Wie unstrukturierte Daten und KI Storage-Infrastrukturen verändert

Die Menge unstrukturierter Daten nimmt zu, auch weil sie als Grundlage für Applikationen mit künstlicher Intelligenz benötigt werden. Das hat Auswirkungen darauf, wie Unternehmen ihre Informationen vorhalten und verarbeiten. Dell Technologies hat in einer Pressemitteilung zusammengefasst, in welche Richtung sich Datenlandschaften aktuell verändern.

Data Lake Centralized Repository to Store Structured and Unstr
Bild: ©ArtemisDiana/stock.adobe.com

E-Mails, Inhalte sozialer Medien, Videos, Sensordaten: Der Großteil der Unternehmensdaten besteht heute aus unstrukturierten Informationen. Diese Informationen bergen Erkenntnisse, die Unternehmen mithilfe von künstlicher Intelligenz gewinnen können, um bessere Entscheidungen zu treffen, personalisierte Services anzubieten und Kunden besser zu betreuen. Das steigende Volumen und die wachsende Bedeutung unstrukturierter Daten verändern die Art und Weise, wie Unternehmen diese Informationen vorhalten.

1. Object Storage rückt oft in den Mittelpunkt der Speicherlandschaft. Object Storage ist extra für die Speicherung unstrukturierter Daten konzipiert. Es ist skalierbarer als andere Speichermethoden und kann die großen und weiter steigenden Volumina dieser Daten kosteneffizient aufnehmen. Zudem wird bei der Objektspeicherung jedes Datenelement als eigenständiges Objekt mit eigenen Metadaten abgelegt. Damit lassen sich die Informationen besser organisieren und durchsuchen. Zudem stehen künstlicher Intelligenz so Kontextinformationen zur Verfügung, die ihr bei der Verarbeitung und Analyse der Daten helfen.

2. Unternehmen steigen von klassischen Datenbanken auf Data Lakes um. In herkömmlichen Datenbanken müssen Informationen meist strukturiert und formatiert gespeichert werden. Ein Data Lake ist dagegen in der Lage, strukturierte, halbstrukturierte und unstrukturierte Daten vorzuhalten. Damit bietet er Unternehmen ein Repository für alle Informationen, die dann mit KI ausgewertet werden können. Data Lakes nutzen aber zunehmend auch selbst künstliche Intelligenz, um die Verwaltung, Analyse und Sicherheit der Daten zu verbessern.

3. Die Speicherung und die Verarbeitung von Daten wandert ans Edge. Unstrukturierte Daten müssen oft in Echtzeit mithilfe von KI analysiert werden, damit die Analysen ihren vollen Nutzen entfalten können. Das ist beispielsweise bei Sensordaten in Fertigungsumgebungen, im Transportwesen oder in der Energieversorgung der Fall. Deshalb betreiben Unternehmen immer häufiger Edge Computing: Sie speichern und analysieren die Daten nahe an dem Ort, an dem sie entstehen, und senden sie nicht zur Verarbeitung an ein zentrales Rechenzentrum oder eine zentrale Cloud-Plattform. Auf diese Weise reduzieren sie nicht nur die Latzenzzeiten, sondern senken auch den Bandbreitenbedarf und behalten die Hoheit über sensible Daten.

„Wer in der Lage ist, unstrukturierte Daten zu analysieren und in verwertbare Erkenntnisse zu verwandeln, verschafft sich einen erheblichen Wettbewerbsvorteil“, sagt Dennis Scheutzel, Director DACH, Unstructured Data Solutions bei Dell Technologies. „Deshalb verändert sich die Datenlandschaft grundlegend. Objektspeicher, Data Lakes und Edge Computing werden unverzichtbar für Unternehmen, die nach neuen Wachstumsmöglichkeiten suchen.“



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