数据智能管理面临三大挑战

数智融合时代对我们意味着什么?数据智能管理又要面对哪些挑战?联想凌拓首席执行官陆大昕表示，挑战主要体现在三个方面：

联想凌拓首席执行官 陆大昕

第一随着数据量飞速增长，数据规模空前庞大。数据类型的比例结构发生了显著变化。根据信通院2022年发布的《中国数智融合发展洞察》数据显示，据测算，全球数据量以59%以上的年增长率快速攀升。对比全球，中国数据量的上升则更为迅速。预计到2025年，中国数据量会达到49ZB，到2030年，将会达到空前的175ZB。这样的数据规模着实惊人。伴随着数据量的飞速增长，不同种类数据比例结构也在发生变化，其中非结构化数据的占比在不断上升，当前数据总量中80%是非结构化和半结构化数据。而结构化数据仅占数据总量的20%。

第二数据利用率偏低，成为限制数据价值发挥的重要因素。受制于历史沿革以及技术手段，结构化数据的履行相对较高，达到了70%。而非结构化数据的利用情况却然有很大的提升空间。虽然非结构化数据的体量占比越来越高，但是与之相对应的利用率却仅为30%，也就是说仍有海量的非结构化数据没有被充分利用，其应有的价值也没有得到充分发挥。

第三充分发挥数据价值，真正实现从数据资源化到数据资产化的跃升，需要全面提升数据存储能力、数据洞察能力、数据流动能力以及数据管理能力。

数据智能：安全是基础

尽管数据智能管理面临着不小挑战，但思想及技术已然正在觉醒。我们看到，提升数据存储能力、数据洞察能力、数据流动能力以及数据管理能力开始形成较为成熟的产业链。但无论产业链如何发展，作为最基础的数据安全一直是重中之重。

随着企业逐步从信息化走向数字化，企业从某个点上提高质量、提升效率、降低成本的方式转变为利用互联网、大数据、人工智能、云计算等技术和资源，实现产业的转型及产业模式的升级，在提质降本增效的同时，更加提高适应各种不确定因素和环境的能力，例如：疫情、政策变化、线下流量线上化、存量流量竞争、流量集中化等，企业数据面临的安全风险也越来越大。中国计算机行业协会信息存储与安全专业委员会秘书长阳小珊博士/研究员便指出，企业数据至少面临着以下几大安全风险：

第一网络安全，网络攻击无时不在，造成安全事故多，损失程度大;第二个方面是安全风险，即存储介质。第三是数据存储的周边环境风险，也就是物理环境安全。例如水灾、火灾和地震、暴恐等;第四要考虑设备本身和人为运维方面的问题，包括但不限于考虑设备老化、运维管理等;第五是供应链的严重风险。

为做好数据存储的安全防护和高效利用数据存储系统，需要把握以下几点关键：

一要明确数据保护和利用的目标。本着以目标导向的原则，依照实际需求，具体目标拆分维度，包括网络安全目标，存储容量目标，扩展性的目标以及性能效率。

二是明确保护的对象。保护对象即数据，怎么做好数据的分类管理，提高存储的效率，可以参照相关的法律法规和国家行业的技术标准和要求。一方面进行分类分级管理(不同的行业应用区分、数据的重要性分类、数据结构分类)。另一方面进行数据分级(冷数据冷存储，温数据温存储，热数据要高度冗余和高效利用)。

三是从系统层面做好顶层。系统性的规划和设计可以防止顶层设计的缺陷，好的系统架构不仅是高效保护数据的方案，还可以确保我们的数据资产被高效利用，安全性和性能效率都可以达到理想效果。

四是明确数据中心。各种因素，如水灾、暴恐、火灾、温度、湿度、空气洁净度、静电防护、电磁干扰等等都会导致数据中心产生故障，从而影响数据安全，所以这就需要用户单位和存储厂商重点关注。

五是确保供应链安全。从供应链安全维护角度来说，主要是从两方面达到这个目标。一方面使用安全可信的产品，另一方面是使用标准化的产品。

六是做好“最后一道防线”。一方面需要采取多重数据保护方采取容灾备份、备份、归档综合性技术。热数据可以采取双活容灾，温度数据可以采取实时备份，冷数据可以全面归档。

数据智能：存储能力是关键

在数据智能管理中，如果说安全是基础，那存储能力则是关键。数据存储能力既是数据相关能力的基石，也是发挥数据价值的基石。对于一个完善的数据存储平台来说，如何兼顾容量、性能、效率，并最终实现在成本合理的前提下，完成数据存储，是一直以来存储产品追求的目标。

通过提升数据洞察能力，我们可以清楚的了解数据规模、数据类型、数据质量以及数据的温度。在清楚洞悉数据属性后，我们可以采用不同的技术，对数据进行进一步整理、加工，从而提升数据利用率，更方便的使用数据，更充分的发挥数据价值。对于数据流动能力来讲，当前大部分企业都在采用多种资源共同支撑IT系统，从空间维度来看，主要包括边缘、自有数据中心、托管数据中心、公有云等。从资源种类的维度来看，包括物理机、虚拟机、容器等。与此同时，数据流动也涵盖了不同的用途，例如数据移动、数据备份、容灾等。提升数据流动能力不仅保障了数据安全性，同时消除了数据及资源孤岛，确保数据被高效利用，从而充分发挥企业IT系统中多种资源的价值。最后，提升数据管理能力，使得数据安全、数据保护以及数据治理能够完整覆盖数据安全生命周期，实现数据在产生直至消亡过程当中，被有序、可控、精准的管理。

这四种核心能力覆盖了多个维度和层次，从而使数据的组织、使用以及数据价值的发掘达到质的飞跃。同时，这四种核心能力全面覆盖了空间、数据类型、存储协议、计算资源应用以及场景等多个维度。在不同维度上，覆盖多个层次，从而使数据的存储、洞察、流动和管理更加有序、高效。使数据价值得到进一步发挥。最终将数据转变为业务优势、竞争优势、帮助企业在瞬息万变的市场竞争中获得先机。

联想凌拓数据智能产品战略发布：三大方向发力

基于对上述趋势的把握，联想凌拓近日发布其数据智能产品战略。从产品覆盖的维度来看，联想凌拓的产品覆盖了传统存储、软件定义存储、云及数据管理软件等领域，并且提供数据安全，数据备份，大容量扩展存储，存储服务器平台及存储交换机等产品。主要分为三个方向：

在传统存储领域，基于母公司的全球技术领导力，充分发挥本地化优势，保持技术先进性，在关键行业树立标杆应用解决方案。同时，积极拓宽行业应用和创新行业解决方案。在此基础上，积极推动传统存储本地化工作，更接地气的满足越来越多的本地化需求，为更广泛的客户服务。

在软件定义存储产品领域存储有着非常广泛的应用市场，需要丰富的软件功能来覆盖不同的行业细分领域。例如:大容量的分布式文件存储，分布式对象存储，以及在端和边发展都非常迅猛的边缘计算与存储，联想凌拓已经拥有了坚实的软件平台基础，能为各领域的不同的应用场景，提供数据管理服务。同时也会有更多的技术来优化软件定义存储系统的性能，从而使得产品更具竞争力。

在云及软件方面，联想凌拓母公司NetApp已经有了非常丰富的云端数据管理软件，并且已经提供了丰富的产品应用。例如Astra Control Center在为客户提供灵活的资源部署和弹性管理的同时，也将企业级的数据管理技术协同，纳入到整体资源管理中，帮助客户在云端获得企业级的数据管理功能及安全性。例如Cloud Insight，可以帮助客户洞悉云端资源信息。提高资源管理效率。

数据时代，每一家现代化企业均是数据型企业。他们不再需要更多数据，而是需要更高质量的数据，以及更智能的数据管理。联想凌拓将持续为中国企业塑造创新驱动的发展新动能新优势，助力企业在数字化道路上勇毅前行，以数字动能推进数字中国建设。