从视频、图像、电子邮件到文档、传感器数据及人工智能输出，非结构化数据已占据企业信息总量高达90%。有效管理这类数据已成为巨大挑战，尤其当其中大量数据鲜少被调用甚至完全闲置时，企业正为存储海量低价值甚至无价值的信息支付高昂成本。

　　纵观各行业，对此现象的本能反应简单直接，增加存储容量。决策者通常认为这比删除可能蕴含潜在价值的数据更可取。然而这种做法正催生日益昂贵的恶性循环，成本持续攀升却未能解决数据管理根源问题。

　　简单的事实是，在众多企业中，继续以这种方式管理非结构化数据已难以维系，尤其当数据保留、合规及性能要求不断提升时。要审慎前行，这些企业必须停止将非结构化数据视为单纯的存储难题，而应将其视为战略性的财务与运营议题。

　　打破循环

　　换个角度思考：当代企业面临的非结构化数据根本问题，并非数据体量本身，而是缺乏对数据存在性、存储位置、归属权及价值存续的可视化管理。在此背景下，企业唯一的选择就是无限期存储所有数据，包括冗余、过时或毫无业务价值的琐碎数据。

　　关键问题在于，如何实现数据全生命周期管理?理想的战略性数据管理流程应首先建立全企业范围的非结构化数据统一视图，以此揭示效率低下与潜在风险。在实现可视化后，可引入治理框架与数据分类机制，使信息管理与业务价值、合规要求及保留政策保持一致。

　　可视化始于对数据全貌的深度洞察。通过分析文件创建日期、所有权、访问频率及活动水平等元数据，企业能精准定位无用孤立文件等低效环节。此类洞察可快速识别冗余或遗忘的数据，帮助IT团队锁定不必要的成本支出与合规风险点。

　　数据全生命周期管理在此发挥核心作用，长期未访问的文件可迁移至低成本存储，多年未活动的数据则可归档或彻底删除。多数企业发现其存储信息中逾60%属于此类，这充分说明通过策略驱动的方法可释放多少闲置存储空间。

　　实施生命周期规则还能确保数据依据重要性进行保留、归档或删除，将非结构化数据管理从成本黑洞转变为主动财务控制机制，既提升运营效率又增强合规信心。这些流程对人工智能与分析项目的成功尤为关键，正如众多企业正在发现的，不可靠或不一致的输入数据将导致低效或偏颇的分析结果。

　　大数据应创造巨大效益

　　然而，有效管理有助于形成良性循环：人工智能模型基于准确、相关且合规的数据集进行训练和/或增强，从而显著提升性能并增强对结果的信任。

　　这种方法还受益于供应商中立的数据管理平台整合，该平台能够跨多样化存储环境和云端集成数据，在保持可扩展性的同时消除供应商锁定。最终实现全企业范围内的成本控制优化、合规态势提升及决策基础强化。

　　从成本效益角度看，有效管理非结构化数据可带来显著成效。例如，建立数据可视化、治理体系及AI就绪数据基础的机构，能将IT基础设施预算从冗余存储转向创新转型。

　　在运营层面，将非结构化数据视为可管理的金融资产而非运营负担，不仅能创造可量化的回报并降低成本，更能通过优化风险管控与加速决策为企业创造价值。这种主动策略同时强化了合规性与可持续性，最大限度减少了冗余数据保留及相关基础设施低效问题。

　　实质上，非结构化数据管理已成为战略性赋能手段，既保障人工智能的可靠性，又支撑着更宏大的数字化转型目标。

　　作者Steve Leeper负责Datadobi的市场拓展工作，是拥有30年IT行业经验的资深人士。