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。

混合工作需要重新修改信息訪問和管理政策/程序

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。