Специалисты по корпоративному хранению данных все чаще оказываются в центре деловых дискуссий: находят важные файлы, демонстрируют использование в отделах, вызывают файлы из архивов для аудита или нового исследования, перемещают отдельные наборы данных в облако для импорта в новую аналитическую среду и удаление данных в соответствии с правилами. Между тем, эти задачи усложнились. Гибридная, мультиоблачная и периферийная инфраструктура означает, что данные все чаще размещаются в различных хранилищах, и их становится трудно найти и переместить при необходимости. Администратор или архитектор хранилища данных должен принять множество решений и провести правильный анализ, чтобы гарантировать, что данные защищены и находятся там, где они должны быть как для пользователей, так и для требований бюджета.

Конечно, пользователей и руководителей эти детали не особо волнуют. Им нужно экономичное хранилище, а также быстрый и безопасный доступ к нужным наборам данных для принятия более эффективных решений и появления новых идей. ИТ-команды по хранению данных играют важную роль в сотрудничестве с отделами и конечными пользователями, чтобы помочь каждому достичь своих целей. Вместо того, чтобы сосредотачиваться исключительно на приобретении, настройке и управлении расходами технологий хранения данных, специалисты по хранению данных теперь должны сосредоточиться на правильном размещении данных и предоставлении бизнес-пользователям возможности помочь себе. 

При поиске способов улучшения обслуживания и сотрудничества с пользователями, руководителями отделов и руководителями рассмотрите следующие тактики:

1. Возврат/возвратный платеж: Создавая отчеты, показывающие департаментам использование данных, руководители отделов могут понять, как они потребляют данные, а также понять, какие данные/файлы пользуются наибольшим спросом в зависимости от моделей доступа. При возврате платежей эти отчеты имеют решающее значение. Новая тенденция – это самообслуживание, благодаря чему авторизованные владельцы данных могут создавать собственные отчеты и выполнять поиск на платформе управления данными, чтобы видеть тенденции и информацию о выставлении счетов. 
2. Находим дубликаты: В интересах каждого избавиться от дублирующихся данных. Это засоряет емкость хранилища (тратит деньги) и затрудняет пользователям поиск единой версии истины. Это обычное явление в исследовательских организациях, например, когда данные необходимо скопировать для тестирования и/или распределить по различным отделам и местам, где облачное хранилище не авторизовано для обмена файлами. Это непростое упражнение по поиску дубликатов в разных разрозненные хранилища данных и удалить их, но автоматическая маркировка данных — это один из способов быстрого поиска похожих файлов, а затем ограничить их удаление.
3. Содействие исследовательским проектам: Конечные пользователи могут захотеть искать и перемещать определенные наборы данных в инструменты аналитики, например в облако. Финансовая группа больницы может захотеть экспортировать копии платежных данных для определенных демографических данных или заболеваний в инструмент для анализа, а затем удалить их после завершения исследования. Другие пользователи могут просто захотеть выполнить поиск и пометить файлы, чтобы увидеть, сколько данных доступно для потенциального проекта. Безопасная программа самообслуживания может позволить пользователям выполнять эти задачи без фактического перемещения, копирования или удаления данных, а вместо этого создать рабочий процесс, в котором ИТ-специалисты смогут просмотреть и одобрить запрос, а также нажать кнопку для выполнения необходимого действия.
4. Хранение/удаление по инициативе пользователя: Когда дело доходит до тонких политик хранения и удаления, департаменты знают лучше всех. Например, в компании может быть политика удаления данных, если к ним не было доступа в течение двух лет, но отделы могут определить, что определенные наборы данных (например, лабораторные данные) недействительны через 10 дней и могут быть удалены раньше. Предоставление авторизованным пользователям возможности создавать конкретные планы хранения исключений — разумная идея. 
5. Маркировка и сегментация данных: Людям сложно искать и находить файлы в большой организации, и слишком часто разочарование приводит к множеству обращений в ИТ-отдел. У большинства пользователей и отделов нет хороших методов организации данных, но именно здесь эксперт по интеллектуальному хранению может помочь, предложив лучшие методы пометки файлов новыми метаданными, такими как имя проекта. Инструменты управления данными также могут автоматизировать этот процесс, создав план, в котором все файлы с определенными характеристиками будут помечены нужными метаданными. Это чрезвычайно полезно при создании политик управления данными: например, перемещение всех файлов из проекта C и из европейского региона в облачное архивное хранилище через 30 дней после завершения проекта.

Привлекая пользователей из подразделений и обеспечивая прозрачность их данных, чтобы они могли лучше их использовать, группы по хранению данных могут укрепить доверие и партнерство с бизнесом, что может привести к более экономичной и эффективной практике управления данными.