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数据管理一直对企业组织保持业务连续性至关重要。然而，长期以来，数据管理指的是信息的存储和偶尔访问这些信息。在这段时间里，数据管理的重要性往往排在数据分析技术如机器学习和人工智能（AI）之后。
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到了 2022 年，数据管理对企业组织的关键性已经无法被低估。组织需要筛选的数据量如此之大，以至于他们不能把数据管理视为对数据分析工作的附属任务，尤其是考虑到全球高达 90%的数据是非结构化的。企业必须依靠现代方法来解析大量非结构化的数据集。
为此，让我们快速调查企业组织目前需要快速解析非结构化数据的需求，并检查几个在 2022 年高度相关的数据管理趋势。
企业组织在数据科学领域存在的几乎整个时间里，一直依赖于手动技术来解析其非结构化数据集。这些手动技术不幸的是非常繁琐，并且需要人力来支持多个数据科学团队，以便非结构化数据可以被解析并正确索引。
比以往更多的组织认识到，手动处理和分类非结构化数据的技术已经不再可行。相反，企业组织需要商业化的自动化数据管理解决方案，这使数据科学家可以更有效地解析数拍字节的数据并持续进行目录管理。这些商业解决方案将利用 AI 来自动化非结构化数据的存储，甚至可以向数据科学家推荐更优化的非结构化数据存储方法。
随着商业数据管理解决方案变得更加成熟并广泛提供给公众，企业组织应该认真考虑通过项目管理软件来补充其数据分析工作。具备关键功能的强大项目管理软件，如基于网页的项目文件集中存储和项目进度跟踪器，可以加快企业分析和处理大规模非结构化数据的速度。
基于云的项目管理软件和自动化数据管理工作流程的结合，可以显著减少数据科学家处理和索引非结构化数据所需的时间，并为他们提供更多时间投资于利用 AI 和 ML 数据分析技术来分析数据的新方法和改进方法。
过去，企业组织通过解析其业务系统来变现（主要是结构化的）数据，获取有关客户活动趋势的洞察。然而，如今数据变现的做法更多依赖于非结构化数据集。
考虑以下场景：一家企业希望通过使用机器学习提高其客户满意度来改善支持聊天和电话的质量。该企业需要一种方法来分析不同的客户对话，这种方法依赖于如机器学习等创新技术，这些技术需要非结构化数据来不断改进系统和解决方案。
对于希望改善数据货币化策略的企业来说，越来越多的公司现在提供云基础的数据仓储产品，以更好地支持系统解析非结构化数据集。这些公司认识到，非结构化数据正变得比结构化数据更有用来建立与客户和消费者的关系，并提供可以分析不同客户互动的云基础数据仓储，从而更好地把握客户行为和产品需求等智能信息的趋势。
风险投资者已经注意到越来越多的企业正在提供数据仓储解决方案，以更好地管理非结构化数据，这可能有助于提升公众对非结构化数据在数据管理中的重要性的认知。这种公众认知的趋势可能会说服更多组织投资依赖于非结构化数据的数据管理工作流，并确保保护客户数据，如个人身份信息（PII）。
考虑到客户与企业之间传输的个人身份信息（PII）比以往任何时候都多，这种可能性似乎并不那么遥远。例如，自疫情开始以来，投资保险政策的人数增长了 50%，客户很可能期望企业有解决方案来保护他们的敏感信息，并确保信息不被丢失。
数据孤岛在一些数据专业人士中获得了不良声誉，原因是可以理解的。尽管它们看似无害，但数据孤岛可能会阻碍相关方之间的信息共享，并可能导致多个部门之间的数据不一致。一些 IT 领导者可能甚至觉得，当存在数据孤岛这样的障碍时，难以全面描绘业务数据的全貌。
尽管如此，数据孤岛在短期内不太可能消失。鉴于这一事实，IT 领导者需要接受解析非结构化数据集并在孤岛之间保护这些数据的方法，而不必觉得需要将所有数据存储在一个单一的孤岛中。
一旦 IT 领导者更加舒适地接受数据孤岛及其在搜索、分类和保护非结构化数据方面提供的机会，他们应考虑数据孤岛如何改善跨数据存储平台的标签管理。存在于多个平台的便携数据管理使数据专业人士能够更容易地将数据集转移到新的基于云的环境和软件解决方案中，同时保留使数据快速分段的标签。
非结构化数据、基于云的数据管理解决方案以及将数据货币化的新方法正在提升对数据管理重要性的认识。毫无疑问，非结构化数据在企业寻找洞察力的方式中变得比以往任何时候都更加重要，这些企业生成和存储的数据跨越多个数据孤岛和存储环境。
考虑到技术创新如 AI 和 ML 是现代数据分析的关键组成部分，非结构化数据的重要性在可预见的未来可能会持续增长，因为它能促进更有效的方式来推动更明智的业务决策。
Nahla Davies 是一名软件开发者和技术作家。在全职从事技术写作之前，她曾在一家客户包括三星、时代华纳、Netflix 和索尼的 Inc. 5,000 体验品牌组织中担任首席程序员。