数据维护怎么做？防止文件丢失和系统崩溃的实用指南-易企优网络

你知道那种感觉吗？

搜寻一张老照片时翻遍箱柜，却发觉它已然模糊不清、颜色褪去，甚至粘连于相册之中，怎么撕都无法撕下。昨日，这般钝痛体验我又一次遭遇到。并非对着相册，而是面对电脑屏幕上一个打不开的往昔项目文件。那是2018年付出的心血凝聚之物，如今却成一堆乱码。系统给出提示：“文件已损坏。”。

那一瞬间，我觉得自己的一部分记忆，被凭空抹掉了。

的确如此，不存在了。并非属于物理范畴那种意义的不见，而是处于数据层面的“消逝”。相较于遗忘而言更为绝对。

所以呢，就在今天，我打算说一说这个事儿。说一说我们究竟该如何在数字的世界当中，去充当一名既蹩脚却又不得不保持认真态度的“守墓人”。再说一说数据维护方面的情况。

数据维护到底是为了防止什么？

大多数人会说，防止丢失呗。对，但不止。

为防止某天审计突袭上门，致使你无法拿出一份三年前的合规记录。为防止在你的CRM系统之中，同一个客户竟存在八个各异的电话号码，进而导致销售团队彼此撞单。为防止老板欲查看季度报表时，IT小哥通宵达旦却导出一堆相互矛盾的数据，令所有人皆面面相觑。

它防的，是那种系统性的崩溃。是信任的瓦解。

你可晓得数据出现错误会有多昂贵，有相关调研指出，每一年里因为数据质量方面的问题而致使的损失，能够达到数百万美元，这并非是天灾造成的，乃是人祸所致，是平日里根本就没有人愿意再多瞧上一眼的那些“琐事”，积累起来引发的如同雪崩般的后果。

为什么说脏数据比没数据更可怕？

空，起码是诚实的。脏，是带着欺骗性的。

能让你觉得仓库存有货物，可实际上早就售卖完了。这会致使你向所谓“重要客户”发送 VIP 优惠，然而实际上那个人去年度就已经投诉过五次了。依据脏数据所做出的决策，并非是冒险行为，而是等同于自杀行径。恰似驾驶车辆时候使用了一张错误的地图，油门越是用力踩踏，距离目的地也就愈发遥远。

IBM有一篇文章把道理讲得很到位，脏数据能致使安全工具全都沦为“瞎子”，它没办法分辨清楚什么属于正常范畴，什么归为异常状况，黑客极有可能正隐匿在那一堆杂乱无章的数据里面，悄然地转移数据。

想想就后背发凉。

中小企业怎么做数据维护才不烧钱？

是不是觉得这是大公司的游戏？烧钱，烧人，烧时间。

不是的。

数据维护怎么做？防止文件丢失和系统崩溃的实用指南

起始于细微之处着手，举例而言，自下个月起始，勒令所有联系人的电话号码务必附带区号。举例来讲，规定于每个周五下午，耗费半小时查验本周新录入的客户信息，查看是否存在明显胡乱填写的情况。举例说明，运用云盘自身所具备的版本历史功能，不进行覆盖操作，而是另存为新的版本。

有工具吗？当下存在着诸多零代码平台，搭建一个简明的数据校验流程，并非那样高深难测。关键要点在于意识。即要将其视作如同每周清扫办公室这般自然而然的事情。

可别去想着一下子就达成最终目标。首先要把握住对于你而言最为关键重要的那一小部分数据。是客户名单吗？还是合同金额？亦或是库存底数？坚守住它，就如同坚守住护城河那般。

AI时代，数据维护有了哪些新变化？

以往是人们去伺候数据，如今则是AI协助人们打理数据，然而其前提在于，你必须先“喂”给它干净的数据。

蛮有讽刺意味的，是不是呀？人工智能能够自动将那些重复的项目合并起来，还能够识别出存在异常情况的格式，然而它没办法平白无故地创造出不存在的东西，没办法从那一堆如同垃圾般的事物里变出如同金子般宝贵的东西来，它就像是一个有着洁癖的管家，当你给予它一个呈现出脏乱差状态的仓库时，它仅仅会以更高的效率把那种混乱的状况进行分类、然后归档。

然后一本正经地，输出更精致的错误。

于是，重点发生了改变，从“怎样进行修理”转变到了“如何去养护”，培育出一组良好的数据习惯，设定妥当规则，接着让人工智能去开展执行、去实施提醒，人，向后退一步，进行更为关键的判断以及作出决策。

数据维护，说到底，维护的是什么？

不是那些冰冷的 0 和 1。

它是能证明我们曾经存在过的东西，是一家公司从摇摇晃晃开始起步，一直到稳稳地站住脚跟的所有记忆，是在那些深夜涌现的灵感，谈判时的反复较量，成功后的巨大惊喜，甚至还有失败后尝到的苦涩滋味，它们不可以只因一次硬盘出现损坏，一次发生误操作，就消失在由比特构成的海洋当中。

它很枯燥。是的，像给浩瀚的图书馆每本书定时除尘。

不知你可曾思索过？倘若就连咱们都怠于铭记本身所是，自身所行之事。那么还会有谁能够记起呢？

那些数据，就是我们在这个时代，活过的痕迹。

得守住啊。哪怕笨拙一点。

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