O dilúvio de dados está aqui e, de acordo com a IDC, 80% deles não são estruturados. Dados não estruturados são grandes coleções de arquivos que não são armazenados em um formato de banco de dados estruturado – pense em vídeos, imagens, e-mails e páginas da web. Isso representa um vasto oceano de potencial inexplorado esperando para alimentar a próxima geração de IA.

Governos e empresas estão correndo para aproveitar esses dados, reconhecendo que eles são fundamentais para desbloquear muitos insights transformadores. Mas navegar nesse mar de informações pode apresentar alguns desafios. As empresas estão operando em uma era de maior concorrência, em que velocidade e agilidade sem precedentes são primordiais. Além disso, as incertezas do mercado global e os gastos flutuantes com energia significam que todas as decisões de gastos são examinadas e o retorno do investimento é esperado.

Então, como as organizações podem armazenar, gerenciar e analisar dados não estruturados com eficiência para obter essa vantagem competitiva – tudo isso mantendo os custos de negócios no mínimo? Exploramos três tendências principais que moldam o futuro do armazenamento de dados não estruturados e da IA para fornecer um roteiro para aproveitar frugalmente a inovação orientada por dados.

Object Storage: a base para o crescimento de dados não estruturados

O grande volume de informações não estruturadas geradas pelas empresas exige uma nova abordagem de armazenamento. O armazenamento de objetos oferece um método melhor e mais econômico para lidar com conjuntos de dados significativos em comparação com os sistemas tradicionais baseados em arquivos. Ao contrário dos métodos de armazenamento tradicionais, o armazenamento de objetos trata cada item de dados como um objeto distinto com seus metadados. Essa abordagem oferece escalabilidade e flexibilidade; Ideal para gerenciar grandes quantidades de imagens, vídeos, dados de sensores e outros conteúdos não estruturados gerados por empresas modernas.

O crescimento projetado do mercado global de armazenamento de objetos em nuvem relatado pela Market Research Future corrobora essa tendência, com as empresas recorrendo cada vez mais a soluções econômicas e escaláveis para armazenar e acessar seus crescentes volumes de dados.

Além disso, a compatibilidade inerente do armazenamento de objetos com cargas de trabalho de IA o torna um componente crítico do cenário de dados em evolução. Ao fornecer a infraestrutura necessária para gerenciar conjuntos de dados grandes e diversificados, o armazenamento de objetos capacita estruturas de IA em vários setores, da saúde às finanças, sem incorrer em custos de armazenamento exorbitantes. No entanto, as organizações devem considerar cuidadosamente as políticas de governança e segurança de dados ao implementar o armazenamento de objetos para garantir a integridade e a conformidade dos dados.

IA e data lakes se unem para melhorar a inteligência de negócios

Os data lakes, os repositórios centralizados para dados estruturados e não estruturados, estão se tornando cada vez mais sofisticados com a integração de IA e aprendizado de máquina. Isso permite que as organizações se aprofundem em seus dados, descobrindo padrões ocultos e gerando insights acionáveis sem exigir processos complexos e caros de preparação de dados. A IA moderna exige novas arquiteturas de plataforma de dados, idealmente construídas em data lakehouses abertos que oferecem acesso seguro e centralizado a todos os dados.

Por exemplo, em setores como o varejo, os data lakes baseados em IA podem analisar dados não estruturados, como interações de mídia social, avaliações e comportamentos de compra, para prever tendências e adaptar estratégias de marketing. Na área da saúde, esses sistemas podem processar extensos registros de pacientes, imagens e documentos de pesquisa para acelerar a pesquisa e melhorar o atendimento. Embora o potencial dos data lakes alimentados por IA seja imenso, como acima, as organizações devem enfrentar os desafios relacionados à qualidade, segurança e governança dos dados para garantir a confiabilidade e a confiabilidade de seus insights.

Computação Edge: aproximando a IA e o armazenamento de dados da fonte

A computação Edge representa uma mudança fundamental na forma como as organizações gerenciam dados e implantam IA, particularmente na EMEA, onde a eficiência de custos é uma prioridade. Ao mover a computação e o armazenamento para mais perto do ponto de geração – no "Edge" – a latência e o consumo de largura de banda são reduzidos e permitem insights em tempo real por uma fração do custo. Essa abordagem descentralizada é particularmente relevante para organizações com operações distribuídas, como as de manufatura e logística.

Na manufatura, por exemplo, a IA no Edge pode potencializar o controle de qualidade em tempo real, a manutenção preditiva e a robótica autônoma. No setor de energia, a computação Edge pode otimizar a alocação de recursos e melhorar a estabilidade da rede. O rápido crescimento do mercado de computação Edge reflete essa demanda crescente por inteligência localizada e tomada de decisão em tempo real.

A computação Edge também oferece suporte a preocupações cada vez maiores em torno da regulamentação e segurança de dados. Ao manter os dados mais próximos de sua fonte, as empresas reduzem o risco de violações de dados e garantem melhor conformidade com os regulamentos de soberania de dados, como o GDPR. Esse processamento localizado é um fator crucial que influencia a arquitetura e as decisões de compra para muitas organizações.

A adoção bem-sucedida da computação Edge requer uma consideração cuidadosa do layout de dados, controles de acesso e protocolos de segurança dentro dessa arquitetura distribuída. Isso inclui a implementação de medidas de segurança robustas para proteger dados confidenciais na Edge e garantir que os controles de acesso apropriados estejam em vigor para gerenciar o acesso aos dados em todo o ambiente distribuído.

Um futuro orientado por dados

A explosão de dados não estruturados apresenta imensas oportunidades e desafios para organizações em todos os mercados do mundo. Para prosperar nesta era orientada por dados, as empresas devem adotar abordagens inovadoras para armazenamento, gerenciamento e análise de dados que sejam econômicas e compatíveis com as regulamentações em evolução. Ao adotar tecnologias como armazenamento de objetos, data lakes alimentados por IA e computação Edge, as organizações aumentam suas chances de experimentar o potencial transformador de seus dados. Isso ajudará a garantir vantagem competitiva.

Dito isso, a implementação bem-sucedida requer uma abordagem estratégica que aborde não apenas a qualidade dos dados, mas também a segurança, a governança e a integração. Aqueles que priorizam navegar por essas complexidades estarão mais bem posicionados para enfrentar a tempestade de dados e impulsionar a inovação nos próximos anos.