海量非结构化数据已经到来

随着数据的海量增长和潜在价值的不断提升，数据已经成为最重要的资产，各行各业都释放出海量数据。据Gartner估计，从2019年到2024年，非结构化数据容量预计将增加两倍。然而作为“庞然大物“，却成为企业存储中“隐秘的角落”。尽管企业花费了大量成本长期存放这些数据，也未必能够带来满意的附加价值，而管理不当，则会令企业蒙受相当大的损失。这可以说与企业在大数据时代的追求背道而驰，是所谓“数据价值”背后隐秘的幽暗。

非结构化数据为什么难管理？

和结构化数据相比，非结构化的数据最本质的区别包括三个方面：

1. 非结构化数据的容量比结构化数据更大；

2. 产生的速度比结构化数据更快；

3. 数据来源更具有多样性。

由于非结构化数据的“大且乱”的特点，所以管理非结构化数据也随之迎来了挑战：

1.数据体量大、成本高

企业级的数据大多都是PB、EB量级，文件数量超过“亿”、“十亿”量级，随着大量的非结构化数据占用存储空间，扩容的需求将造成投资成本不断攀升。

2.数据种类多，无法有效管理

对于保留下来的那些特征类型不固定，且种类丰富的非结构化数据，真要去使用和处理它，依然是一项不讨好的“体力活儿”。再加上体量和网速的原因，非结构化数据并不容易获得，更不要说灵活地投入到业务分析和处理流程之中了。

3.关系复杂，无法有效利用

文件系统中文件跟父目录层次结构包含关系以外，数据也可能拥有其他共同的特征，构成数据和数据之间的关系；再加上同一数据拥有多样化的特征，造就了数据特征和特征之间也可能拥有复杂的关系。但如何根据多维度的数据特征发现数据，发现数据和特征之间的关联，以及特征和特征之间的关联从而有效利用数据，也是众多企业面临的难题。

采用传统的数据管理（存储系统+数据库）方法会出现的问题：

传统的数据管理方法需要数据特征相对固定，并且根据用户定义固定的数据特征组织数据库的表结构，但非结构化数据的形式是多样的，也就局限了数据管理系统的通用性。
当有新的数据特征或者稀疏特征加入到用户考量范畴的时候，原有的表结构很难与其适配，或造成大量的空间浪费（表结构不均衡，大量空属性也是占用空间的）。
无论是“冷数据”还是“热数据”，都是时常变化的，这种变化（修改/复制/迁移）往往是操作者直接在存储端完成。处在应用层的数据库系统很难察觉到，从而无法追踪和体现存储系统的真实状况。
面对海量的非结构化数据，并且数据间的复杂关系，且需要实时分析和管理时，采用关系型数据库虽然可以体现各种特征的关系，但无法处理实时处理海量非结构化数据的多种特征；如果采用分布式数据库，虽然可以处理海量数据，但很难根据不确定的特征来分析数据之间的复杂关系。

那非结构化数据应该怎么去管理？我们下回在一起讨论

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