
数据的价值是从保护好了开始的
数据对于企业的重要性增强了,不论是数据类型还是数据的利用方式都有了很大变化。为此,在大数据时代里的数据保护比起传统时代就有了更多内涵,不单时存在哪里、怎样存的问题,更应将企业的数据保护与企业业务相联系,根据具体需要作出相应的合理保护措施。在这方面,蔡报永介绍,Commvault在向客户推荐数据保护方案的时候会与客户进行比较深入的沟通,会从业务驱动的角度来分析具体的保护需求,“比如核心业务数据可能不能用传统备份,可能需要用快照或者镜像方式”。毕竟不同的企业有着不同RTO、RPO要求,同一企业的不同业务也有着不同的要求,所采取的数据保护模式也应不一样。“我们作为专业技术人员,可以为用户提供相应的咨询服务,告诉用户目前在业界,哪些数据用哪种方式是最恰当的,从而选用对用户自己最适合的策略。” 蔡报永补充说。
个性化的数据保护措施也应做到简化管理
然而,现实情况却比期望的复杂,原因在于历史的复杂。怎么讲呢?由于历史原因,绝大多数的企业都没有来得及为自己的数据保护做出长远规划。虽说是步步为营,每一个项目的上马都有不同系统的上线,企业业务的不断拓展是建立在大量的异构系统之上的。久而久之,这样带来的结果就是当业务成规模后带来后台数据管理系统边际成本的不断增长。“大家都痛苦得不得了,因为每一个快照每一个复制,可能都会牵扯十几个,二十个人工维护的脚本,管理界面都是各不相同的。一旦你的存储要改变脚本,而且不同的存储不一样,EMC一套,HDS一套,NetApp一套。” 蔡报永解释说。为此,当前业界都在谈论“整合”“融合”之类的话题,期望可以一套系统统领全局,这是当前业界的迫切需求。据蔡报永介绍,Commvault的软件是和所有的厂商的快照和复制技术有机的结合起来,可全面兼容异构平台的帮用户做存储保护管理。异构平台积累下的数据孤岛问题已成为当前众多企业,尤其是大型企业最为头疼的问题,融合、集成的管理平台正是落地的好时候。
数据保护方案与云结合
当前的数据保护方案不仅需要集成的前沿理念,也需要与云计算为代表的前沿技术相结合。如今,企业采用云平台已经不是个新鲜话题,从企业的生产系统到企业的办公系统都有了广泛的实践。为此,企业的数据保护策略需要与云技术实践相结合,从更广的层面做出安全思考。蔡报永介绍,Commvault在华为、亚马逊、Azure等诸多公有云上都有接口,这意味着用户可以在公有云中实现在本地同样的保护策略,从而可以将数据保护延展到更广的空间。“Commvault软件提供了一个REST API给这些云,用户可以云上的数据往Commvault上放,只要调用一个函数放过来,我们就可以自动的帮它保护好了,我们都有解决这类大数据云平台的解决方案。”
“对于整个数据管理趋势而言,将来一个企业是否把数据看成战略资产、是否充分利用了战略资产,就必须做到节约公司成本、提高生产率,并且在进行大数据分析之后能够拓展出新的市场。这也是我们所认为的将来一体化的数据管理软件能够为这个企业所提供的三大优势。
大数据时代不是茶余饭后可有可无的谈资,而是成王败寇的生死之战。简单说来,数据的价值是从保护好了开始的。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14在数字化浪潮中,数据分析师已成为企业 “从数据中挖掘价值” 的核心角色 —— 他们既要能从海量数据中提取有效信息,又要能将分 ...
2025-10-14在企业数据驱动的实践中,“指标混乱” 是最常见的痛点:运营部门说 “复购率 15%”,产品部门说 “复购率 8%”,实则是两者对 ...
2025-10-14在手游行业,“次日留存率” 是衡量一款游戏生死的 “第一道关卡”—— 它不仅反映了玩家对游戏的初始接受度,更直接决定了后续 ...
2025-10-13分库分表,为何而生? 在信息技术发展的早期阶段,数据量相对较小,业务逻辑也较为简单,单库单表的数据库架构就能够满足大多数 ...
2025-10-13在企业数字化转型过程中,“数据孤岛” 是普遍面临的痛点:用户数据散落在 APP 日志、注册系统、客服记录中,订单数据分散在交易 ...
2025-10-13在数字化时代,用户的每一次行为 —— 从电商平台的 “浏览→加购→购买”,到视频 APP 的 “打开→搜索→观看→收藏”,再到银 ...
2025-10-11在机器学习建模流程中,“特征重要性分析” 是连接 “数据” 与 “业务” 的关键桥梁 —— 它不仅能帮我们筛选冗余特征、提升模 ...
2025-10-11在企业的数据体系中,未经分类的数据如同 “杂乱无章的仓库”—— 用户行为日志、订单记录、商品信息混杂存储,CDA(Certified D ...
2025-10-11在 SQL Server 数据库操作中,“数据类型转换” 是高频需求 —— 无论是将字符串格式的日期转为datetime用于筛选,还是将数值转 ...
2025-10-10在科研攻关、工业优化、产品开发中,正交试验(Orthogonal Experiment)因 “用少量试验覆盖多因素多水平组合” 的高效性,成为 ...
2025-10-10在企业数据量从 “GB 级” 迈向 “PB 级” 的过程中,“数据混乱” 的痛点逐渐从 “隐性问题” 变为 “显性瓶颈”:各部门数据口 ...
2025-10-10在深度学习中,“模型如何从错误中学习” 是最关键的问题 —— 而损失函数与反向传播正是回答这一问题的核心技术:损失函数负责 ...
2025-10-09本文将从 “检验本质” 切入,拆解两种方法的核心适用条件、场景边界与实战选择逻辑,结合医学、工业、教育领域的案例,让你明确 ...
2025-10-09在 CDA 数据分析师的日常工作中,常会遇到这样的困惑:某电商平台 11 月 GMV 同比增长 20%,但究竟是 “长期趋势自然增长”,还 ...
2025-10-09Pandas 选取特定值所在行:6 类核心方法与实战指南 在使用 pandas 处理结构化数据时,“选取特定值所在的行” 是最高频的操作之 ...
2025-09-30球面卷积神经网络(SCNN) 为解决这一痛点,球面卷积神经网络(Spherical Convolutional Neural Network, SCNN) 应运而生。它通 ...
2025-09-30在企业日常运营中,“未来会怎样” 是决策者最关心的问题 —— 电商平台想知道 “下月销量能否达标”,金融机构想预判 “下周股 ...
2025-09-30Excel 能做聚类分析吗?基础方法、进阶技巧与场景边界 在数据分析领域,聚类分析是 “无监督学习” 的核心技术 —— 无需预设分 ...
2025-09-29XGBoost 决策树:原理、优化与工业级实战指南 在机器学习领域,决策树因 “可解释性强、处理非线性关系能力突出” 成为基础模型 ...
2025-09-29