不断演进的科技行业如何有效地进行数据管理

-4-不断演进的科技行业如何有效地进行数据管理随着数据量不断增加、技术不断演进，数据管理面临的挑战也在不断升级。无服务器应用程序的爱护就是即将到来的挑战之一。无论数据位于何处，需要通过不同厂商的应用程序编程接口（API）来实现对无服务器应用程序的爱护。目前，大多数企业已经意识到了数据的重要性，数据甚至对于业务运营至关重要。然而，很多企业尚未实行适当的措施来爱护关键数据资产。随着网络攻击导致的数据泄露大事越来越多，数据爱护已成为重中之重，但数据管理对企业来说仍是"亡羊补牢'。企业不仅需要制定数据管理策略，还需要以统一数据管理平台的形式充分利用相应技术，而这对于抵挡恶意攻击或灾难因素导致的数据丢失、保证合规性和业务连续性的过程发挥关键作用。

确保数据管理的合规性及有效性

数据管理策略需要从数据创建之初即明确处理方式，无论数据创建于边缘还是数据中心内。为了最大程度确保数据管理的有效性，企业首先应当了解数据对于其业务的价值：这些数据是否有必要保留？如有必要，需要保留多长时间，并存储在何处？如不需要保留，应当如何处理？

数据保留应当建立在业务价值的基础上，符合相应的法律法规，同时满意企业所需的数据可访问性和管理级别。数据保留规章和原则应当有利于相应流程的制定，以识别重要数据，并以最有效、最节省成本的方式对数据进行长期管理。

同样，数据管理平台需要为数据管理策略供应支持。企业应乐观与数据管理和存储服务厂商绽开合作，以提升自身的数据管理力量、数据质量和数据治理，最终增加企业合规性，并为企业通过数据分析方法和数据智能化挖掘数据价值奠定坚实基础。

数据质量打算数据价值

对于寻求提高效率、改善业务决策并实现核心竞争优势的企业来说，数据分析方法至关重要。尽管大数据能够为决策过程带来巨大价值，如何支持大量非结构化数据仍具有肯定的简单性。不充分的数据管理和数据爱护势必为企业带来高风险。此外，针对低质量数据进行分析将难以避开地造成质量欠佳的数据洞察，最终为企业决策力量带来严峻的负面影响。

DataOps是一种自动化、过程导向的方法，旨在提升数据分析过程的质量，其消失进一步满意了企业强化其数据管理的需求。开发更为快速、全面的分析方法是挖掘数据价值的关键，但其前提是精确     的数据管理、正确的治理协议以及数据质量始终保持在最高标准。

企业未分类或未察觉的数据被称为"暗数据'，是数据智能化的敌人。假如企业对其拥有的数据或数据对于业务的意义不够了解，这些数据就变得毫无价值。企业缺乏数据意识可能引发个人信息爱护法（PoPI）或通用数据爱护条例（GDPR）等数据隐私法规的违法风险。

集中、合规并具备适当检查机制的数据管理平台能够确保精确     的数据捕获和分类。同时，较为领先的解决方案还能够对数据进行分析，评估数据对于业务的价值，同时区分需要保留和可以掩盖的数据。企业无需为不必要的数据购买存储空间，因此能够大幅节省成本。

为将来预备就绪

随着数据量不断增加、技术不断演进，数据管理面临的挑战也在不断升级。无服务器应用程序的爱护就是即将到来的挑战之一。无论数据位于何处，需要通过不同厂商的应用程序编程接口（API）来实现对无服务器应用程序的爱护。

边缘计算通过在网络的边缘创建和处理数据，也转变了数据处理的方式。平安性面临的挑战日益严峻，因而管理数据创建的速度和数量也使得数据管理变得愈加重要。多云环境下的数据爱护则是另一项日益增长的需求。另外，混合云环境具有众多优势，但也形成了简单的数据环境，因此选择合适的数据管理合作伙伴成为了企业确保数据平安性的关键。

技术演进永无止境，数据管理也应如此。企业需要更加透彻地了解其