目前，大多數企業(yè)已經意識到了數據的重要性，數據甚至對于業(yè)務運營至關重要。然而，許多企業(yè)尚未采取適當的措施來保護關鍵數據資產。隨著網絡攻擊導致的數據泄露事件越來越多，數據保護已成為重中之重，但數據管理對企業(yè)來說仍是“亡羊補牢”。企業(yè)不僅需要制定數據管理策略，還需要以統(tǒng)一數據管理平臺的形式充分利用相應技術，而這對于抵御惡意攻擊或災難因素導致的數據丟失、保證合規(guī)性和業(yè)務連續(xù)性的過程發(fā)揮關鍵作用。

　　確保數據管理的合規(guī)性及有效性

　　數據管理策略需要從數據創(chuàng)建之初即明確處理方式，無論數據創(chuàng)建于邊緣還是數據中心內。為了最大程度確保數據管理的有效性，企業(yè)首先應該了解數據對于其業(yè)務的價值：這些數據是否有必要保留？如有必要，需要保留多長時間，并存儲在何處？如不需要保留，應當如何處理？

　　數據保留應當建立在業(yè)務價值的基礎上，符合相應的法律法規(guī)，同時滿足企業(yè)所需的數據可訪問性和管理級別。數據保留規(guī)則和原則應當有利于相應流程的制定，以識別重要數據，并以最有效、最節(jié)約成本的方式對數據進行長期管理。

　　同樣，數據管理平臺需要為數據管理策略提供支持。企業(yè)應積極與數據管理和存儲服務廠商展開合作，以提升自身的數據管理能力、數據質量和數據治理，最終增強企業(yè)合規(guī)性，并為企業(yè)通過數據分析方法和數據智能化挖掘數據價值奠定堅實基礎。

　　數據質量決定數據價值

　　對于尋求提高效率、改善業(yè)務決策并實現核心競爭優(yōu)勢的企業(yè)來說，數據分析方法至關重要。盡管大數據能夠為決策過程帶來巨大價值，如何支持大量非結構化數據仍具有一定的復雜性。不充分的數據管理和數據保護勢必為企業(yè)帶來高風險。此外，針對低質量數據進行分析將難以避免地造成質量欠佳的數據洞察，最終為企業(yè)決策能力帶來嚴重的負面影響。

　　DataOps是一種自動化、過程導向的方法，旨在提升數據分析過程的質量，其出現進一步滿足了企業(yè)強化其數據管理的需求。開發(fā)更為迅速、全面的分析方法是挖掘數據價值的關鍵，但其前提是準確的數據管理、正確的治理協(xié)議以及數據質量始終保持在最高標準。

　　企業(yè)未分類或未察覺的數據被稱為“暗數據”，是數據智能化的敵人。如果企業(yè)對其擁有的數據或數據對于業(yè)務的意義不夠了解，這些數據就變得毫無價值。企業(yè)缺乏數據意識可能引發(fā)個人信息保護法（PoPI）或通用數據保護條例（GDPR）等數據隱私法規(guī)的違法風險。

　　集中、合規(guī)并具備適當檢查機制的數據管理平臺能夠確保準確的數據捕獲和分類。同時，較為領先的解決方案還能夠對數據進行分析，評估數據對于業(yè)務的價值，同時區(qū)分需要保留和可以覆蓋的數據。企業(yè)無需為不必要的數據購買存儲空間，因此能夠大幅節(jié)約成本。

　　為未來準備就緒

　　隨著數據量不斷增加、技術不斷演進，數據管理面臨的挑戰(zhàn)也在不斷升級。無服務器應用程序的保護就是即將到來的挑戰(zhàn)之一。無論數據位于何處，需要通過不同廠商的應用程序編程接口（API）來實現對無服務器應用程序的保護。

　　邊緣計算通過在網絡的邊緣創(chuàng)建和處理數據，也改變了數據處理的方式。安全性面臨的挑戰(zhàn)日益嚴峻，因而管理數據創(chuàng)建的速度和數量也使得數據管理變得愈加重要。多云環(huán)境下的數據保護則是另一項日益增長的需求。另外，混合云環(huán)境具有眾多優(yōu)勢，但也形成了復雜的數據環(huán)境，因此選擇合適的數據管理合作伙伴成為了企業(yè)確保數據安全性的關鍵。

　　技術演進永無止境，數據管理也應如此。企業(yè)需要更加透徹地了解其數據及其數據的價值，從而優(yōu)化數據保護和數據使用決策，幫助企業(yè)最大程度獲得業(yè)務收益。同時，企業(yè)還應當選擇合適的數據管理合作伙伴，以滿足其業(yè)務需求和合規(guī)性要求。