智能化數據管理是企業數字化轉型的關鍵一環，但問題在于有時數據會“不服管”。根據Datamation資料顯示，80%以上的企業數據是非結構化的，同時數據量還以每年55%-65%的速度增長。TechJury研究表明，95%的企業為管理非結構化數據所困擾。非結構化數據不僅會提高管理成本，還會增加安全隱患。如何妥善處理這些未被發掘的暗數據(Dark Data)，對絕大部分企業而言至關重要。

　　暗數據，未知的風險與挑戰

　　在非結構化數據進入數據湖(data lake)時，“知道哪里有什么”是最有趣、也最具挑戰性的一步。這要求企業了解數據的完整性及其潛在風險，一旦了解不足，就有可能產生更高的成本、更大的風險和潛在的安全漏洞。然而，目前很少有企業對此進行仔細研究，主要因為絕大多數人都面對著一系列懸而未決的問題：

　　你是否知道全部數據存儲在哪里?

　　你是否知道數據里有什么?

　　你能否確保數據在適當的訪問安全水平下被妥善保護?

　　事實上，那些自認為深諳問題答案的人，要么是在自欺欺人，要么就是并不清楚在數字化轉型、影子IT及IT無處不在的當下IT內部究竟發生了什么。當今企業為適應業務發展變化，需要不斷更新風險與安全評估檔案以及威脅環境分析，而管理暗數據則是這段旅程中的一大挑戰。為了找到并管理暗數據，企業需要利用智能數據管理服務將所有工作負載編入最先進完整的索引，以了解數據和風險并“對癥下藥”，最終實現有效數據管理。

　　風險評估，照亮暗數據的第一步

　　風險評估(Risk Profile)是管理暗數據的關鍵環節。完善的風險評估如同照亮暗數據的一束光，幫助企業能在找到信息存儲位置的同時，做出最佳的數據處理決策，包括了解數據的存儲位置，其特性是結構化的還是非結構化的，以及在特定環境中如何合理地處理這些數據。

　　創建風險評估檔案是高效管理數據的第一步，這好比搬家整理行李。搬家時，人們總是會先把沒有價值的東西清理掉，而非一股腦把所有東西塞入貨車里帶走。同樣，在企業數據管理中，高質量數據是企業最寶貴的資產，誰也不想浪費時間或金錢去管理沒有價值的東西。根據TechJury 測算顯示，低質量數據每年為美國企業帶來的損失高達3.1萬億美元。

　　實際上，企業面臨的許多類的風險都與未有效管理數據有關。如個人信息、企業的隱私數據、知識產權信息、開放域/容易被盜的數據等，都可能成為暗數據而阻礙企業實現“數據就緒”。

　　要突破這一困境，企業必須“走在暗數據前面”，即時更新風險評估檔案，真正實現面向未來、且永不過時的優秀風險管理。Commvault的數據洞察能力能在面對風險挑戰時，很大程度上解決暗數據問題，幫助企業“照亮”前路。

　　Commvault數據洞察，走在暗數據前面

　　Commvault全新智能數據服務平臺所提供的服務包括數據管理與保護、數據安全、數據合規與治理、數據轉換和數據洞察。其中，Commvault的數據洞察能力分為Commvault文件存儲優化、Commvault企業數據保護和Commvault敏感數據治理三部分，可以在很大程度上解決暗數據問題。在人工智能和機器學習驅動下的數據洞察能夠優化和自動化IT流程，可以應用于數據保護、異常檢測，以及云或本地存儲和功耗管理等方面，以減輕勒索軟件和其他數據泄露帶來的風險，有效保護個人身份信息等敏感數據。

　　Commvault的數據洞察能力在業界也獲得了廣泛認可。英國管理服務提供商ORRIUM利用Commvault智能數據管理平臺，幫助客戶實現了高達30%的數據管理成本削減，并達到了90%以上的重復數據刪除率，顯著提高了存儲效率。客戶不僅能在知情的情況下決定數據存放位置，考慮相應安全措施，還能更容易地搜索敏感數據，更快速地對合規性要求做出回應，其對自身企業數據安全性和可用性的信心也顯著增強。ORRIUM總經理Chris Kiaie表示：“有了Commvault解決方案，我們就可以幫助客戶掌控數據，并消除不可預測性。”

　　數據管理能在數據中產生連鎖反應，有效智能的數據管理策略是良好風險管理的前提。Commvault擁有25年的創新經驗和1000多項業界專利，為100,000多家組織提供數據服務，顧客滿意率達98%，遠超90%的行業平均水平。作為智能數據服務的重要組成部分，Commvault領先的數據洞察將有效幫助企業照亮暗數據，真正實現具有前瞻性的卓越風險管理。欲全面了解Commvault智能數據服務及其數據洞察能力