越来越多信息系统支撑着企业的核心业务，这就要求业务系统尽可能的不停顿，同样地，数据已经成为企业的一种重要的资产，企业对于数据丢失越来越担心。为此，企业用户在面临数据管理的多方面挑战的情况下，如何更好的管理好数据，CommVault数据管理基本原则给大家带来了更多的启示。
数据管理面临的挑战
目前，随着用户业务发展的多样性，其数据也出现了3大特点，即：数据的3V特性(Volume、Variety、Velocity)。一是，海量：已经跨入海量数据时代，需要处理TB级甚至PB级数据;二是，多样：数据库、文件、邮件、视频、图像、音频和其他种类数据;三是，速度：数据访问和处理速度，必须满足业务需求。
不过，用户的数据需要长期保存。因为法规和审计对数据存储要求日益严格、规范，导致数据保留期增长，为此对于用户来收，“数据就是资产”。然而，任何资产必须进行有效的管理，才能真正实现其价值。对于数据资产来说更是如此，分散无序的、低质量的、错误的数据是没有多少价值的，甚至会给经营管理带来负面作用。
显然，用户的数据管理面临多方面的挑战。一方面，数据管理越来越复杂，为了满足数据3V特征，用户不得不采用更多存储设备，存储架构越来越复杂，应用越来越多，数据管理手段各不相同，手工管理风险增高;另一方面，数据管理要求越来越高，业务不能容忍生产数据不能访问和丢失，导致数据有更多副本：复制、快照、备份、灾备，合规、审计要求数据长期保留，并能快速检索;再一方面，数据管理成本越来越大，存储设备费用逐年增多，管理人员人数逐年增多，技术水平要求更高。
数据管理的基本原则
对于CommVault来说，目前最为强调数据管理的4大基本原则，包括了：操作简单、数据可用、安全可靠和管理规范。
数据管理基本原则之一：操作简单。
数 据的海量及多样性导致管理操作十分复杂，同时IT环境：网络、服务器、存储设备、操作系统、数据库以及应用各个方面。而其管理内容：复制、快照、 备份、归档、灾备、检索、恢复等，复杂管理操作会导致操作出错风险增加，响应速度下降，不能满足SLA要求。另一方面，管理人员成本增加：增加管理人员或 增加工作量。由此用户需要数据管理操作简单化，要求不需要复杂操作界面就能达到数据管理的目的，重复操作的过程采用自动化手段实现。
数据管理基本原则之二：数据可用。
当前，大多数用户对数据可用性的要求比较高，在要求的外部资源得到保证的前提下，数据能在规定的条件下和规定的时刻或时间区间内，处于可执行规定功能状态的能力。
第一、可用性不仅是涉及到界面的设计，也涉及到整个系统的技术水平。
第二、可用性是通过人的因素来反映的，通过用户操作各种任务去评价。
第三、环境因素必须被考虑在内，在各个不同领域，评价的参数和指标是不同的，不存在一个普遍适用的评价标准。
第四、要考虑非正常操作情况。例如用户疲劳、注意力比较分散、紧急任务、多任务等具体情况下的操作。一般说，可用性被表达为“对用户友好”，“直观”，“容易使用”，“不需要长期培训”，“不费脑子”等。
另外，数据可用性涉及到数据多个副本，一方面是在线数据：文件系统、数据库、邮件、应用等;另方面是近线数据：复制、快照、归档;再方面是离线数据：备份、灾备。
数据管理基本原则之三：安全可靠。
不管是什么用户，大家对于数据安全性的关注越来越高。为防止把计算机内的机密数 据泄露给无关的用户，必须采取某种安全保密措施，这些措施的有效程序如何就称为计算机系统的安全性或保密性。简而言之：数据只能被有权限的用户进行访问，要防止数据泄露、更改或破坏。目前，用户对数据安全性考虑的问题包括 了：越权访问和数据被盗。
数据管理基本原则之四：管理规范。
对于用户来说，目前面临很大的问题就是 怎样对数据管理规范化。严格意义上来说，“规范化”的定义是：“在经济、技术、科学及管理等社会实践中，对重复性事物和概念，通过制定、发布和实施标准(规范、规程、制度等)达到统一，以获得最佳秩序和社会效益”。数据管理是日复一日的重复事务，必须制定实施标 准(规范、规程、制度等)来达到统一，确保数据的可用性及价值。
一般来说，数据管理规范包括：建立规范数据管理组织架构;制定数据采集、传输、储存、监控、分析的工作规范及数据管理工作流程;健全数据管理监控体制，实现数据采集标准化、数据运行自动化、数据分析制度化;管理人员定期培训。
对此，对于数据管理CommVault 的应对策略主要考虑几个问题：如何实现操作简单?如何保证数据可用?如何确保安全可靠?如何达到管理规范?
