預計到2025年，全球數據量預計將達到175ztb，數據和信息泄露將面臨數百萬美元的罰款，因此了解如何妥善管理和保護記錄和數據是必不可少的。以下是對解決收集、使用、存儲和安全處置問題的企業信息生命周期管理框架的五個關鍵影響。
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靈活的工作地點帶來了固有的信息泄露和數據安全風險，協作工具、應用和視頻會議軟件的蓬勃發展，增加了與現有物理和數字記錄產生的數據量。因此，負責該領域的利益相關者的數量成倍增加，他們必須：
● 通過信息安全框架進行操作，確保合規性、保護和互操作性
● 了解如何在不斷變化的混合工作模式范圍內進行協作
● 對所有流程采取風險管理第一的方法
● 注意處理數據時潛在的故障，以防止違規和故障
此外，所有員工都必須接受培訓，并參與適當的數據管理流程。
數據修復計劃重點放在ESG和隱私法規強調ESG和隱私法的數據修復計劃對于響應新立法和展示信息彈性至關重要。
為確保合規性，企業必須謹慎對待他們收集的數據類型。未經同意或出于合法商業目的存儲數據，可能會引發數據保護條例合規性問題。此外，數據修復可以通過消除重復、不必要或未使用的數據來幫助提高合規性。
數據駐留將占據中心位置鑒于混合工作場所的需求，基于云的服務正在增加，但在多云環境中跟蹤信息可能很困難。有關數據駐留的知識對于數據安全和隱私至關重要。
大多數企業都在本地數據法規下運營，這些法規規定了必須如何收集、清理、處理和存儲用戶數據。值得注意的是，企業可以在遵守當地數據保護和隱私法后傳輸數據。在這種情況下，企業在獲取和使用用戶的信息之前必須通知用戶并征得用戶的同意。
人工智能可以聚合、分析、清楚地呈現數據并提取相關信息，因此企業可以圍繞數據主權做出正確的決策。隨后，人工智能可以應用于內容搜索和編輯，更好地集成系統并克服孤島。從信息生命周期的角度來看，人工智能可以識別并刪除不必要的數據，以支持合規性和治理。
持續關注數據質量和管理作為技術和業務計劃主要參與者的“數據管理員”或“數據代理人”的角色也占據了中心位置。在經歷了多年的數據泄露事件導致聲譽受損和客戶信任度下降之后，這種旨在提高企業內數據處理原則、標準的意識和優先級的協同努力是一個令人感到驚喜的發展。
對數據價值和質量的日益關注導致人們更加警惕，以確保數據集準確、有效、完整和最新，并使用人工智能來檢測不完整、不一致或過時的數據。當不再存儲過時的數據時，此類數據最小化工作可以節省成本。
現代物理數字辦公空間中的物理信息資產隨著對循環經濟和實現碳中和承諾的日益關注，選擇資產生命周期管理(ALM)合作伙伴對于確保在考慮數據安全和合規性的情況下完成舊IT資產和物理記錄的處置至關重要。
了解企業擁有哪些記錄、資產和信息以及哪些需要數字化或自動化，對于現代辦公環境至關重要。最終，如果企業不開發流程、分配專門的職能所有權并投資技術，他們將難以確保其信息資產的合規性、價值恢復和安全性。
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