数据管理经历了哪些阶段

　　数据管理经历了哪些阶段?很多企业都在优化原有的基于策略定义的数据管理模型，开始使用基于数据使用行为的数据管理方法。数据管理的发展路径大致可分为五个阶段：数据可用性、数据聚合、数据可视化、数据服务编排、AI驱动自动化，不同的业务可能处于不同的发展阶段。

　　1、数据可用性

　　关于数据的一切都基于数据的可用性。数据保护是一切数据管理行为的基础，为未来的数据使用行为提供保障。数据备份、数据复制和安全保留是确保数据可用性的数据保护的核心要素。

　　如今，云计算架构发生了巨大的变化。数据块的副本可以从架构中即时生成。为什么需要备份?因为很多企业的数据备份架构还是和以前一样简单粗暴，就是通过数据复制。存储数据副本的方法。这不能称为备份，因为数据本身是有状态的，在进行数据保护时，必须保证数据的一致性、有效性和可恢复性。这与使用恢复的数据时应用程序的行为密切相关。为了使数据恢复后能够灵活地被应用程序使用，数据管理平台应在第一阶段针对应用程序进行适配和优化。

　　2、数据聚合

　　企业开始深入理解数据，利用数据为企业创造价值。这个阶段的目的是保证数据存储在多态数据中心，即跨物理、虚拟、云等多种架构和应用平台，以与云环境兼容的数据格式，松散地存储数据。耦合方式，从而使企业更容易实施云计算。集中管理。这不仅发生在基础设施级别，还涉及对各种应用程序的适应。通过集中控制，企业可以更流畅地在各种基础设施上工作，快速访问数据，为未来的数据利用和应用读写卸载提供基础。

　　3、数据可视化

　　企业已进入数据使用行为可视化阶段，被动数据管理转变为关注数据使用行为的主动方式。相比之下，数据管理的早期阶段侧重于始终保持业务在线和数据安全。企业更加关注数据使用行为的合规性，并在数据管理平台上定义了数据使用行为的入口和服务目录，使企业在数据管理和使用的竞争中处于领先地位。在这个阶段，数据管理为企业提供更广泛的战略支持。

　　5、数据布局

　　企业更注重数据管理和效率。数据管理和使用的重复性和复杂性，以及人工误操作带来的潜在风险，使得关注执行效率的企业更倾向于对企业经常使用的数据服务形成一个编排流程，这也有利于使用数据的。合规提供了重要保障。日益复杂的数据管理需要统一的服务端口来简化数据管理。

　　5、自动化

　　数据管理的大部分场景将由人工智能和机器学习驱动，机器学习引擎会根据企业的实时业务需求自动备份、恢复和迁移数据。虽然大多数企业的数据管理完全自动化还需要几年时间，但有些企业已经在利用新技术来支持他们的数据管理战略。

　　数据管理经历了哪些阶段就介绍到这里。近年来，企业正在对现有的数据管理体系进行改造，优化原有基于策略定义的数据管理模式，并开始使用基于数据使用行为的数据管理方法。确保数据不仅可用而且有效，因此你的数据资产始终具有其全部价值。更多关于“Python培训”的问题，欢迎咨询千锋教育在线名师。千锋教育多年办学，课程大纲紧跟企业需求，更科学更严谨，每年培养泛IT人才近2万人。不论你是零基础还是想提升，都可以找到适合的班型，千锋教育随时欢迎你来试听。