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。建站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。免费模板

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，源码库管理咨询公司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，云计算”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 。模板下载”

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。