數據管理發展經歷了幾個階段？近些年企業都在改革現有的數據管理體系，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式。確保數據不僅可用且保持活性，從而始終讓數據資產充分發揮本身價值。下面我們來看看數據管理發展經歷了幾個階段吧。

       數據管理發展經歷了幾個階段？

       1、數據可用性

       有關數據的一切基于數據的可用性。數據保護是一切數據管理行為的基礎，為之后的數據使用行為提供保障。數據備份、數據復制及安全保留是數據保護的核心要素，以保證數據的可用性。

       如今云計算架構已經發生巨大的變化，從架構上數據塊的副本可以瞬時產生，為什么還需要備份呢?因為現在很多企業的數據備份架構還是像以前那樣簡單粗暴，即通過數據拷貝的方式，進行數據副本的存放。這并不能稱之為備份，因為數據本身是有狀態的，并且在進行數據保護的時候，要保證數據的一致性、有效性以及可恢復性。這與應用在使用被恢復的數據時的行為強相關，為了使數據在被恢復以后可以靈活地被應用所使用，在第一階段要對數據管理平臺進行面向應用的適配與優化。

       2、數據聚合

       企業開始深入了解數據，利用數據為企業創造價值。此階段的目的是確保在多態的數據中心，即跨物理、虛擬、云等架構與應用平臺，以與云環境適配的數據格式和松耦合的方式存儲數據，從而使企業更容易進行云化的集中管理。這不僅僅發生在基礎架構層面還涉及與多種應用的適配。通過集中控制，企業可以在各種基礎架構上更流暢地工作并快速訪問數據，為今后數據的利用和應用的讀寫分流提供基礎。

       3、數據可視化

       企業已經進入數據使用行為可視化階段，被動的數據管理轉變為主動的關注數據使用行為的方式。相對而言，數據管理早期階段的重點是始終保持業務在線與數據安全。企業更加關注數據的使用行為是否合規，并且已經在數據管理平臺之上為數據使用行為定義了入口與服務目錄，這使企業在數據管理與使用的競爭中保持領先。在此階段，數據管理為企業提供了更廣泛的策略支持。

       5、數據可編排

       企業更加注重數據管理與使用效率。數據管理與使用的重復性與復雜性，以及由人工誤操作帶來的潛在風險，使關注執行效率的企業更偏向于將企業頻繁使用的數據服務形成可編排的流程，這也為數據使用的合規性提供了重要的保障。數據管理越發復雜需要簡化數據管理的界面統一服務端口。

       5、自動化

       數據管理的多數場景會轉為由人工智能和機器學習來驅動，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。盡管對于大多數企業而言，數據管理完全自動化還需要幾年的時間，但有些企業已經開始利用新技術來支持其數據管理策略。

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