数据管理是确保数据质量、安全与高效利用的核心环节，以下是关键实践建议：
1. 数据分类与分级
- 按敏感性、重要性划分数据类型（如公开/内部/机密）
- 为不同类别设置访问权限（例如使用 IAM 系统）
2. 备份与恢复策略
- 实施 3-2-1 备份原则（3份副本、2种介质、1份异地）
- 定期测试恢复流程（如灾难恢复演练）
3. 数据安全防护
- 采用加密技术（传输中：TLS，存储中：AES）
- 部署防火墙与入侵检测系统（如 IDS）
4. 数据清洗与标准化
- 建立统一的数据格式规范（如日期、单位）
- 使用自动化工具处理缺失值与异常数据
5. 监控与审计
- 实时监控数据访问行为（如日志分析）
- 定期进行合规性审计（符合 GDPR 等法规要求）
如需深入理解数据管理框架，可访问 Data_Management_Overview 了解核心概念。