京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
六个提示 预防企业数据发生灾难
数据,企业今天处理的大量数据使他们面临着许多困难挑战,这些挑战之中不仅有各种类型的数据灾害本身,而且与制定强有力的处理和恢复这些灾害的计划有关。这些计划需要能够从越来越大的应用程序中恢复越来越多的数据,并且这样做符合符合其业务需求的服务级别协议。
IT和业务方面经常会有数据需要恢复,哪些数据需要立即恢复,以及以后可以收回哪些数据。结合许多企业仍然依赖基础数据保护系统和解决方案,难以备份业务所需的所有数据,或者在业务需要的时间和方式下恢复。
这里提供了以下提示,帮助企业开发数据保护计划,使企业能够在数据灾难时快速,经济地恢复所需的数据。
一 ,失败计划=计划失败
在数据灾难发生后,即刻的反应是如何在计划中得做出明确的反应。未能规划数据灾害的企业将会出现更多的数据危机。通过定义明确的数据恢复服务级别来满足企业的业务需求,您可以简化恢复过程,同时避免“过度建设”,并花费太多的不必要的数据保护和恢复解决方案。
二,规划不同类型的数据灾难
虽然企业知道数据灾难可能造成的损害,但他们往往不会考虑可能影响其业务的所有不同类型的数据灾难。人为错误和自然灾害可能会破坏企业的数据,就像硬件故障,软件问题一样。为了使企业能够全面准备从各种数据灾难中恢复过来,企业必须为所有现实的潜在数据灾难制定计划。
这个过程的第一步是确定各种数据灾难对企业的影响程度。一旦确定,企业需要评估每次灾难所需的恢复时间类型。通过了解需要的恢复时间,您可以确保计划的设计可以满足突发事件,并且如果数据灾难发生,可以使企业的每个人都平静,按时完成工作。
三,准备在所有基础设施(包括云端)处理灾难
越来越多的公司正在云环境中进行计算工作运行业务,如AWS或Azure。随着这一增长,公司需要准备处理数据灾难,这些灾难不仅影响其内部部署基础架构,而且影响其云基础设施。如果出现紧急情况,员工和企业在其所需的任何基础设施上可以恢复他们需要的数据。此外,与云的典型优势并存,一些公司发现云也被证明是一种敏捷快速的,有弹性和负担得起的灾难恢复选项。
四,定义服务级别协议
无论是IT部门还是其他部门,在企业里可能会认为IT他们了解灾难恢复计划,服务水平是一流的实际上灾难恢复计划是需要多个部门协同合作的。如果发生灾难,企业任何部门双方都应该积极主动响应。通常,IT有资源和能力提供技术服务,但业务方面的期望和需求并不一致。
这意味着需要各个部门之间协同合作,制定一个能够顺利恢复的计划,这关系到灾难恢复成功与否,是至关重要的,双方保持一致,员工和企业在实际发生灾难时的压力降低到最小。
五,测试您的数据环境
在制定了明确的服务级别协议和应用重要性的清单之后,企业在数据灾难发生之前需要对其数据恢复计划进行测试。不仅测试有助于确保计划的有效性,而且还可以揭示自动化数据恢复的新方式,有助于减少恢复时间和数据保护成本。
六,更新您的数据灾难计划
这往往被忽视,这是避免数据灾难的重要步骤。有的恢复计划使用五年,十年甚至更久(和数据备份和恢复假设)并不少见。随着技术和数字业务需求的不断变化,组织必须每季度(甚至在短时间内)对其数据灾难计划进行测试和更新。
随着数据,应用,技术和业务需求的不断变化,例如三个月前工作的灾难计划现在可能已经过时了。该计划已经不能保护所需的数据,经常更新灾难计划,可以更好地保护数据,降低数据灾难风险或加快数据恢复时间。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
指标体系是企业数字化分析、业务监控、经营决策的核心基础框架,是将零散数据转化为可衡量、可对比、可落地业务价值的关键体系。 ...
2026-10-08随着市场竞争日趋饱和,同质化低价竞争逐渐陷入内卷僵局,传统以价格、渠道、促销为核心的营销模式边际效益持续递减。在此背景下 ...
2026-10-08 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-10-08你有没有想过,手机里点外卖、刷社交软件、转一笔账,背后到底是谁在替你"记着账"? 答案其实很简单:数据库,以及跟它对话的那 ...
2026-10-07CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、数据分析四大思维 1. 对比思维:没有对比就没有分析 核心观点:单独一个数字没有意义,有 ...
2026-10-05Kimball 是方法,星型模型是它产出的形状。 很多人把"Kimball vs 星型模型"当成一道选择题——这本身就是个误会:Kimball 是动词 ...
2026-10-05写在开头 老板在微信上甩来一句: "帮我看下为什么销量跌了。" ” 你回工位,打开 SQL,开始写。查订单表、拉近三个月、按 ...
2026-10-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 事实表 vs 维度表 对比维度 事实表 维度表 核心问题 记录“业务发生了什么事” 描述 ...
2026-10-02做数据聚合时,PySpark的groupBy()确实能完成统计,这也是它的本职工作。但它有一个根本性局限:每一组数据,最终只能返回一行 ...
2026-10-01热力地图是数据可视化中极具辨识度与实用性的空间分析图表,结合地理空间维度与数据密度特征,通过颜色深浅、色阶渐变直观展示数 ...
2026-09-30 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-09-30同样是“银行数据岗”,在国有大行总行数据中心、在一家城商行的零售部、在银行系金融科技子公司、在保险公司,工作内容、成长节 ...
2026-09-29在数据分析与统计学研究中,数据往往不是独立存在的,不同变量之间普遍存在相互关联、相互影响的关系。相关性统计分析是挖掘变量 ...
2026-09-29 导读:大多数人只把 dataclasses 当成偷懒工具,用来少写 __init__、__repr__ 这类魔法方法。但它的能力远不止于此。本文带 ...
2026-09-29 很多数据分析师能熟练地计算指标、搭建标签体系,但当被问到“画像到底在解决什么问题”“画像和标签是什么关系”“画像如何 ...
2026-09-29在MySQL数据库运维与业务开发中,行业普遍存在“数据达到千万级就必须分表”的说法。但在实际生产环境中,千万条数据并不是强制 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 5W1H 分析法 定义:经典系统性思维框架,通过六个核心维度对问题进行全方位拆解与剖析,确 ...
2026-09-28 很多分析师在设计标签时思路清晰,但真到落地环节却面临“数据在手,不知如何转化为可用标签”的困境:或因加工方式选择不当 ...
2026-09-28CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 用户标签体系 定义: 通过一系列高度精炼的特征标识,对用户属性、行为与偏好进行量化刻画 ...
2026-09-24Pandas是Python生态中用于表格数据处理的核心库,广泛应用于数据清洗、统计运算、报表输出、数据分析建模等场景。在处理极大数值 ...
2026-09-24