数据管理 什么是数据管理？
数据管理涉及以高效、经济的方式收集、存储、组织、维护和保护数据。这涵盖了数据治理、数据架构、数据质量、数据集成、数据安全、数据隐私及生命周期管理等多个方面。其目的在于确保数据的准确性、可用性，以及授权用户的可访问性，从而为有效的决策制定与战略规划提供支持。
现代组织借助数据管理，提升决策能力、运营效率、监管合规性与创新动能。
- 数据管理的重要性
- HPE 如何帮助您解决数据管理难题？
- AI 和数据管理如何协同运作
为什么数据管理在当今时代如此重要？
数据管理可帮助企业增强和改善以下方面：
- 决策 - 借助分析与可视化工具，高质量的数据能够助力企业做出精准、及时的决策。
- 数据质量 - 确保数据的准确性、一致性与完整性，这对于提升效率、提高满意度及保障合规性而言至关重要。
- 数据安全和隐私 - 保护敏感数据免遭泄露并确保遵守隐私法规。
- 运营效率 - 减少数据冗余与错误，优化资源利用效率，并改善数据流转过程。
- 监管合规性 - 满足法律要求，降低因数据保护法违规导致的处罚风险。
- 节省成本 - 降低存储成本，最大限度减少数据重复，并避免因违规及不合规行为产生的额外费用。
- 创新和竞争优势 - 可靠的数据能够驱动创新突破、构筑市场优势，并助力新机遇的发掘。
- 可扩展性和灵活性 - 支持能够适应业务需求与技术变革持续变化的数据系统。
HPE 如何帮助您解决数据管理难题？
HPE 通过 HPE GreenLake 平台彻底简化数据管理，帮助企业加速实现业务转型。企业可以避免公有云数据迁移带来的高昂成本、风险和延迟，同时满足隐私与数据主权方面的合规性及监管要求。革命性的云数据服务套件有助于业务部门 (LOB) 和应用管理员即时自行配置存储，同时轻松保护应用和数据，从而加速应用部署。借助 HPE 数据管理产品和解决方案，IT 团队可以充分利用存储即服务，为所有工作负载提供云运营体验，从而大力推动创新。他们可以从操作员蜕变成服务提供者，开始管理业务成果，而非基础设施。
HPE GreenLake 提供：
存储即服务 — 利用基于 SaaS 的控制台简化、自动执行并协调整个数据生命周期内的数据工作流程，同时为数据基础设施提供云运营敏捷性，从而加速转型。HPE GreenLake 提供横跨边缘、核心和云的一整套云服务，可让从数据管理员到数据创新者的所有人都能加速获得数据、提升敏捷性并实现创新。
现代数据保护 — 利用现代数据保护确保您的数据安全。这项服务专为提供强大的安全性而设计，可防止数据丢失，抵御勒索软件威胁，并且能在消除前期资本支出或过度配置风险的情况下，满足各个备份服务级别协议的要求。随需应变的云原生备份与恢复服务可提供敏捷性，而预配置的内部部署解决方案则能扩展您的业务选项。
HPE GreenLake 由云原生数据基础设施和 AI 驱动型洞见提供强力支持，可提供弹性扩展的敏捷性，以及连结业务价值与用途的即用即付模式。
HPE Software — 通过大规模的现代数据分析挖掘数据洞见。利用完整编排的 Kubernetes 容器平台和内置的持久型存储层和 ML Ops，加快数据科学工作流程。
HPE Alletra — 通过即服务和无限扩展能力，获享横跨多个云的统一体验，同时通过基于 SaaS 的单一控制台管理整个环境。云原生 HPE Alletra 为您的关键业务工作负载提供 100% 的可用性保证，能够实现卓越性能以及无中断的扩展。
HPE ProLiant Compute — 为混合环境量身打造，可从数据中发掘更多价值，有助于在边缘到云环境中获取洞见、实现创新。不论数据位于何处，该解决方案都能够加速获得洞见，提供应有性能、效率和规模，为数据团队赋能。
HPE InfoSight — 利用冠绝同业的基础设施人工智能实现自主运维，重新定义数据、应用和基础设施管理，让基础设施的运维工作仿若无物。HPE InfoSight 每一秒都会从世界各地的 10 万多台系统中收集和分析数据，运用这些分析结果预测并自动解决 86% 的客户问题。
AI 和数据管理如何协同运作？
AI 和数据管理相结合，能够增强彼此的功能。这些举措共同助力组织更高效地运用数据、挖掘更深入的见解、并做出明智的决策。以下是 AI 和数据管理相互补充的若干方式：
AI 和数据管理协同运作，能够增强彼此的功能。有效的数据管理为 AI 提供了高质量、安全且组织有序的数据基础，而这些数据正是其生成准确且有意义的见解所必需的。相反，AI 通过自动化流程、提升数据质量及提供高级分析功能，来增强数据管理的效能。这些举措共同驱动组织的创新突破、运营效率提升与战略决策优化。
AI 和数据管理如何协同运作？
| 功能 | AI | 数据管理 |
|---|---|---|
| 提高数据质量和准确性 | AI 用于自动化数据清理和验证过程，以便识别和纠正错误、不一致和缺失值。机器学习模型依托历史数据开展训练，旨在随着时间推移持续提升数据质量。 | 数据管理工作制定了关于数据收集、存储与维护的相关政策。高质量的数据对于训练可靠的 AI 模型至关重要。 |
| 改进数据集成和可访问性 | AI 简化了来自各种来源的数据集成，将结构化数据和非结构化数据相结合。NLP 可将非结构化数据转换为可用格式。 | 数据管理负责协调来自各类来源的数据，确保其能够通过数据仓库、数据湖及数据湖屋进行访问。这种结构化方法支持无缝的 AI 数据集成。 |
| 提高运维效率 | AI 能够自动执行数据输入、验证及报告生成等数据管理任务，进而节省时间并降低人为错误的发生概率。这让人力资源能够专注于战略性活动。 | 高效的数据管理能够确保 AI 系统所用数据的可靠性与可访问性，进而提升整体数据操作的效能。 |
| 提升数据安全性与合规性 | AI 可以实时监控数据访问以检测安全威胁。机器学习模型能够预测漏洞，并实现风险应对的自动化。 | 数据管理负责制定安全协议，并确保对数据隐私法规的严格遵守。这有助于为 AI 运行营造安全的环境，保护敏感数据免遭泄露。 |
| 更深入的洞察和预测性分析 | 机器学习和深度学习等 AI 技术可以分析大型数据集以发现隐藏的模式和相关性。AI 还提供预测性分析，以预测未来的趋势和行为。 | 有效的数据管理能够保障用于分析的数据精准无误、及时更新且全面完整。这为 AI 生成有意义且可落地的见解奠定了坚实基础。 |
| 可扩展性与适应性 | AI 能够处理海量数据并进行实时运算，因此适用于大数据环境。AI系统还具备适应数据与业务需求动态变化的能力，能够提供良好的可扩展性。 | 数据管理能够提供支撑可扩展 AI 应用所需的基础设施与架构体系。这涉及到数据存储管理、处理能力调配，以及确保数据的互操作性。 |
| 增强决策和战略规划 | AI 驱动型决策支持系统能够提供可执行的洞见、针对性建议及自动化决策能力。AI 可以通过模拟不同场景，来评估潜在结果并支持战略规划。 | 在 AI 洞见的支持下，数据管理能够为明智的决策和战略规划提供可靠的高质量数据。 |
| 生命周期管理与优化 | AI 可以自动化数据生命周期的各个阶段，涵盖数据的创建、收集、存储、分析及删除。机器学习模型能够优化数据留存与归档策略。 | 数据管理包括制定数据留存、归档及删除策略，以此确保合规性并优化存储成本。 |