ТОП-5 тенденций в управлении неструктурированными данными
С ростом объема данных и расходов на их хранение и обработку неудивительно, что IT-компании все больше сосредоточены на управлении неструктурированными данными.
В 2022 году 87% лидеров IT-отрасли оценивают управление ростом неструктурированных данных одной из своих главных задач.
с управлением неструктурированными данными?
- Перемещение данных без нарушения работы пользователей и приложений (42%)
- Растущие объемы данных и увеличение затрат на их хранение и резервное копирование (30%)
- Нет понимания, что у нас есть, и что можно переместить/мигрировать (30%)
- Разнообразие юридических ограничений в отношении разных типов данных (30%)
- Нет договоренности/соглашения между департаментами/ЛПР (27%)
- Нет простого способа для пользователей применять облачные технологии, искусственный интеллект и машинное обучение (25%)
- Мы не можем менять поставщика облачных сервисов для обработки данных, потому что привязаны к нашему текущему поставщику (21%)
- Нет программы монетизации/получения дополнительной ценности от данных (17%)
- У нас нет задач по работе с данными (13%)
Тренд №1
Самообслуживание пользователей при управлении неструктурированными данными
Большинство ИТ-руководителей ожидаемо заинтересованы в сокращении затрат (56%), однако вторым приоритетом (43%) стоит задача улучшения пользовательского опыта конечных посетителей.
При управлении неструктурированными данными самообслуживанием обычно называют возможность авторизованных пользователей, не связанных с хранилищами, осуществлять поиск, помечать, обогащать данные и воздействовать на них с помощью автоматизации – например, ученый—исследователь, желающий постоянно экспортировать файлы проекта в облачную аналитическую службу.
Тренд №2
Перенос неструктурированных данных на платформы аналитики
Неструктурированные данные оказались тем самым элементом, которого не хватало бизнес-аналитике.
Но теперь, когда программы машинного обучения (machine learning, ML) используют большие объемы данных и могут доставать новые идеи из чатов, текстов, данных сенсоров и мультимедийных файлов, задача IT-специалистов заключается в том, чтобы правильно передавать данные на соответствующие платформы.
- Предоставление конечным пользователям возможности инициировать и выполнить рабочие процессы, связанные с данными (43%)
- Создание политик управления данными, которые можно автоматизировать (42%)
- Понимание аномалий для прогнозирования и предотвращения неожиданных потребностей в мощности и/или проблем с рансомваром (программами-вымогателями) (38%)
- Поиск возможности создания “озер данных” и более эффективного поиска внутри всех данных компании (37%)
- Развитие более тесного сотрудничества с руководителями отделов или директорами ИТ-подразделений бизнес-линий (36%)
- Тегирование данных для будущего использования (30%)
Тренд №3
Облачное хранилище файлов набирает популярность
- Облачные NAS/файловое хранилище (47%)
- Объектное хранилище (44%)
- Облачное архивное хранилище (37%)
- Локальное сетевое хранилище файлов (31%)
- Не планируем (4%)
Тренд №4
Нужно обратить внимание на ожидание конечных пользователей неструктурированных данных
Самое большое препятствие для управления неструктурированными данными, даже больше, чем затраты на хранилище, связано с пользовательским опытом; организации хотят перемещать данные, не нарушая работу пользователей и приложений (42%).
Обычно происходит следующее: файлы перемещаются в облако или во вторичное хранилище, и тогда пользователи не могут их найти. Это приводит к конфликтам между пользователями и ИТ, снижению производительности и росту бизнес-рисков.
Тренд №5
Директора по информационным технологиям и хранилищам хотят гибкости в отношении неструктурированных данных
- Повышение гибкости при переключении облачных сервисов и систем хранения данных без дополнительных затрат или лицензирования (43%)
- Запрос на систематический подход к управлению данными (без ручного управления) (42%)
- Сокращение влияния человеческого фактора и числа ошибок при миграции (37%)
- Нужна наглядность/аналитика, чтобы лучше планировать и снижать затраты на хранение и резервное копирование данных (37%)
- Поддержка инициативы в области обработки данных и удовлетворение потребности пользователей/внутренних подразделений компании (36%)
- Применение файловых и объектных данных в аналитике больших данных и облачных вычислениях Al/ML (31%)
Читайте также
План миграции в облако
