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智慧管理平台智慧管理平台——打造高效的企业管理新模式随着科技的不断发展和智能化趋势的兴起，智慧管理平台逐渐成为企业管理的新潮流。
智慧管理平台借助信息化技术，通过数据整合、分析和应用，实现对企业各个环节的智能化管理。
本文将从智慧管理平台的定义、特点及优势，以及应用案例等方面进行探讨，旨在为读者全面了解智慧管理平台及其作用。
一、智慧管理平台的定义智慧管理平台是指基于互联网和信息技术的企业管理工具，通过数据采集、处理和分析，将企业内外各个环节的信息进行整合，为决策者提供全面的数据支持。
这个平台可以帮助企业实现资源调配、流程优化、决策支持等目标，为企业的发展提供坚实的基础。
二、智慧管理平台的特点1. 数据整合性：智慧管理平台能够整合企业内外各个环节的数据，如生产、销售、财务等，实现信息的全面性，帮助企业高效管理。
2. 数据分析：通过智慧管理平台，企业可以对大量数据进行分析和挖掘，发现隐藏在数据背后的规律和趋势，帮助决策者做出准确的决策。
3. 业务应用：智慧管理平台不仅仅是一个管理工具，还可以根据企业的具体业务需求，进行定制化开发，满足企业在各个环节的管理需求。
4. 协同性：智慧管理平台能够将企业内外各个部门的数据整合在一个平台上，实现信息的共享和交流，提高企业的协同效率。
5. 灵活性：智慧管理平台可以根据企业的实际情况进行灵活调整和扩展，满足企业发展的需求，并随时适应市场的变化。
三、智慧管理平台的优势1. 提高决策效率：智慧管理平台能够整合和分析大量的数据，提供准确的决策依据，帮助决策者快速做出决策，降低决策风险。
2. 优化资源配置：通过智慧管理平台，企业可以实时掌握各项资源的使用情况，合理调配资源，提高资源利用率。
3. 优化流程管理：智慧管理平台能够对企业内部流程进行监控和优化，实现流程标准化，提高工作效率。
4. 提高客户满意度：智慧管理平台可以帮助企业实现客户数据的整合和分析，了解客户需求，提供个性化的服务，提高客户满意度。
大数据时代的企业绩效管理大数据时代的企业绩效管理随着科技的快速发展和大数据技术的兴起，企业在日常经营活动中积累了大量的数据。
这些数据蕴含着宝贵的信息，能够为企业的决策提供有效的支持。
在大数据时代，如何利用好这些海量数据，并将其转化为企业绩效的提升，成为了企业管理者面临的一项重要挑战。
一、大数据时代与企业绩效管理的关系大数据时代的到来，为企业绩效管理带来了新的机遇和挑战。
传统的企业绩效管理主要基于经验、直觉和有限的历史数据，无法快速、准确地发现问题和改进机会。
而通过大数据技术，企业可以从海量数据中挖掘潜在的价值，实现对企业绩效的精细化管理。
大数据时代的企业绩效管理可以从三个方面带来重要的影响。
首先，大数据时代提供了更多的数据来源和维度，使企业能够更全面地了解市场和客户需求，从而更精确地制定战略和决策。
其次，大数据技术使得数据的处理更加高效，能够快速分析大规模的数据，发现隐藏在数据中的规律和趋势。
最后，大数据时代使得绩效评估更加科学和客观，通过数据的指标化和可视化，可以更清晰地评估员工和团队的绩效，从而更好地激励和管理员工。
二、大数据时代的企业绩效管理实践在大数据时代，企业绩效管理的实践不再局限于传统的人力资源管理方法，而是借助于大数据技术实现更全面、精确和高效的绩效管理。
1.数据的采集和整合企业在进行绩效管理之前，首先需要采集和整合相关的数据。
数据的来源可以包括企业内部的销售数据、财务数据、人力资源数据，以及外部的市场数据、客户数据等。
通过建立数据仓库和数据管理平台，将不同来源的数据整合在一起，为后续的分析和决策提供基础。
2.数据的分析和挖掘企业通过大数据技术对采集到的数据进行分析和挖掘，发现其中的规律和趋势。
传统的统计方法已经无法处理大规模的数据，因此企业需要借助于机器学习、数据挖掘等技术，实现对数据的快速、准确的分析。
通过分析数据，企业可以发现销售瓶颈、客户需求的变化、产品质量的问题等，为企业的决策提供有力的依据。
如何在Excel中设置高效的数据管理在当今数字化的时代，数据管理变得越来越重要。
Excel 作为一款强大的电子表格软件，被广泛应用于各种数据处理和分析场景。
然而，要想在 Excel 中实现高效的数据管理，并非只是简单地输入和保存数据，还需要掌握一系列的技巧和方法。
下面，就让我们一起来探讨如何在Excel 中设置高效的数据管理。
一、规划工作表结构在开始输入数据之前，首先要对工作表的结构进行合理的规划。
这就像是建造房屋之前要先设计好蓝图一样。
确定需要管理的数据类型和范围，例如，如果是销售数据，可能需要包含产品名称、销售日期、销售数量、单价、销售额等字段。
根据数据的特点，合理安排列的顺序。
将相关的数据放在相邻的列中，便于后续的数据处理和分析。
同时，为每一列选择合适的数据格式，如文本、数值、日期等。
这样可以确保数据的准确性和一致性。
给工作表和列添加清晰易懂的标题。
标题应该简洁明了，准确反映该列数据的含义。
避免使用模糊或含糊不清的标题，以免造成误解。
二、数据输入的规范在输入数据时，要保持数据的准确性和一致性。
遵循以下几点规范可以帮助您做到这一点：尽量使用下拉列表或数据验证功能来限制输入的数据类型和范围。
例如，如果某一列只能输入“是”或“否”，可以通过数据验证设置来实现，避免错误输入。
对于日期数据，要按照统一的格式输入，如“年/月/日”或“年月日”。
这样可以方便后续的日期计算和排序。
避免在一个单元格中输入过多的信息。
如果数据包含多个部分，可以分别放在不同的单元格中，以便于处理和分析。
三、数据排序和筛选排序和筛选是 Excel 中非常实用的数据管理功能。
通过排序，可以将数据按照特定的列进行升序或降序排列，快速找到最大值、最小值或特定顺序的数据。
筛选功能则可以让您根据特定的条件筛选出符合要求的数据，隐藏不需要的数据，从而专注于关键信息。
例如，您可以筛选出销售额大于某个值的产品记录，或者筛选出特定时间段内的销售数据。
数据库自动化管理技术的发展趋势及应用前景展望数据库是现代信息技术领域中最重要的基础设施之一，无论是企业还是个人，在数据管理和存储方面都离不开数据库。
随着数据规模的不断增大和数据类型的多样化，传统的数据库管理面临着一系列挑战，而自动化管理技术则成为解决这些挑战的重要手段之一。
第一部分：数据库自动化管理技术的发展趋势1. 自动化运维技术的崛起传统数据库管理需要大量的人力投入，而且容易出现错误。
自动化运维技术的崛起使得数据库管理变得更加智能化、高效化和可靠化。
通过使用自动化技术，可以实现数据库的自动备份、自动修复、自动优化等操作，降低了操作风险，提高了管理效率。
2. 机器学习的应用机器学习技术在数据库管理中的应用也是数据库自动化管理技术的发展趋势之一。
通过机器学习，数据库可以自动识别和优化查询语句，实现自动调整数据库参数，提升系统性能。
此外，机器学习还可以用于检测异常操作和攻击行为，并及时做出反应，增强数据库的安全性。
3. 云计算与数据库自动化管理的融合随着云计算技术的广泛应用，数据库自动化管理将与云计算进行深度融合。
云计算提供了弹性扩展和大规模资源调度的能力，可以实现数据库的自动部署、自动扩容和自动备份，为用户提供更加方便的数据库管理服务。
第二部分：数据库自动化管理技术的应用前景展望1. 提高运维效率数据库自动化管理技术将减少人工操作和管理成本，提高运维效率。
通过自动化技术，可以实现快速备份和恢复、实时监控和调优等功能，减少了因人为操作而导致的错误和延迟，提升了数据库的稳定性和可用性。
2. 提升系统性能数据库自动化管理技术可以根据数据库运行情况实时调整系统参数，优化查询语句和索引等，实现系统性能的最大化。
通过自动化技术，可以自动识别瓶颈并作出相应的优化措施，提升系统的响应速度和处理能力。
3. 加强安全防护数据库自动化管理技术可以通过机器学习和人工智能等技术，自动检测和防范数据库攻击和异常操作，提升数据库的安全性。
简述项目管理未来的发展趋势
随着全球经济的不断发展和企业竞争的激烈化，项目管理作为一种有效的管理方法越来越受到重视。
未来的项目管理将会呈现以下发展趋势：
1. 数字化转型：随着新技术的不断涌现，数字化转型已经成为企业的必然趋势。
项目管理也不例外，未来的项目管理将会更加数字化，通过信息化技术实现更高效的项目管理和协作。
2. 数据驱动管理：随着大数据技术的不断成熟，数据的价值在企业决策中越来越重要。
未来的项目管理将会更加注重数据的收集、分析和利用，以数据为依据来做出决策，实现更高效的项目管理。
3. 敏捷开发：敏捷开发已经成为一种趋势，未来的项目管理也将会更加注重敏捷开发。
敏捷开发强调快速迭代、快速反馈和团队协作，能够更好地满足企业的需求。
4. 绿色项目管理：随着环境问题的日益严重，绿色项目管理已经成为企业的重要责任。
未来的项目管理将会更加注重环保和可持续性，通过绿色项目管理实现企业的可持续发展。
总之，未来的项目管理将会更加注重数字化、数据驱动、敏捷开发和绿色项目管理，以满足企业的需求和社会的期望。
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大数据与管理在当今数字化的时代，大数据已经成为了一个热门话题，它对各个领域都产生了深远的影响，管理领域也不例外。
大数据为管理带来了新的机遇和挑战，改变了管理者决策的方式、组织的运营模式以及对员工的管理方法。
大数据究竟是什么呢？简单来说，大数据就是规模极其庞大的数据集合，这些数据的规模大到传统的数据处理技术和工具难以有效地进行处理和分析。
它不仅包括大量的结构化数据，如数据库中的表格数据，还包括众多的非结构化数据，比如文本、图像、音频和视频等。
在管理中，大数据的应用首先体现在决策制定方面。
过去，管理者往往依靠经验、直觉和有限的数据来做出决策。
但如今，有了大数据的支持，他们可以获取更全面、更准确的信息。
例如，一家零售企业可以通过分析大量的销售数据、顾客购买行为数据以及市场趋势数据，来决定哪些商品应该增加库存，哪些商品需要促销，以及在哪里开设新的门店。
这种基于数据的决策方式，大大降低了决策的风险，提高了决策的准确性和效率。
大数据也改变了组织的运营模式。
通过实时收集和分析生产线上的数据，制造企业可以及时发现设备故障的征兆，提前进行维护，从而减少停机时间，提高生产效率。
物流企业可以利用大数据优化配送路线，降低运输成本。
在人力资源管理方面，大数据可以帮助企业更准确地评估员工的绩效，发现员工的潜在能力，从而进行更合理的人才配置和培训。
然而，大数据在管理中的应用并非一帆风顺，也带来了一些挑战。
首先是数据质量的问题。
大量的数据并不意味着都是有价值的，如果数据不准确、不完整或者过时，那么基于这些数据做出的决策可能会产生误导。
因此，确保数据的质量是至关重要的。
其次，数据安全和隐私保护也是一个不容忽视的问题。
大量的敏感信息，如客户的个人资料、财务数据等，如果遭到泄露，将会给企业和个人带来巨大的损失。
为了有效地利用大数据进行管理，管理者需要具备新的技能和思维方式。
他们不仅要了解数据分析的基本方法，还要能够从海量的数据中提取有价值的信息，并将其转化为可行的决策。
数据管理方法概述：数据管理方法是指在组织和管理数据的过程中采取的一系列策略和技术。
它涵盖了数据收集、存储、处理、分析和保护等方面，旨在确保数据的完整性、可靠性和安全性，以支持组织的决策和业务运营。
1. 数据收集：数据收集是数据管理的第一步，它涉及到从不同来源获取数据。
以下是一些常见的数据收集方法：- 手工输入：人工输入数据，例如通过表格、调查问卷等方式。
- 自动化收集：使用传感器、设备接口或API等自动收集数据。
- 数据采购：从第三方数据提供商购买数据。
- 数据挖掘：通过分析现有数据集来发现新的信息。
2. 数据存储：数据存储是将数据保存在可访问的位置，以便后续使用和管理。
以下是一些常见的数据存储方法：- 数据库系统：使用关系型数据库（如MySQL、Oracle）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis）来存储结构化和非结构化数据。
- 数据仓库：将多个数据源的数据集成到一个统一的存储库中，以便进行分析和报告。
- 云存储：将数据存储在云平台上，如Amazon S3、Google Cloud Storage等，以实现可扩展性和灵活性。
- 文件系统：将数据存储在本地或网络共享的文件系统中，如NTFS、NFS等。
3. 数据处理：数据处理是对数据进行转换、清洗和整理的过程，以便进行进一步的分析和应用。
以下是一些常见的数据处理方法：- 数据清洗：去除重复值、缺失值和异常值，以确保数据的准确性和一致性。
- 数据转换：对数据进行格式转换、单位转换等操作，以适应不同的应用需求。
- 数据整合：将多个数据源的数据整合到一个统一的数据集中，以便进行综合分析。
- 数据分割：将大型数据集划分为更小的子集，以便于处理和管理。
4. 数据分析：数据分析是对数据进行探索和发现的过程，以提取有价值的信息和洞察。
以下是一些常见的数据分析方法：- 描述性分析：对数据进行统计摘要和可视化，以了解数据的基本特征和趋势。
- 探索性分析：通过数据挖掘和可视化技术，发现数据中的模式、关联和异常。
网络数据共享管理技术的未来发展趋势随着信息技术的飞速发展，网络数据共享管理技术已经成为了当今信息社会中不可或缺的一部分。
它不仅可以帮助企业高效地管理和共享数据资源，还可以促进各个行业和领域之间的信息交流和合作。
在过去的几年中，这项技术已经取得了长足的发展，但是未来的发展方向又将会是怎样呢？一、智能化数据管理传统的数据管理往往需要大量的人力资源进行维护和处理，但是随着人工智能和大数据技术的不断成熟，智能化数据管理已经成为了未来的发展方向。
通过人工智能技术，系统可以自动学习和理解数据的特点，从而实现更加智能化的数据管理和共享。
这种技术的发展将会大大提高数据管理的效率和精准度，为企业和组织带来更多的商业价值。
二、安全保障技术随着数据泄露和黑客攻击事件的频频发生，数据安全已经成为了网络数据共享管理技术发展中的一大难题。
因此，未来的发展趋势之一就是加强数据安全保障技术。
这包括了数据加密、身份认证、权限管理等多种技术手段的综合应用，以确保数据在共享和传输过程中的安全性和隐私性。
同时，基于区块链技术的数据管理方式也将成为未来的发展趋势，它可以有效地防止数据篡改和伪造，为数据共享提供了更可靠的技术支持。
三、跨平台数据共享在当今信息社会中，不同的组织和企业往往使用不同的数据管理平台，而这也给数据共享带来了一定的难度。
因此，未来的发展趋势之一就是实现跨平台数据共享。
这需要统一的数据标准和接口，以及高效的数据转换和集成技术。
同时，云计算和边缘计算技术也将为跨平台数据共享提供更加便捷和高效的技术支持，使得数据可以在不同的平台和系统之间实现灵活的共享和流动。
四、数据治理和合规随着数据的规模不断增大，数据治理和合规已经成为了数据共享管理技术发展中的一个重要议题。
未来，数据治理将会更加注重数据质量、一致性和可信度的管理，同时也会更加关注数据的合规性和隐私保护。
这需要建立完善的数据治理体系和规范，采用先进的数据管理工具和技术，以确保数据共享的可持续性和安全性。
如何做好数据管理数据管理是现代企业管理中非常重要的一环，它涉及到对企业数据的采集、存储、处理和分析等方面。
做好数据管理可以匡助企业更好地了解自身情况，做出科学决策，提高竞争力。
下面我将详细介绍如何做好数据管理。
一、数据采集1.明确数据需求：首先需要明确企业对数据的需求，确定需要采集哪些数据，以及数据的格式和粒度等。
2.选择合适的数据采集方法：根据数据需求，选择合适的数据采集方法，可以通过问卷调查、观察、访谈等方式进行数据采集。
3.确保数据的准确性和完整性：在数据采集过程中，要确保数据的准确性和完整性，可以通过多次验证和核对数据来确保数据的准确性。
二、数据存储1.选择合适的存储方式：根据数据的性质和规模，选择合适的数据存储方式，可以使用数据库、云存储等方式进行数据存储。
2.建立数据分类和命名规范：对于存储的数据，要进行分类和命名，建立统一的规范，方便后续的数据管理和使用。
3.确保数据的安全性：在数据存储过程中，要确保数据的安全性，可以采取数据加密、访问权限控制等措施，防止数据泄露和损坏。
三、数据处理1.数据清洗和整理：对于采集到的数据，需要进行清洗和整理，去除重复、缺失和错误的数据，确保数据的质量和准确性。
2.数据分析和挖掘：对清洗整理后的数据进行分析和挖掘，可以使用统计分析方法、机器学习算法等进行数据分析，发现数据中的规律和趋势。
3.数据可视化：将数据分析的结果进行可视化展示，可以使用图表、报表等方式，使数据更加直观和易于理解。
四、数据应用1.数据报告和决策支持：根据数据分析的结果，生成数据报告，为企业的决策提供支持和参考。
2.数据驱动的运营：将数据应用到企业的运营中，通过数据驱动的方式进行运营决策和优化，提高企业的效率和竞争力。
3.持续改进：数据管理是一个持续改进的过程，要不断采集、分析和应用数据，优化数据管理的流程和方法，不断提高数据管理的效果。
以上就是如何做好数据管理的详细介绍。
通过合理的数据采集、存储、处理和应用，可以匡助企业更好地了解自身情况，做出科学决策，提高竞争力。
数据管理趋势之实现高效数据管理【文章摘要】数据广泛存在于企业的IT系统中，是企业发展的核心，一切的IT系统发展都有赖于数据，并服务于面向企业业务的数据管理需求。
随着IT行业的发展以及企业对数据管理要求的不断进步，数据管理的“智能”趋势已经锐不可当，智能的数据管理正在成为所有企业所追求的共同发展目标。
数据广泛存在于企业的IT系统中，是企业发展的核心，一切的IT系统发展都有赖于数据，并服务于面向企业业务的数据管理需求。
随着IT行业的发展以及企业对数据管理要求的不断进步，数据管理的“智能”趋势已经锐不可当，智能的数据管理正在成为所有企业所追求的共同发展目标。
本文是《数据管理的智能趋势》系列文章的第二篇，在本篇文章中，将为您介绍如何从新一代数据管理--智能数据管理--的角度，着眼高效的数据管理，利用创新技术提升存储经济性，并实现更高级的数据保护和恢复。
同时，还将为您展现戴尔智能数据管理如何通过数据分层、归档与法规遵从优化数据存储，降低存储成本，并同时保证多代存储技术无缝扩展与系统整合。
而在下一篇文章中，我们将重点介绍存储虚拟化与虚拟化环境下的数据管理，帮助您了解如何解决虚拟化数据中心对数据存储的挑战，敬请期待。
通过上一篇文章《数据管理的智能趋势（1）：在数据世界迎接智能数据管理理念》，相信您已经了解了“智能数据管理”的定义与愿景，以及以戴尔为代表的供应商如何帮助企业用户实现智能的数据管理架构，甚至于，您已经开始筹划实现智能数据管理的计划--抛弃传统的数据管理理念，从机械的、复杂的数据管理模式，摒弃具有无法解决弊端的传统存储系统和数据管理模式，走向智能的数据管理--它将是虚拟化的、自动化的、整合的未来趋势。
作为您的实现智能数据管理计划的目的之一，高效的数据管理是您和戴尔共同关心的，企业用户希望提升数据管理和存储系统的效率，并获得高效的数据管理，而戴尔存储的发展目标，就是帮助企业用户“创建走向高效数据管理的存储优化之路”，但在此之前，我们还需要了解，到底什么样的数据管理，才能称得上“高效的数据管理”？高效的数据管理又有哪些基本要求并通过什么样的手段来完成？高效数据管理的着眼点对于企业运维人员来说，高效数据管理的一般理解意义是“在较短的时间完成最多的工作”，更多着眼于管理效率和管理的时间成本，但随着企业数据管理要求的不断革新，原有的传统概念已经落伍，无法满足用户对数据管理的真实需求，在智能数据管理的范畴内，高效数据管理被赋予了全新的含义。
高效数据管理的着眼点包括四个方面，分别是：经济节省、服务水平管理、业务敏捷及系统与业务相结合，只有同时从这四个方面入手，数据管理实现高效，换句话说，高效数据管理包括这四个不同层面，缺一不可。
无论是CIO、CFO还是CEO，经济节省一定是高效数据管理的基础，只有总拥有成本降低之下的效率提升才有实际意义，企业应考虑“效率/成本”比值，在有限的甚至是减少的成本下提高效率才是有意义的高效；其次，IT运维需要基本服务水平的保证（SLA），无法满足IT运维SLA的数据管理，即使效率再高，实现的也只是千疮百孔的IT运维；第三业务敏捷性和数据系统与业务相结合，意味着数据管理--在高效的基础上--能够为企业真实发生的业务，如创新开发、产品销售、客户管理、市场运维、企业管理等工作，提供发展动力与创新基础，高效的数据管理才能够被企业所认同。
综上所述，高效数据管理的理念已经并非传统的“效率”一元话题，而是综合包括以上几点的“经济性-服务水平-数据敏捷-服务业务”在内的四元架构，因此，我们需要从这个四元架构去考虑如何构建真正的高效数据管理。
利用虚拟化、应用整合、IP-SAN提升存储经济性作为高效数据管理最基本的着眼点，我们必须明确一个概念：高成本的效率是无意义的，只有“效率/成本”比值合理的效率才是企业所期望和承担的起的，而对于成本来说，开放、实用和高性价比是其考量的基本标准。
如今提升存储经济性的方法最为基础的方法来自两个方面：一是进行整合，获得更高的系统利用率，间接提升数据管理的性价比；二是利用更加开放、实用且具有经济效益的数据管理-存储系统架构，直接降低数据管理的成本。
虚拟化技术是与应用整合密不可分的，利用虚拟化技术--包括服务器虚拟化和存储虚拟化--能够将不同的服务器和存储系统融合，形成计算池（Computing Pool）和存储池（Storage Pool），将计算与存储资源充分利用起来，更高的系统利用率，提升了单位成本的系统价值，直接提升了存储经济性。
通过虚拟化技术，应用与系统整合实现了更高的系统利用率，将计算资源与存储资源充分利用起来，据分析机构IDC的报告显示，通过进行虚拟化，企业的IT基础架构效率变得更高，而成本更低，且响应速度也更快。
从2009年下半年开始，中国服务器虚拟化渗透率（即运行虚拟化软件的服务器占所有服务器出货量的比例）超过了10%，跨过了一个重要的里程碑1。
存储虚拟化市场也进入了高速发展的阶段。
IP-SAN方面，随着以太网市场的快速发展，以及FC-SAN的成本居高不下，IP-SAN所拥有的高性能、低成本、易于部署的优势正在逐步显露，同时，已经有戴尔的工程师通过EqualLogic的实际情况及iSCSI协议的技术原理，证明了“iSCSI 作为SAN 协议与FC 或FCoE 相比并非“低性能”或“低效率”。
”2 IP-SAN的经济效益非常显著，这也让越来越多的客户选择了IP-SAN而非传统的FC-SAN。
从技术角度而言，IP-SAN有四点天然的成本优势，能够提高存储经济效益：1、由于TCP/IP协议的广泛利用，减少了聘请专业人员的需要，所以安装和维护成本较低，使用iSCSI 创建SAN架构，企业总体拥有成本更低；2、由于减少了不同的网络和布线，使用常规以太网交换机而不必专用光纤通道交换机，很大程度提高了互操作性和成本；3、传播更为便捷，可以在全球IP网络上进行以太网传输，实际传播距离没有限制；4、速度已经提高到10Gbit，将可以和FC网络速率相媲美，甚至更快。
据IDC预计到2013年前，IP SAN存储硬件市场收入将以平均每年20.8%的速度增长，出货量的增长也将同时超过45.4%。
IDC认为，未来IP SAN存储市场，以iSCSI和FCoE 为主导，将会超过40％的市场份额3。
实现更高级的数据保护与恢复作为保证服务水平协议的基础，企业需要实现更高级的数据保护与恢复，建立可以简单创建、高成本收益地存储和快速恢复的数据副本，避免数据丢失和灾难。
这同样表现在两个方面，一是综合的业务连续性；二是高效的灾难恢复。
首先，综合的业务连续性意味着可靠的系统、在线可扩展的存储系统，企业必须采购在可靠性和可扩展性方面都具有业界领先水平的存储产品及管理套件，以戴尔EqualLogic和Compellent存储阵列为例，这两个系列的产品，不仅都基于完全冗余的架构，而且都能够实现在线的扩展能力，尤其是EqualLogic的部分产品，能够扩展到超过8个节点，同时每个节点都可以有自己特定的RAID，满足对不同的业务连续性需求的需要。
而Compellent拥有不影响业务的SAN扩展--没有“推倒重来”的升级--与EqualLogic一样，无需离线即可完成系统的扩展与升级。
最后，高效的灾难恢复是服务水平管理的最高要求，虽然我们无法预知灾难的发生，但灾难来临之后，我们应该有能力去实现数据的良好保护与系统的可用性恢复，因此，企业需要一些长期的、成本较低的数据保护方式，如基于虚拟磁带库技术的产品及基于对象存储技术的DX存储系统，这些产品通过MAID（Massive Arrays of Idle Disks）等技术实现了低成本的长期数据保护。
创新技术优化数据存储提供业务支持业务的敏捷性是与系统与业务的紧密结合不可分割的，只有IT系统--数据管理与存储架构--与业务系统紧密结合，形成高可扩展及线性增长的关系，业务的敏捷性才能够依靠企业在IT层面上的投资实现良好的回报。
与之前几点不同的是，业务敏捷性的达成是个双向的工作，不仅要求数据管理利用其特性满足企业业务的需求，也需要企业业务在不断调整的过程中，动态的告知数据管理如何进行调整和变换，从而实现双向的互补--经济节省、服务水平管理的需求是自上而下的单向要求，而业务敏捷性的要求是业务与数据管理不断互动的过程。
于是，服务于敏捷业务的高效数据管理，需要不断地调整策略和结构，并根据业务不断变换这一特性，构建相应的存储架构。
而除此以外，数据管理能否为自身减负，实现数据管理自身的“轻装上阵”，也是敏捷业务的基础。
因此，在高效数据管理理念中，业务敏捷性意味着不断调整和优化存储，而目前像戴尔这样的供应商所提供的技术，产品及解决方案已经能够满足绝大部分的优化存储服务业务敏捷性的要求。
在数据管理中--包括硬件和软件--如戴尔的产品体系中就已经提供了自动数据分层、重复数据删除及面向法规遵从的归档能力，Compellent、EqualLogic、Exanet、Ocarina及DX 对象存储，满足了企业业务根据数据重要性进行不同级别的存储系统分层、删除冗余的重复数据、提供可靠的法规遵从并将静态数据转移到较低成本的归档系统的工作。
以EqualLogic所提供的自动分层技术的实践为例，测试结果表明，在TPC-C 基准环境中，在相同的应用反应时间里，EqualLogic PS6010XVS 阵列支持的并发用户数和每分钟完成TPC-C 交易量比EqualLogic PS6010XV 多170%。
相同的测试结果也表明，在TPC-C 环境中，EqualLogic PS6010XVS 在保持读取和写入IO 延迟低于或等于20 毫秒的情况下，提供的IOPS比EqualLogic PS6010XV 多360%，而这一切都有赖于EqualLogic的智能分层技术，同时，Compellent产品也拥有同样的自动分层能力。
但最重要的是，高效的数据管理体系一定是面向下一代、面向虚拟化的，上面已经说过，虚拟化的趋势无可避免，如果数据管理不能够面向下一代的虚拟存储，那么就无从谈起构建高效的数据管理，而无法面向虚拟化、面向下一代应用需求的数据管理架构-存储体系架构，也同样不可能时高效的架构。
Compellent与EqualLogic存储系统，在虚拟化方面的支持自然无须赘述，在体系结构方面，Compellent是采用“流动数据”（Fluid Data ）架构的高级自动化分层技术的存储系统，而EqualLogic则不仅是横向扩展（Scale-Out）技术的开创者，更代表了IP-SAN的未来。
不过，在高效数据管理的体系结构下，软件和硬件的话题还有一个重要的组成部分，那就是是否能够长期的使用并获得不断的升级支持，而这一问题的重要性，越来越被企业用户所看重。
