一、引言
随着信息技术的飞速发展，数据已成为现代企业运营的核心资源。
如何高效管理数据并保证数据安全，已成为企业面临的重大挑战。
数据的高效管理和安全保障是企业信息化建设的重要组成部分，直接关系到企业的运营效率、决策质量和长远发展。
本文将从数据高效管理和安全保障的角度出发，探讨实现数据高效性的方法。
二、数据高效管理的方法
1. 数据整合与集成
数据整合与集成是实现数据高效管理的基础。
企业应建立一套完整的数据治理体系，确保数据的准确性、一致性和完整性。
通过数据清洗、数据映射和数据标准化等技术手段，将分散在各业务系统中的数据进行整合和集成，形成一个全面、统一的数据视图。
这样有助于企业全面把握业务运营情况，提高数据的使用效率。
2. 数据分析与挖掘
数据分析与挖掘是实现数据高效管理的关键。
通过对数据的深入分析，企业可以发现业务运营中的规律、趋势和问题，为决策提供有力支持。
同时，数据挖掘技术可以帮助企业发现数据中的潜在价值，提高业务的智能化水平。
企业应加大对数据分析人才的培养和引进力度，提高数据分析能力。
3. 数据驱动的决策流程
企业应建立数据驱动的决策流程，确保决策的科学性和准确性。
在决策过程中，应充分利用数据分析结果，结合业务实际情况，制定合理的发展策略。
同时，企业应建立决策支持系统，为决策者提供实时、准确的数据支持，提高决策效率和效果。
三、数据安全保障的途径
1. 建立完善的安全管理制度
建立完善的安全管理制度是实现数据安全保障的基础。
企业应制定详细的安全管理制度和流程，明确各部门的安全职责和权限。
同时，企业应加强对员工的安全培训，提高员工的安全意识和操作技能。
2. 强化数据安全技术防护
数据安全技术防护是保障数据安全的重要手段。
企业应采用先进的加密技术、防火墙技术、入侵检测技术等手段，保护数据的机密性、完整性和可用性。
同时，企业还应加强对系统的安全审计和风险评估，及时发现和应对安全风险。
3. 数据备份与恢复策略
企业应制定数据备份与恢复策略，确保数据的可靠性和可用性。
在数据备份方面，应定期对重要数据进行备份，并存储在安全可靠的地方。
在数据恢复方面，应制定详细的恢复流程和预案，确保在发生故障时能够快速恢复数据，减少损失。
四、实现数据高效性的综合方法
要实现数据的高效性和安全性，需要综合应用多种方法。
企业需要建立一套完善的数据管理体系，包括数据采集、存储、处理、分析和应用等方面。
企业应加大对数据分析技术的研发和应用力度，提高数据的处理和分析能力。
企业还需要加强数据安全防护，确保数据的安全性和可靠性。
企业应注重人才培养和引进，提高员工的数据管理和安全意识。
五、结论
实现数据高效管理和安全保障是企业信息化建设的重要任务。
企业需要从数据整合与集成、数据分析与挖掘、数据驱动的决策流程等方面出发，提高数据的使用效率和价值。
同时，企业还需要建立完善的安全管理制度、强化数据安全技术防护、制定数据备份与恢复策略等，确保数据的安全性和可靠性。
只有这样，企业才能在激烈的市场竞争中立于不败之地，实现可持续发展。
信息安全是一个系统工程，以某一信息系统为例，针对内网安全如何实施管理？
1. 透明加解密技术：提供对涉密或敏感文档的加密保护，达到机密数据资产防盗窃、防丢失的效果，同时不影响用户正常使用。
2. 泄密保护：通过对文档进行读写控制、打印控制、剪切板控制、拖拽、拷屏/截屏控制、和内存窃取控制等技术，防止泄漏机密数据。
3. 强制访问控制：根据用户的身份和权限以及文档的密级，可对机密文档实施多种访问权限控制，如共享交流、带出或解密等。
4. 双因子认证：系统中所有的用户都使用USB-KEY进行身份认证，保证了业务域内用户身份的安全性和可信性。
5. 文档审计：能够有效地审计出，用户对加密文档的常规操作事件。
6. 三权分立：系统借鉴了企业和机关的实际工作流程，采用了分权的管理策略，在管理方法上采用了职权分离模式，审批，执行和监督机制。
7. 安全协议：确保密钥操作和存储的安全，密钥存放和主机分离
如何保障数据安全
1.提高保护意识2.主动防护（如邮件加密、数据加密、终端管理、应用安全管理、文档加密和移动存储介质设备管理、移动办公安全接入等等）
数据本身是王道 如何提升数据的高效率
然而现在，是时候让我们自己停止对设备效率上的担心而应该更加关注于数据本身效率的提升。
然而，除了设备的制造商们，还有谁更在乎设备本身？关注数据本身才是王道。
是时候通过系统的增加智能服务来调整日常硬件设备了，这样我们可以更加专注于如何从数据中发掘出更多的价值。
数据效率的意思正如其名那样，让我们所需要的数据更加方便的访问、使用和管理。
这样可以让我们更加能够从中挖掘出数据的信息，这当然也是IT生产的本质。
在存储世界里，重复数据删除技术一直作为最热门的效率启动装置，连同自动精简配置技术、快照技术、虚拟化技术、多路延时技术以及数据压缩技术一同出名。
它们中有些还比较新，有些则看起来出现过较长的时间。
作为技术本身而言，它们都非常的重要。
然而当将话题仅局限于让数据更有效时，我们更重要的应该去考虑是为什么而不是怎么办。
比如说，大多数重复数据删除技术都是为备份操作而设计的，而并不是基于数据存储的操作。
我们现在谈论的话题是让数据备份变得更有效率，但我们同时也需要知道的是，这仅代表了IT行业潜在价值中极小的一部分。
在过去的五年左右时间里，我们都做的不错，我们已经让我们的系统能够更为高效的存储和管理数据。
我们可以对我们的物理存储设备进行自动精简配置（虚拟化）操作，这样就可以最大程度上挖掘其对用户的贡献。
此外我们还是用快照技术来“虚拟化”数据。
我们通过多路延时技术，使得对物理设备的访问达到最有效率。
所有的这些听起来都是很不错的，然而新技术本身有着更为深远的功效，它们的存在可以发挥出更大的贡献。
数据压缩技术数据压缩技术已经存在了一段时间，但却是在最近才开始它的复兴之旅。
基本的数据压缩技术正在改变着用户所追求的效率最大化的方向。
这是因为当用户能创造更有价值数据的时候，他们本身也获得着更多的价值。
试想一下：如果用户初始备份的数据时100GB大小，备份了x次，到最后的时候，用户所备份的数据时 100GB大小的初始数据以及此外的备份数据。
具有重复数据删除功能的备份软件有EMC公司的Data Domain，花费了大量的时间在100倍的消重比率上。
当然在企业组织内的数据创建和备份间，原始数据还有其他的用途，比如像用于测试、开发或者数据仓储等等。
越早的能开始实施数据的优化越好，也是关键。
从这样的角度出发，顺势而下，所有的优势也都显而易见。
如果能尽早的进行数据优化，就能有更少的数据需要移动、与之相关的管理工作也随之越来越少、拷贝的数据也越来越少、复制的也是、需要备份的越来越少，需要被改变的也越来越少。
总而言之，这就是意义所在。
我并不是一个天才，但是在我看来，最有效率完成这一切的方法就是协调好手中所有的相关资源。
首先，尽可能的需要对数据进行压缩。
通过实践证明，对于任何类型的数据来说，都可以被压缩至少50%的数据，包括数据库文件。
此外，对现有数据实施消重操作。
用户在压缩完数据后都可以进行消重操作。
人们并不希望将所有的数据进行消重，其实这没有关系，只要选择那些你想进行消重操作的就好了。
这也是最好的选择。
之后就对其进行快照操作，然后进行自动精简配置操作再拷贝出来，一句话的意思就是利用能使用的技术来让数据变得更为有效率。
至少能保证我们是在优化这些数据，这样也是让数据变得越来越有效率。
最有技术含量的地方是在于实时数据压缩的时候不再被20年前的性能问题所困扰。
如今这些都可以实现了。
事实上我们使用了一些特殊的方法和大量的资金投入了研发领域，来专门攻克这方面的难题。
仿佛这一些就是注定要发生。
将数据存储调优的价值针线从没有生机的一端穿向生机勃勃的一端不可避免的让数据再其生命周期里以最好的方式体现了它的价值。
因为任何时候当数据被使用的时候，或者不管这些数据存放在任何地方，这些价值都会被体现出来。
