非结构化数据，包括从视频、图像和电子邮件到文档、传感器数据和人工智能输出的所有内容，已经占据90%的企业信息。有效地管理它已成为一项巨大的挑战，特别是因为其中大部分内容仍然很少被访问或完全未被使用，机构组织为这些大规模信息存储耗费巨大，而这些信息几乎没有或根本没有商业价值。

从表面上看，数据就是财富，面对越来越多的数据我们本能反应都相对简单：增加更多的存储容量。对于决策者来说，这通常被视为删除未来可能具有潜在价值的数据的首选。然而，这造成的日益昂贵的问题是，它使一个恶性的投资循环永久化，在这个循环中，成本上升而没有解决潜在的数据管理问题。

一个简单的事实是，在许多组织中，继续以这种方式管理非结构化数据现在在财务上是不可持续的，特别是在数据保留、合规性和性能要求不断提高的情况下。为了更谨慎地前进，这些组织必须停止将非结构化数据纯粹视为存储挑战，并开始将其视为战略财务和运营问题。

打破循环

当代企业对非结构化数据的根本问题实际上不是他们拥有的数据量，而是缺乏对存在内容、数据所在位置、数据所有者以及数据是否仍然具有价值的可见性。在这种情况下，他们唯一的选择是无限期地存储所有内容，包括冗余、过时或无用的琐碎数据。

当然，这里的关键问题是如何在数据的生命周期中管理数据？理想情况下，一个有效和战略性的数据管理流程应该从建立一个单一的、全企业范围的非结构化数据视图开始，以发现效率低下和风险。一旦实现可见性，就可以引入治理框架和数据分类，使信息管理与业务价值、合规性和保留策略保持一致。

可见性始于详细了解数据环境。通过分析元数据，如文件创建日期、所有权、访问频率和活动级别，组织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。这种洞察力可以快速突出冗余或被遗忘的数据，帮助IT团队瞄准不必要的成本和合规风险领域。

生命周期管理在这方面起着核心作用，长时间未被访问的文件可以移动到成本较低的存储中，而多年未活动的数据可以存档或完全删除。许多组织发现，他们存储的信息中有90%以上属于这些类别，这说明了通过策略驱动的方法可以回收多少浪费的容量。

实施生命周期规则还可以确保根据数据的重要性保留、存档或删除数据，将非结构化数据管理从黑洞成本中心转变为支持运营效率和监管信心的主动财务控制机制。正如许多组织目前发现的那样，这些过程对于人工智能和分析计划的成功变得尤为重要，因为不可靠或不一致的输入会导致糟糕或有偏见的结果。

大数据应该带来巨大的好处

然而，有效的管理有助于创造一个良性循环，在这个循环中，人工智能模型在准确、相关和合规的数据集上进行训练和/或增强，从而显著提高性能和对结果的信任。

这种方法还受益于供应商中立的数据管理平台的集成，这些平台能够跨不同的存储环境和云集成数据，消除锁定，同时保持可扩展性。其结果是，整个企业的成本控制得到了加强，合规状况得到了改善，决策基础也得到了加强。

从成本/性能的角度来看，处理非结构化数据可以带来一些显著的结果。例如，建立可见性、治理和AI就绪数据基础的组织可以将IT基础设施预算从冗余存储转向创新和转型。

在操作上，将非结构化数据视为受管理的金融资产，而不是操作负担，可以带来可衡量的回报，降低成本，组织可以从改进的风险缓解和更快的决策中受益。这种主动的方法还加强了监管合规性和可持续性，最大限度地减少了不必要的数据保留和相关的基础设施效率低下。

实际上，非结构化数据管理成为一种战略推动者，支持人工智能的可靠性和数字化转型的更广泛目标。

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