數據管理經歷了哪些階段?很多企業都在優化原有的基于策略定義的數據管理模型，開始使用基于數據使用行為的數據管理方法。數據管理的發展路徑大致可分為五個階段：數據可用性、數據聚合、數據可視化、數據服務編排、AI驅動自動化，不同的業務可能處于不同的發展階段。

　　1、數據可用性

　　關于數據的一切都基于數據的可用性。數據保護是一切數據管理行為的基礎，為未來的數據使用行為提供保障。數據備份、數據復制和安全保留是確保數據可用性的數據保護的核心要素。

　　如今，云計算架構發生了巨大的變化。數據塊的副本可以從架構中即時生成。為什么需要備份?因為很多企業的數據備份架構還是和以前一樣簡單粗暴，就是通過數據復制。存儲數據副本的方法。這不能稱為備份，因為數據本身是有狀態的，在進行數據保護時，必須保證數據的一致性、有效性和可恢復性。這與使用恢復的數據時應用程序的行為密切相關。為了使數據恢復后能夠靈活地被應用程序使用，數據管理平臺應在第一階段針對應用程序進行適配和優化。

　　2、數據聚合

　　企業開始深入理解數據，利用數據為企業創造價值。這個階段的目的是保證數據存儲在多態數據中心，即跨物理、虛擬、云等多種架構和應用平臺，以與云環境兼容的數據格式，松散地存儲數據。耦合方式，從而使企業更容易實施云計算。集中管理。這不僅發生在基礎設施級別，還涉及對各種應用程序的適應。通過集中控制，企業可以更流暢地在各種基礎設施上工作，快速訪問數據，為未來的數據利用和應用讀寫卸載提供基礎。

　　3、數據可視化

　　企業已進入數據使用行為可視化階段，被動數據管理轉變為關注數據使用行為的主動方式。相比之下，數據管理的早期階段側重于始終保持業務在線和數據安全。企業更加關注數據使用行為的合規性，并在數據管理平臺上定義了數據使用行為的入口和服務目錄，使企業在數據管理和使用的競爭中處于領先地位。在這個階段，數據管理為企業提供更廣泛的戰略支持。

　　5、數據布局

　　企業更注重數據管理和效率。數據管理和使用的重復性和復雜性，以及人工誤操作帶來的潛在風險，使得關注執行效率的企業更傾向于對企業經常使用的數據服務形成一個編排流程，這也有利于使用數據的。合規提供了重要保障。日益復雜的數據管理需要統一的服務端口來簡化數據管理。

　　5、自動化

　　數據管理的大部分場景將由人工智能和機器學習驅動，機器學習引擎會根據企業的實時業務需求自動備份、恢復和遷移數據。雖然大多數企業的數據管理完全自動化還需要幾年時間，但有些企業已經在利用新技術來支持他們的數據管理戰略。

　　數據管理經歷了哪些階段就介紹到這里。近年來，企業正在對現有的數據管理體系進行改造，優化原有基于策略定義的數據管理模式，并開始使用基于數據使用行為的數據管理方法。確保數據不僅可用而且有效，因此你的數據資產始終具有其全部價值。更多關于“Python培訓”的問題，歡迎咨詢千鋒教育在線名師。千鋒教育多年辦學，課程大綱緊跟企業需求，更科學更嚴謹，每年培養泛IT人才近2萬人。不論你是零基礎還是想提升，都可以找到適合的班型，千鋒教育隨時歡迎你來試聽。