LEA管理技术：人工智能解锁非结构化数据的关键

每个行业的企业都越来越认识到机器学习的力量。它可以将任何组织的数据转化为有价值的洞察力——这些洞察力有可能彻底改变业务的各个方面。

机器学习 (ML) 是一种数据分析，基于这样一种概念，即系统可以使用数据进行学习，几乎不需要人工。机器学习系统处理数据以识别模式、发现异常并识别人们不会注意到的微妙相关性。它让组织更深入地了解某些工作流程如何以及为何有利可图或高效，而其他工作流程则不然。它可以帮助防止欺诈、消除生产瓶颈、告知销售和营销专业人士哪些策略适用于哪些目标受众等等。

机器学习系统必须处理的组织数据越多，其输出就越准确。运行 ML 工作负载会产生大量需要存储和管理的数据。然而，根据当今的数据趋势，获取足够的信息以输入系统不是问题。

非结构化数据的爆炸式增长

每年，企业收集、存储、分析和管理的数据量都在大幅增加。数字化转型导致大多数组织使用自动化平台和应用程序形式的软件来跟踪客户帐户、销售、生产流程、员工生产力、客户满意度和反馈、财务等。所有这些数据都非常有价值，尤其是当机器学习系统一起分析这些数据以消除隐藏的相关性时。

大多数信息————是非结构化数据，可以包含来自所有这些数字平台和应用程序的信息，以及来自传感器、遥测系统、社交媒体帐户等的信息。为了从 ML 系统中获得最大价值，组织必须找到一种方法将所有非结构化数据集成到一个统一平台中。

传统上，这是相当困难的。非结构化数据不适合格式化的表格。它由通常分开存储的文件和对象组成。很难认识到什么是相关的，有时是不可能找到的。由于各种不同的系统收集和生成单独的数据存储，IT 管理员很难有效地管理或访问它。对于某些组织而言，庞大的非结构化数据使人力无法充分处理。

让机器学习为您服务：选择正确的工具

要通过机器学习释放非结构化数据的价值，您首先需要合适的工具，其中包括您的存储平台。传统的存储基础架构是不够的，因为它高度孤立并且通常使用针对特定工作负载优化的各种架构进行分离。非结构化数据可能因大小、文件和对象数量、处理要求以及文件和对象协议而异。为了从非结构化数据中获得最大价值，您应该能够对所有数据进行分析。理想的解决方案是一个可以整合所有形式的非结构化数据的存储平台，以便您可以简单高效地存储、访问、管理和分析这些数据。