如果组织的IT团队似乎有更多的数据需要管理，那么这就对了。几乎每个企业都在试图确定如何在不增加预算或员工的情况下来管理更多的数据增长。
调研机构451 Research分析师Henry Baltazar在最近的一份报告中强调了这一趋势，指出“数据管理的相关性越来越高，企业必须处理的数据量正在持续增长。”好消息是，有许多可以采取的措施和方法来缓解数据增长的挑战。以下来看看可以用来产生很大影响的四个步骤。
（1）获得知名度
这可能看起来很明显，但无法解决所不了解的问题。这使得了解数据的真实情况至关重要。如果组织不确定哪些数据是热数据，真正需要昂贵的全闪存性能，或者哪些数据是冷数据，可以转移到成本较低的存储资源。如果应用程序所有者要求获得更多的性能或容量，那么首先要确保正确的数据在正确的资源上，这样才能更有效地满足他们的需求。
为此，需要了解存储资源中发生的情况。软件现在可以提供这种洞察力，使用元数据来确定上次打开文件的时间，最后一次更改的时间等等。在组织可以修复任何其他数据管理问题之前，请务必统一查看数据发生的情况。通过仪表板寻找解决方案，可以清楚地了解整个存储生态系统中的聚合数据活动，而不仅仅是一个系统的解决方案，因为IT部门有时间来监控和收集多个不同系统的信息。
（2）整合组织的资产
大多数企业的存储量大幅增长，根据2016年的调查，超过一半的存储系统管理着10个以上的不同存储系统。随着业务的发展，存储业务进一步扩大，IT部门最终将对基础设施进行大量投资。这个基础设施是有价值的，但挑战是随着时间的推移，移动数据的困难意味着它的大部分资源针对当前业务需求的错误资源。
通过使用软件虚拟化数据，企业可以创建一个全局命名空间，使不同的存储资源同时可用于应用程序。一旦通过虚拟化将控制路径与数据路径分离，则控制可以跨越存储空间。这使得可以轻松地移动数据而不中断应用程序。这样，高性能存储可以提供热数据，通过将较冷的数据移动到较低成本的存储层，可以更好地利用预算。另外，随着数据在整个生命周期中的移动，令人痛苦的存储迁移变得过时了。
（3）添加云计算或对象存储
目前很少有比添加内部部署数据中心对象或云存储更好地节省预算的选项。其挑战是如何将云计算作为存储层进行集成，并将正确的数据从其他存储中移出。数据虚拟化，元数据管理和机器学习都可以帮助组织实现一个简单而自动化的过程，目标可以确定每个应用程序必需的性能是多少，或者需要花费多少资源来存储数据。随着数据变冷，无论“冷”数据是企业的一个月前还是一年前的闲置的数据，I都可以使其脱离高性能存储，但是如果需要，可以继续访问这些数据。
添加云计算时，确保数据移动到本地的文件级别可以无缝地移回。如果组织被迫从云端中复制整个卷，组织可能为此付出比人们想要的更多。这是因为将数据移动到云端中通常都是成本低廉的，但是再次迁移回数据，其成本高昂。确保组织可以在文件级别的精细度下迁回数据将有助于降低成本，同时享受推动企业快速采用云计算的灵活性和敏捷性。
（4）自动化智能化管理
一旦组织深入了解数据，并将应用程序的感知信息提供给不同的存储资源，最后一步就是自动化管理。一些存储系统可以在单个系统或供应商生态系统中提供这些功能，但元数据引擎软件可以根据IT定义的目标自动化管理，甚至跨不同的供应商。Storage Switzerland公司首席分析师George Crump称此为“端到端数据管理”。
随着机器学习的兴起，这种类型的智能也会出现在数据管理上，这并不奇怪。随着时间的推移，智能软件可以观察其模式，例如内部业务数据在本季度末发生变化，如果IT数据管理目标允许，则在准备报告之前将其移回到高性能存储中。
今后的数据将不断增长，鉴于大多数IT部门没有获得更多的预算或更多的员工人数来更好地处理数据增长，可见性，集成度，云采用和自动化，对于IT人员的时间进行管理，并确定如何将这些功能添加到企业中，对于扩展业务以满足所有利用数据作为帮助他们在行业领先的工具所面临的挑战是非常必要的。
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