能反應(yīng)都相對簡單:增加更多的存儲(chǔ)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(jià)值的數(shù)據(jù)的首選。然而,這造成的日益昂貴的問題是,它使一個(gè)惡性的投資循環(huán)永久化,在這個(gè)循環(huán)中,成本上升而沒有解決潛在的數(shù)據(jù)管理問題。

一個(gè)簡單的事實(shí)是,在許多組織中,繼續(xù)以這種方式管理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)現(xiàn)在在財(cái)務(wù)上是不可持續(xù)的,特別是在數(shù)據(jù)保留、合規(guī)性和性能要求不斷提高的情況下。為了更謹(jǐn)慎地前進(jìn),這些組織必須停止將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)純粹視為存儲(chǔ)挑戰(zhàn),并開始將其視為戰(zhàn)略財(cái)務(wù)和運(yùn)營問題。

打破循環(huán)

當(dāng)代企業(yè)對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的根本問題實(shí)際上不是他們擁有的數(shù)據(jù)量,而是缺乏對存在內(nèi)容、數(shù)據(jù)所在位置、數(shù)據(jù)所有者以及數(shù)據(jù)是否仍然具有價(jià)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(chǔ)所有內(nèi)容,包括冗余、過時(shí)或無用的瑣碎數(shù)據(jù)。

當(dāng)然,這里的關(guān)鍵問題是如何在數(shù)據(jù)的生命周期中管理數(shù)據(jù)?理想情況下,一個(gè)有效和戰(zhàn)略性的數(shù)據(jù)管理流程應(yīng)該從建立一個(gè)單一的、全企業(yè)范圍的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)視圖開始,以發(fā)現(xiàn)效率低下和風(fēng)險(xiǎn)。一旦實(shí)現(xiàn)可見性,就可以引入治理框架和數(shù)據(jù)分類,使信息管理與業(yè)務(wù)價(jià)值、合規(guī)性和保留策略保持一致。

可見性始于詳細(xì)了解數(shù)據(jù)環(huán)境。通過分析元數(shù)據(jù),如文件創(chuàng)建日期、所有權(quán)、訪問頻率和活動(dòng)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(shù)據(jù),幫助IT團(tuán)隊(duì)瞄準(zhǔn)不必要的成本和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域。


生命周期管理在這方面起著核心作用,長時(shí)間未被訪問的文件可以移動(dòng)到成本較低的存儲(chǔ)中,而多年未活動(dòng)的數(shù)據(jù)可以存檔或完全刪除。許多組織發(fā)現(xiàn),他們存儲(chǔ)的信息中有90%以上屬于這些類別,這說明了通過策略驅(qū)動(dòng)的方法可以回收多少浪費(fèi)的容量。

實(shí)施生命周期規(guī)則還可以確保根據(jù)數(shù)據(jù)的重要性保留、存檔或刪除數(shù)據(jù),將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理從黑洞成本中心轉(zhuǎn)變?yōu)橹С诌\(yùn)營效率和監(jiān)管信心的主動(dòng)財(cái)務(wù)控制機(jī)制。正如許多組織目前發(fā)現(xiàn)的那樣,這些過程對于人工智能和分析計(jì)劃的成功變得尤為重要,因?yàn)椴豢煽炕虿灰恢碌妮斎霑?huì)導(dǎo)致糟糕或有偏見的結(jié)果。

大數(shù)據(jù)應(yīng)該帶來巨大的好處

然而,有效的管理有助于創(chuàng)造一個(gè)良性循環(huán),在這個(gè)循環(huán)中,人工智能模型在準(zhǔn)確、相關(guān)和合規(guī)的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練和/或增強(qiáng),從而顯著提高性能和對結(jié)果的信任。

這種方法還受益于供應(yīng)商中立的數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的集成,這些平臺(tái)能夠跨不同的存儲(chǔ)環(huán)境和云集成數(shù)據(jù),消除鎖定,同時(shí)保持可擴(kuò)展性。其結(jié)果是,整個(gè)企業(yè)的成本控制得到了加強(qiáng),合規(guī)狀況得到了改善,決策基礎(chǔ)也得到了加強(qiáng)。


從成本/性能的角度來看,處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以帶來一些顯著的結(jié)果。例如,建立可見性、治理和AI就緒數(shù)據(jù)基礎(chǔ)的組織可以將IT基礎(chǔ)設(shè)施預(yù)算從冗余存儲(chǔ)轉(zhuǎn)向創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型。

在操作上,將非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)視為受管理的金融資產(chǎn),而不是操作負(fù)擔(dān),可以帶來可衡量的回報(bào),降低成本,組織可以從改進(jìn)的風(fēng)險(xiǎn)緩解和更快的決策中受益。這種主動(dòng)的方法還加強(qiáng)了監(jiān)管合規(guī)性和可持續(xù)性,最大限度地減少了不必要的數(shù)據(jù)保留和相關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施效率低下。


實(shí)際上,非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理成為一種戰(zhàn)略推動(dòng)者,支持人工智能的可靠性和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的更廣泛目標(biāo)。

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