資訊爆炸性成長，如何透過結構化數據管理靈活應對？

在資訊量爆炸的今日，新的資料無時無刻不在產生。面對如此巨大規模的資料，各家企業，以及其所屬的不同部門都苦於應對，也往往會導致關聯式資料庫不堪負荷，而非結構化的資料更會變得一團亂。如何應對以指數型增長的海量資訊，並從中快速準確地辨別出有價值的資料呢？透過結構化數據管理（Structured Data Manager），能夠清楚地對資料進行分析。

即便一家企業的資料庫已經足夠龐大，但當資訊仍然不斷增加，活躍資料、非活躍資料、過期資料相互夾雜在一起時，就會讓資料庫變得十分混亂且沒有條理，帶給企業相當多的麻煩，同時也阻礙企業快速從資料中辨識出價值，難以適時進行歸檔和管理，優化資料庫性能於是成為首當其衝需要解決的事項。

▲ Structured Data Manager 可將非作業中的結構化資料，封存至次要資料庫，並維持資料一致性與交易完整性。（Source：Micro Focus）

如上圖所示，對於資料生命週期管理，Micro Focus 的 Structured Data Manager 有一套科學而靈活的資料保留策略：生產庫──歷史庫──離線資料封裝──銷毀。除了改善應用性能外，Structured Data Manager 可以實現性能歸檔，保持應用對資料的訪問；並能進行合規歸檔，將資料庫歸檔為 XML、CSV 格式，保持對歸檔後資料庫的查詢和訪問。在應用程式退出方面，Structured Data Manager 也可以做到嚮導式驅動，實現快速部署及複雜環境下自動流程管理；同時還能構建與生產系統完全相同的資料測試子集，助企業進行測試資料管理。

在這個數位經濟時代，資料在企業中不可或缺。面對複雜的海量資訊，Micro Focus 的 Structured Data Manager 能讓資料的可用性大為提升，讓企業更加敏捷主動。

（首圖來源：Shutterstock）

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