可持续数据管理五步法

在当下，可持企业需要治理、续数保护 、据管备份和恢复数据，理步以应对日益复杂的可持网络攻击 ，同时满足新一代AI系统不断增长的续数数据需求。可持续的据管数据管理实践，可以帮助企业在保持竞争力的理步同时，衡量其在环境、可持社会和经济层面的续数影响  ，并确保数据中心资源的据管合理使用和可用性 。免费模板其核心目标是理步优化数据存储 、处理和使用 ，可持降低能耗和电子垃圾，续数并关注数据使用与滥用的据管伦理问题 。

其中一个重要环节 ，是对用于评估企业可持续性进展的数据集进行可持续性报告。这不仅涉及遵循环境、社会与治理(ESG)规范 ，还包括减少温室气体排放和碳足迹
，并落实联合国可持续发展目标(SDG)，以推动更可持续的未来 。高防服务器

什么是可持续的数据管理?

“Kearney数字与分析部门的合伙人Himanshu Jain表示：‘可持续的数据管理是指在整个数据生命周期中——从创建和收集 ，到存储 、处理和销毁——以负责任和合乎伦理的方式进行管理，从而最大限度降低环境影响，提高资源利用效率 ，并实现长期价值创造 
。’”

根据企业目标的不同 ，可持续数据管理有多种实施路径 。例如，香港云服务器管理咨询公司Protiviti的常务董事Matt McGivern认为，可持续数据管理应被视为一个持续的过程，而不是一次性项目。

不过 ，数据治理往往面临挑战。McGivern解释说：“很多关键角色，例如数据所有者 、数据管理员和数据监管人 ，通常只是兼职承担这些职责
，他们本身已有繁忙的工作任务，因此很难给予这些角色应有的服务器租用重视和投入。”

Protiviti也特别强调在长期内以可持续方式管理数据的成本与风险，包括对历史数据的管理。最初，企业对历史数据的担忧主要源自20年前因eDiscovery规则变更而带来的风险
，即保留数据过久可能受到处罚。随着GDPR和CCPA等数据隐私法的出台，以及网络安全事件的频繁发生，这些风险被进一步量化。

“我们还看到另一个趋势回归到上世纪 90 年代末 ，源码下载”McGivern 指出
，“随着企业将海量历史数据迁移到云端 ，存储成本和每月的持续性开销成为新的负担。”

要解决传统数据管理带来的挑战，企业必须建立健全的数据治理计划  。McGivern 强调 ：“很多客户口头上把数据当作资产，却没有真正把它当作其他资产那样去管理。没有任何一家公司会在财务账目上保留一项不清楚定义、不知道数量、不知道存放位置、也不清楚如何被使用或访问的金融资产。建站模板”

然而
，许多企业至今仍未对非结构化、结构化和半结构化数据完成资产清查。这意味着他们无法确保数据在备份与恢复
、保护、使用等方面具备必要的控制机制。同时，企业还需要更深入地了解所备份的数据 ，以制定高效的数据保留
、使用和安全策略 。McGivern 坦言：“从历史上看，我们的基础架构并没有针对高效的长期存储或数据销毁进行设计，因此许多企业在制定可持续数据管理策略时，不得不面对对数据资产缺乏核心认知的现实 。”

为什么可持续的数据管理很重要?

UST的首席战略官兼CIO Krishna Prasad 表示：“可持续的数据管理能让组织长期从数据中受益。” 这种方法能为企业带来多重价值，包括：

• 精简的数据备份与恢复流程

• 更具韧性且具成本效益的数据生态

• 降低因网络攻击导致数据丢失的风险

• 更高效的数据复用

• 改进的合规表现

• 降低能源消耗

• 减少碳足迹

可持续数据管理的挑战

Jain指出
，尽管好处显著，但企业在推进数据可持续化过程中，也必须应对一系列挑战：

• 初始投资成本高：升级现有基础设施、引入节能技术 、培训员工使用新系统，都需要大量前期投入，可能对预算造成压力 。

• 缺乏标准化：企业难以找到被普遍接受且一致的可持续数据管理标准。行业和监管机构的合作有助于推动统一标准的制定。

• 组织阻力：为适应可持续数据战略所需的变革，往往会遭遇员工抵触。习惯于现有管理模式的人员，可能不愿接受新的流程。

• 意识与教育不足 ：很多企业尚未意识到数据运营对环境的影响，或缺乏对可持续数据实践的清晰认知
。因此，对员工、管理层和客户等利益相关方进行教育十分必要。

如何构建可持续的数据管理战略

在短期和长期内收集、保护并实现数据价值  ，需要一套覆盖数据质量  、存储 、处理 、治理 、安全和隐私的战略。Jain 建议 ，逐步实施的战略应推动数据整合、节能型基础设施建设，以及负责任的数据生命周期管理 。

1. 建立共识

收集 、存储 、使用、保护和销毁数据的过程，很大程度上依赖业务与技术相关方对数据重要性的理解，以及确保正确流程的落实 。

2. 明确角色与责任

清晰界定各方的角色与责任，确保全组织范围内的数据治理 。同时
，为数据模型建设奠定基础，包括数据结构、数据所有权和负责任的使用。

3. 开展全面的数据盘点

通过数据盘点，团队能了解数据的价值、备份与保护机制 
、使用方式 、潜在风险以及运营需求
，从而确保数据的可用性和可访问性 。

4. 建立数据减量机制

为降低数据占用和存储成本，McGivern建议删除重复数据、将数据转移到离线存储、去标识化敏感数据 ，并清理不再需要的数据。他强调
：“我见过太多客户仍停留在‘所有数据都是有价值的，所以不能删除’的旧观念。在当前数据泄露频发 、隐私法规严格的环境下，这种做法已不可持续。”

5. 强化数据管理流程

系统架构必须支持全生命周期的数据质量、备份
、恢复和合规使用。Prasad补充说，企业应通过工具和技术监控数据使用情况，利用访问控制与加密确保安全 ，并以商业上高效且负责任的方式存储和使用数据  。