在这个数据以前所未有的速度生成的时代，组织在管理、保留和保护关键信息方面面临着艰巨的挑战。挑战在于如何驾驭大量数据，同时确保遵守监管要求并保持运营效率。幸运的是，人工智能 (AI) 提供了变革性的解决方案来简化和优化数据保留策略。
数据保留的复杂性
传统上，数据保留是一项耗时且资源密集的任务。决定保留、删除或压缩哪些数据通常需要大量人工，因此很难符合法律和运营要求。随着组织面临不断增长的存储需求和不断上升的成本，这变得更加具有挑战性。
人工智能辅助数据管理正在通过自动化这些流程并减轻 IT 团队的负担来改变游戏规则。通过利用先进的算法，人工智能可以根据相关性、价值和风险状况分析和分类数据，从而简化关于保留和删除哪些数据的决策。
人工智能在行动：自动分类和压缩
人工智能在数据管理中最引人注目的优势之一是它能够自动对数据进行分类。这意味着只需极少的人工干预，即可识别出高风险、有价值或冗余的信息。例如，敏感数据可以标记为加密并长期保留，而过时或不相关的文件则可以标记为删除。
AI 算法还可以通过智能压缩技术优化存储。这些方法在保持数据完整性的同时，最大限度地减少所需空间，从而降低与不必要的数据积累相关的成本。此外，压缩数据更易于检索，从而提高运营效率。
利用人工智能和最佳实践保护数据
一旦对数据进行分类和压缩，组织就可以将这些流程整合到一个强大的安全框架中。例如，敏感信息可以按照 3-2-1 备份规则进行加密和存储：
- 至少保留三份数据副本。
- 使用至少两种不同的存储介质。
- 在异地或离线存储至少一份副本。
然而，Apricorn 最近的研究表明，只有 38% 的英国组织遵守这一黄金标准。该研究还强调了数据恢复方面令人震惊的差距，只有 27% 的公司能够从备份系统恢复所有数据，这凸显了改进流程的必要性。
人工智能辅助数据管理不仅加强了对 3-2-1 规则的遵守，而且还通过加密增加了保护层，降低了勒索软件、人为错误和其他网络威胁带来的风险。
通过整合这些措施，组织可以减轻员工压力、提高合规性并增强抵御不断演变的威胁的能力。主动教育和管理完善的政策构成了强大安全框架的基础。
利用自动化智能提高合规性
在数据保留方面，合规性也极具挑战性，尤其是随着 GDPR 和 CCPA 等法规的不断演变。这些框架对数据的收集、存储和删除方式提出了严格的要求。不合规可能会导致巨额罚款。
使用人工智能自动识别敏感数据并确保其按照监管标准进行处理，也简化了合规性。通过扫描大量数据集，人工智能可以精确定位高风险信息，例如客户记录或财务详细信息，并应用适当的保留策略。这不仅减少了人工工作量，还提高了准确性，最大限度地降低了可能导致违规或处罚的错误风险。
实现合规性需要组织解决数据管理和保护实践中的内部不一致问题。误解或不一致的政策可能会使企业面临风险，并阻碍其满足监管要求的能力。为了建立合规文化，组织必须优先制定明确、透明且易于遵循的数据保护政策。结合持续深入的培训和教育计划，这些努力可以让员工成为强大安全策略的积极参与者。
然而，面对不断演变的威胁和日益增加的合规要求，仅靠教育和政策明确性是不够的。组织还必须采取全面的管理策略，以减少对员工警惕性的依赖。
加密在合规性和数据存储中的作用
加密仍然是任何以合规为重点的数据保护策略的重要组成部分。加密敏感数据可确保即使设备丢失或被盗，信息仍是安全的，未经授权的用户无法访问。Apricorn 最近的调查结果显示，加密的采用率显著上升，组织显然正在采取措施加强其数据保护策略。目前，高达 96% 的组织实施一项政策，要求对可移动媒体上保存的所有数据进行加密。对于任何寻求保护数据和保持合规性的组织来说，解决这些差距都应该是首要任务。
人工智能驱动的留存成本效率
虽然实施人工智能驱动的解决方案最初看起来成本高昂，但长期效益却十分显著。通过减少不必要的数据量并优化存储使用，组织可以实现显著的成本效率。
硬件加密的 USB 和存储设备提供了安全性和高容量存储的强大组合。随着设备容量的扩大，它们成为管理精炼和压缩数据集的理想解决方案。这种方法不仅可以确保敏感信息的保护，还可以最大限度地提高存储效率，使组织能够节省空间并专注于仅保留最相关和最有价值的数据。
拥有安全存储还可以确保关键数据不仅得到安全备份而且在需要时可以轻松访问，从而实现更快的恢复并减少停机时间。
通过实现数据管理关键环节的自动化，企业可以最大程度地降低人为错误的风险，同时在发生中断时保持连续性，确保其数据管理实践既经济高效又面向未来。
