软件目录（www.cnosoft.com）5月21日讯：近几年，各大企业纷纷对现有的资料管理系统进行了改革，从战略角度对传统的数据管理模式进行了优化，逐步采用了以数据利用行为为基础的管理模式。以保证数据不但是可用的，也是活跃的，因此总是能使其充分发挥其自身的价值。
从历史角度来看，数据的管理是一个不断演化和发展的过程。它的发展历程可以分为五个阶段：数据的可用性、数据的聚合、数据的可视化；可编程的数据服务，由人工智能驱动的自动化。不同的公司在发展的过程中会有很大的差异。
01可获得的资料
在第一个阶段，所有与资料相关的活动都以资料的可用性为基础。资料保护是所有资料管理的基本依据，也是日后资料利用的保证。数据备份、数据复制和数据保存是数据保护的关键。
今天，云计算体系结构已经完全改变，从体系结构上讲，可以瞬间生成一个数据块，何必要备份？
理由是：目前许多公司的数据备份结构仍然和以往一样，采用复制的形式存储数据。由于数据自身具有一定的状态，因此在数据保护过程中必须确保数据的一致性、有效性和可恢复性。
这与应用程序在使用恢复数据时的行为有很大的关系，为了使数据在恢复之后能够更好地被应用程序所利用，所以在第一个阶段中，必须对数据管理平台进行面向应用的调整和优化。
02汇总资料
在第二个阶段，公司将会对数据有更深刻的理解，并将其应用到业务中去。这个阶段的目标是保证在一个多个状态的数据中心，即物理、虚拟、云计算等架构和应用平台上，以适合云环境的数据格式和松散的方式来存储数据，这使得企业能够更好地实现云的集中管理。
与此同时，它并不只是在基础结构层次上进行，而是要适应各种应用程序。通过中央控制，企业能够更加顺畅的运行于不同的基础结构，并且能够迅速的获取数据。为以后的资料使用及读写分流的应用奠定了基础。
03资料显示
第三个阶段是企业的数据利用行为可视化，从被动的数据管理向主动关注用户的数据利用行为转变。相对来说，早期的数据管理集中于总是在网络中维护数据的安全性。
在第三个阶段，企业更多地注意数据的使用行为，并在数据管理平台上定义了数据使用的入口和服务目录，从而使企业能够在数据的管理和利用方面处于领先地位。在这个阶段，资料管理可以为企业提供更多的战略支援。
04可以组织数据业务
第四个阶段是对企业的数据管理和利用效率的提高。由于数据的重复性和复杂性，以及人为的错误操作所造成的潜在风险，使得企业更倾向于将经常使用的数据服务组织起来，从而保证了数据的一致性。当前，随着信息系统的日益复杂化，数据管理接口的优化和业务接口的整合成为必然。
05人工智能推动的自动化
到了第五个阶段，大部分的数据处理都会变成人工智能和机器学习，而机器学习引擎则会自动地对数据进行备份、恢复和迁移，以满足企业的实际需求。虽然对大部分企业来说，要实现数据管理的全面自动化还需要好几年的时间，但是一些公司已经在使用新技术来实现自己的数据管理战略。十年以前，一场大地震可以造成无法挽回的损失。
在现代资料管理平台的基础上，一方面，利用物联网传感器来保护资料中心的安全，是一种每天都会发生的维护活动，这会引发资料的拷贝和转换；另一方面，不同层次的灾害复原需要的费用也不同， AI可以降低灾害损失，降低灾害资源分配，降低灾害损失，降低灾害损失，降低灾害损失。
总结
若把五个阶段的资料管理看作是每一家公司都要经历的历程，那么，现在的公司更应该把重点放在当前的位置和阶段上，制定下一步的发展目标，科学地设置重要的转折点；确保所设定的目标能够达到。
在此过程中，公司需要更多地关注目前的数据管理和在目前的状况下，怎样才能高效地使用已有的环境来进行数据的资产化。
