Das Verständnis von Daten ist einer der ersten und wichtigsten Schritte, um sie zu schützen. Ohne zu wissen, welche Art von Daten Sie verarbeiten und speichern, ist es unmöglich, den Datenschutz und die Sicherheit zu gewährleisten.
Das Verstehen von Daten ist auch keine kleine Aufgabe: Man schätzt, dass im Jahr 2022 weltweit 97 Zettabyte an Daten erzeugt werden. Zum Vergleich: Das sind genug Daten, um 48,5 Billionen Filme in voller Länge zu speichern.
Heute werden wir den gebräuchlichsten Datentyp, die unstrukturierten Daten, aufschlüsseln, damit Sie alles verstehen, was Sie wissen müssen. Außerdem werden wir die Lösung von ShardSecure für den Schutz unstrukturierter Daten in On-Premise- und Cloud-Umgebungen vorstellen.
Die drei Arten von Daten
Die große Mehrheit der Daten fällt in eine der drei Kategorien: strukturiert, halbstrukturiert und unstrukturiert. Hier ist die Aufschlüsselung:
Strukturierte Daten. Wie der Name schon sagt, sind strukturierte Daten organisiert. Strukturierte Daten befinden sich in einer relationalen Datenbank und können bestimmten Feldern zugeordnet werden, um Informationen einfacher zu analysieren und zu verwalten.
Semi-strukturierte Daten. Halbstrukturierte Daten befinden sich nicht in einer Datenbank, haben aber dennoch einige organisatorische Eigenschaften, die die Analyse erleichtern.
Unstrukturierte Daten. Unstrukturierte Daten schließlich sind einfach Daten, die nicht in einer typischen relationalen Datenbank organisiert sind oder organisiert werden können. Dazu gehört ein breites Spektrum sowohl von Menschen als auch von Maschinen erzeugten Materials, wie wir weiter unten erläutern werden.
Was ist so besonders an unstrukturierten Daten?
Sie sind überall.
Erstens sind unstrukturierte Daten am modernen Arbeitsplatz allgegenwärtig. Sie umfassen alles, von Word-Dokumenten über Wetterdaten bis hin zu Smartphone-Sensorberichten. Hier sind nur einige wenige Beispiele für unstrukturierte Daten:
- PDFs
- Bilder
- Inhalte für soziale Medien
- Zeitschriften- und Magazinartikel
- Lieder und Audiodateien
- Finanzdaten
- Medizinische Unterlagen
- Kinofilme in voller Länge
- Überwachungsdaten
- IoT-Sensor-Berichte
- Datensätze für maschinelles Lernen
Wie Sie sich vorstellen können, kann die schiere Menge und Vielfalt unstrukturierter Daten große organisatorische und sicherheitstechnische Herausforderungen mit sich bringen. Unstrukturierte Datensätze auf Unternehmensebene können Dutzende von Milliarden von Elementen enthalten, die von wenigen Bytes bis zu vielen Terabytes groß sind.
Sie machen bereits den Großteil der Daten aus, und sie wachsen schnell.
Schätzungen zufolge handelt es sich bei 80-90 % der Daten um unstrukturierte Daten. Dies stellt eine große Herausforderung dar, da sich unstrukturierte Daten nicht an herkömmliche Datenmodelle halten - aber es bietet auch große Chancen. Das MIT Sloan beschreibt unstrukturierte Daten als eine "riesige ungenutzte Ressource mit dem Potenzial, Wettbewerbsvorteile für Unternehmen zu schaffen, die herausfinden, wie sie diese nutzen können."
Unstrukturierte Daten wachsen außerdem schnell. Es wird erwartet, dass sie von 33 Zettabyte im Jahr 2018 auf 175 Zettabyte - das sind 175 gefolgt von 21 Nullen - im Jahr 2025 ansteigen werden.
Dennoch neigen Unternehmen immer noch dazu, ihr Datenwachstum zu unterschätzen, wie Krishna Subramanian, President und COO des Datenmanagement-Anbieters Komprise, erklärt.
"Für jeden Datenbestand halten Unternehmen in der Regel ein paar Sicherungskopien und eine Replikationskopie für die Notfallwiederherstellung vor", sagte sie. "Wenn Sie denken, dass Ihre Daten um 30 % wachsen, sind es eher 90 bis 100 %, wenn Sie alle Kopien der Daten berücksichtigen.
Das ist ein wichtiger Bestandteil des maschinellen Lernens.
Unstrukturierte Daten sind einer der wichtigsten Treiber des maschinellen Lernens. Wie die AI Infrastructure Alliance feststellt, haben unstrukturierte Datensätze autonome Boote über den Atlantik und durch die Grachten von Amsterdam gesteuert. Sie haben dazu beigetragen, dass Teslas freihändig fahren und Kundendienstmitarbeiter Ihre Sprache erkennen, wenn Sie anrufen.
Unstrukturierte Daten sind für Unternehmen zwar viel komplizierter zu verarbeiten als strukturierte Daten, aber sie sind auch äußerst nützlich für die Erstellung anspruchsvoller Vorhersagemodelle. Obwohl wir uns noch in den Anfängen der KI und des maschinellen Lernens befinden, wird die Verwendung unstrukturierter Daten in Modellen mit der Entwicklung dieser Technologien immer wichtiger werden.
Sie sind nicht ausreichend geschützt.
Während strukturierte Daten relativ einfach durch die Beschränkung des Zugriffs auf Datenbanken gesichert werden können, existieren unstrukturierte Daten in vielen Dateitypen und auf vielen verschiedenen Geräten, Programmen und Speichersystemen. Das macht es schwieriger, sie zu verfolgen - und schwieriger, sie zu schützen.
Unstrukturierte Daten enthalten in der Regel auch sensible Informationen, von juristischen Dokumenten und vertraulichen E-Mails bis hin zu Quellcode, Designdateien und anderem geistigen Eigentum. Um all diese Arten von sensiblen Daten vor unbefugtem Zugriff zu schützen, benötigen Unternehmen eine zuverlässige Datenschutz-Lösung.
Schützen Sie Ihre unstrukturierten Daten mit ShardSecure
ShardSecure bietet einfachen, agentenlosen Schutz für unstrukturierte Daten in On-Premise-, Cloud- und Multi-Cloud-Umgebungen. Unser innovativer Ansatz zur Verschlüsselung auf Dateiebene verhindert den unbefugten Datenzugriff durch jeden - von Infrastruktur-Anbietern und Cloud-Administratoren bis hin zu bösartigen Hackern und Ransomware-Banden. Dies unterstützt einen starken Datenschutz sowie die Einhaltung grenzüberschreitender Datenvorschriften wie der GDPR.
Unsere Data Control Platform lässt sich nahtlos in bestehende Anwendungen und Speicherorte integrieren, so dass die Arbeitsabläufe nicht neu gestaltet werden müssen. Die Mitarbeiter können weiterhin wie gewohnt auf ihre unstrukturierten Datendateien zugreifen, sie bearbeiten und gemeinsam nutzen, während sie gleichzeitig von einem erweiterten Datenschutz profitieren.
Wenn Sie mehr über unsere Technologie erfahren möchten, werfen Sie einen Blick auf unsere Ressourcen-Seite.
85+ Big Data Statistics You Should Know in 2023 | G2
Difference Between Structured, Semi-Structured, and Unstructured Data | GeeksforGeeks
8 Examples of Unstructured Data | Treehouse Tech Group
What Is Unstructured Data? Structured Data vs Unstructured | NetApp
Tapping the Power of Unstructured Data | MIT Sloan
Why Unstructured Data is the Future of Data Management | VentureBeat
Unstructured Data – The Unsung Hero of Machine Learning | AI Infrastructure Alliance
3 Use Cases for Unstructured Data | Transforming Data with Intelligence
Structured vs. Unstructured Data: A Comprehensive Guide | Digital Guardian
