CommVault点亮“暗数据”的五种方式

ZDNet至顶网软件频道消息：不断增长的企业数据让存储压力呈指数增长。据IDC估测，到2020年，美国所生成、复制、消费的数据将达到6.6ZB，大约每隔三年将翻一番。ZDNet报告指出2013年，中国产生的数据总量超过0.8ZB（相当于8亿TB），是2012 年的两倍。预计到2020 年，中国产生的数据总量将超过8.5ZB 。这是一个庞大的数据量，而其中的很多数据仍然处于“黑暗”之中。

本文作者：CommVault中国区技术总监 蔡报永

什么是“暗数据”？Gartner将其定义为“企业在开展正常业务活动期间采集、处理和存储，但通常无法用于其它目的（如分析、商业关系和直接获利）的信息” 。换句话说，这些数据需要资金来存储、保护和管理，却没有得到高效的利用，不能提升商业价值，甚至可能包含给企业带来风险的内容。如何点亮“暗数据”，释放更大商业价值？通过下面的五种方式，企业可利用CommVaultSimpana10更好地搜索、了解和管理企业存储的海量非结构化数据（如电子邮件等），智能地利用已存储内容，在数据的生命周期内对其进行管理，告别“暗数据”时代。

控制数据存储量的增长
第一步是控制“暗数据”的庞大数据量。合规管理监督委员会的研究显示，在企业存储的数据中，69%的数据对企业毫无价值 。为什么还要保留它们?

使用传统的数据保护方法，只能保留所有的数据，没有其它的选择。Simpana软件基于内容的保留策略能够仅保留那些对于企业有重要价值的数据，并使企业从中受益。通过使用文件名、类型、用户/群、关键字、Exchange分类、标签等用户自定义策略，Simpana可实现归档解决方案的智能化，提取具有商业价值的内容，将数据保留成本最高减少70%。

全面捕获数据——从边缘数据到云端
揭穿暗数据的下一个关键步骤是确保拥有一个全面的归档策略。边缘数据和移动设备上生成的数据包含着高价值的内容，可与存储在虚拟服务器、企业云端或两者之间的信息媲美。为了确保智能数据策略的成功，必须从所有生成数据的地方采集数据。

Simpana软件将数据存储在SimpanaContentStore中。ContentStore是一个后端存储库，可根据策略来协调，并进一步降低成本、占用空间、风险和管理开销。通过将所有企业数据存储在ContentStore中，企业能够使用一个单一、不可复制的索引去管理所有数据，从而有助于更好地管理应用、流程和数据流，同时方便地获取信息，提高生产力、促进协作并提高决策水平。

自助访问功能
不同员工关注不同类型的数据。销售团队需要每个季度的价格趋势信息，运营团队需要设施使用方面的数据，人力资源部门则需要详细的职场满意度数据。所有这些数据都保存在归档信息中，如不用于搜索，它们毫无用处。与其在IT部门中设立一个高成本的数据挖掘和分析团队，不如让各个部门能够自助搜索和访问所需数据。毕竟，他们才最了解自己需要什么数据。

Simpana软件能够让您的用户方便地获取所需信息，无需向IT部门寻求帮助。用户能够快速地发现、访问和分析所需信息，并将它们从SimpanaContentStore中提取出来。凭借对已存储数据的充分了解，显著提升企业员工的生产力。

自动管理数据生命周期
对企业毫无价值的存储数据正在快速增长，这促使我们对数据从生成到处理的整个生命周期进行评估。事实上，制定内容删除的治理策略是减少“暗数据”的一个关键。

Simpana软件使用自动化策略对信息进行分类、整理、保留和删除，从而优化整个信息管理生命周期。Simpana不仅能够帮自动保留记录，还能帮助企业更有策略地管理数据，更好地应对合规审计和诉讼。

确保合规和发现
合规审计和诉讼是任何企业都不愿面对的两件事，但从现实的角度，每个企业都知道他们应该为此做好准备。监管法规涉及所有行业，而且企业也了解法律诉讼对自身构成的风险。而降低此类成本的最佳方法就是主动使用全面的搜索和在线查询功能。

Simpana软件的设计初衷就在于通过有效搜索企业所有的电子化存储信息（ESI），降低成本和风险。软件通过单一控制台和ContentStore虚拟存储库完成上述任务，确保所发现的信息不仅简单直接，并且是受保护的，并将发现时间从数小时缩短至数秒。此外，Simpana软件还能给法务和合规团队带来更多便利，它的Case Manager（案例管理）功能可按照具体情况集中运行并管理设备、笔记本电脑、电子邮件和文件的依法保留、分组依法保留和查看功能。

简单地归档数据无法提供实现业务转型所需的智能。为了真正点亮“暗数据”企业需要一个智能的归档解决方案：智能地控制数据存储量的增长，全面捕获数据，并为用户提供简单的自助访问功能，同时在它们的生命周期内对它们进行管理，降低合规和诉讼风险及成本。Simpana软件为企业提供智能归档解决方案，告别 “暗数据时代”，释放企业数据的真正价值。