Во всех отраслях организации тонут в неструктурированных данных: файлах, видео, изображениях, логах чатов, проектной документации и другом цифровом мусоре, который сложно классифицировать. Аналитики подсчитали, что на неструктурированные данные приходится до 80% корпоративной информации, однако большинство организаций практически не имеют представления о том, что в них содержится, кому они принадлежат и насколько конфиденциальными они могут быть. Это невежество не безобидно; оно дорогостоящее, рискованное и тормозит прогресс в области искусственного интеллекта и аналитики, пишет на портале BigDATAwire Кришна Субраманиан, соучредитель, президент и главный операционный директор Komprise.

Недавнее исследование Komprise «The State of Unstructured Data Management 2026» подчеркивает этот пробел. Почти 60% ИТ-руководителей предприятий называют классификацию неструктурированных данных основным техническим барьером для масштабирования ИИ. Что касается бизнеса, 62% говорят, что их главная проблема с неструктурированными данными — это снижение создаваемых ИИ рисков, связанных с данными. Обе проблемы указывают на одну и ту же основную причину: без эффективной классификации данных организации не могут безопасно и эффективно использовать то, что у них уже есть.

Классификация, процесс маркировки, категоризации и присвоения меток данным на основе содержания, организационного контекста, конфиденциальности или назначения, звучит как простая административная задача. На практике же это основополагающая возможность, определяющая, насколько хорошо организация может использовать свой самый ценный цифровой актив. Это сложнее сделать с неструктурированными данными, которые по своей природе плохо понятны, не организованы или не обладают присущим им контекстом, как структурированные данные. Кроме того, большинство организаций сегодня управляют более чем 5 Пб неструктурированных данных, что, согласно исследованию Komprise, может легко составлять более 5 млрд. файлов. Это делает ручные подходы неприемлемыми в больших масштабах.

Почему классификация — это важно

По своей сути, классификация преодолевает разрыв между ИТ-контролем и бизнес-ценностью. Для ИТ-команд она означает курирование, оптимизацию и защиту. Для бизнес-руководителей — доверие, скорость, рентабельность инвестиций в ИИ и инсайты. Вот что имеется в виду:

Курирование данных для ИИ и аналитики. Качество моделей ИИ зависит от качества исходных данных. Если организации не могут отделить релевантные, высококачественные данные от шума, точность модели снижается. Качество неструктурированных данных зависит не только от содержимого файла. На него существенно влияет «шум», то есть избыточные, нерелевантные, дублирующиеся и часто противоречащие друг другу версии одних и тех же артефактов. Классификация помогает отбирать «правильные» данные, помечая контент, полезный для конкретных сценариев использования ИИ, и отфильтровывая устаревший, неавторитетный или нерелевантный материал. Это не только повышает производительность ИИ, но и ускоряет развертывание.

Оптимизация хранения и контроль затрат. Понимание разницы между «горячими» данными (часто используемыми, имеющими высокую бизнес-ценность) и «холодными» данными (редко используемыми, архивными) имеет решающее значение для эффективного управления хранением. Классификация обеспечивает интеллектуальное многоуровневое хранение данных на разных платформах, перемещая редко используемые данные на более дешевые уровни хранения и сохраняя при этом мгновенный доступ к критически важным данным. Для глобальных предприятий, управляющих петабайтами данных в локальных и облачных системах, это может означать миллионы долларов ежегодной экономии. Учитывая, что большинство предприятий (74%, согласно опросу Komprise) хранят более 5 Пб неструктурированных данных, это становится обязательной стратегией.

Защита конфиденциальных данных, находящихся в неположенном месте. Конфиденциальные данные, такие как персональные данные, медицинская информация и интеллектуальная собственность, часто скрываются в неожиданных местах. Без классификации эти файлы остаются скрытыми, неконтролируемыми и уязвимыми для утечки. Классификация необходима для автоматического обнаружения и изоляции конфиденциальных данных, что обеспечивает соответствие законам о конфиденциальности и уменьшение масштабов потенциальных утечек.

Почему классификация неструктурированных данных — это сложно

Несмотря на очевидные преимущества, классификация неструктурированных данных остается сложной проблемой. Виновником является архитектурная фрагментация.

Большинство предприятий используют две или более платформы хранения данных в своих дата-центрах (сетевые хранилища, объектные хранилища, системы резервного копирования) плюс один или несколько облачных сервисов. Каждая платформа может «видеть» только те данные, которые она хранит. Индексирование, обогащение и тегирование метаданных происходит в изолированных системах, а поиск или действия на основе политик (например, шифрование или карантин конфиденциальных файлов) редко распространяются на разные среды.

В результате получаются лоскутное одеяло видимости, неполные метаданные и непоследовательное применение политик. Эти фрагментированные процессы не масштабируются в соответствии с темпами роста данных или скоростью изменений в бизнесе. Поскольку объемы данных удваиваются каждые несколько лет, ручное тегирование и изолированные инструменты просто не справляются.

ИТ-организациям необходимы единая видимость и кроссплатформенный слой метаданных, который индексирует и обогащает информацию независимо от того, где она хранится. Только тогда они смогут применять согласованную логику классификации, автоматизировать тегирование и обеспечивать соблюдение политик в масштабе.

Управление неструктурированными данными: от хаоса к контролю

Эффективное управление неструктурированными данными — это не увеличение объема хранилища, а повышение интеллекта. Классификация превращает необработанные данные в управляемые, действенные активы. Но для достижения этого требуются как технические, так и культурные изменения. Вот как это сделать:

• Инвестируйте в унифицированные инструменты видимости. Единый индекс метаданных для всех платформ хранения — это первый шаг к устранению разрозненности.

• Автоматизируйте везде, где это возможно. Модели машинного обучения могут классифицировать контент в масштабе на основе типа файла, шаблонов контента и критериев конфиденциальности.

• Согласуйте цели ИТ и бизнеса. Классификация должна не только соответствовать нормативным требованиям; она должна обеспечивать более быстрые инсайты, лучшие результаты ИИ и принятие решений на основе данных.

• Постоянно совершенствуйте. Данные развиваются, и схема классификации также должна развиваться. Регулярные проверки и обратная связь поддерживают точность и актуальность категорий.

Итог

Объем неструктурированных данных растет быстрее, чем организации могут обеспечивать их хранение или понимание. Без классификации предприятия действуют вслепую, тратят ресурсы впустую, подвергают себя риску и упускают возможности для инноваций с помощью ИИ.

Путь вперед ясен: сделать классификацию первоклассной дисциплиной. Это не просто техническое упражнение, а бизнес-императив, определяющий, насколько хорошо организация может защищать, оптимизировать и извлекать ценность из своей информации.

В экономике, основанной на данных, компании, которые освоят классификацию неструктурированных данных в больших масштабах, превратят неструктурированный хаос в конкурентное преимущество.