数据存储阶段，如何优化成本

对于数据存储，可以说是每一个企业在经过一段时间的发展之后都会遇到的问题。数据之于企业，正如血液之于人体，重要性不言而喻。那么如何合理有效的存储数据，利用现有数据为企业创造更大价值，同样是企业值得深思熟虑的问题。那么下面来谈谈数据存储阶段有哪些小妙招可以考虑。

数据治理如何做

关于数据的有效治理，其实可以理解为确保数据的可用性、完整性、安全性、合规性以及质量性所采取的一些技术手段。随着企业的发展，企业累计的数据也会以几何量级的不断增长，那么如何有效的治理数据，既可以保证数据的可用性、完整性，又可以更好的利益最大化，治理数据的同时降低企业成本。个人理解对于相对于企业当前业务来说的一些历史悠久的数据，比如十年以上的数据，可以采用归档处理，这部分数据不再提供查询服务，而仅做数据存储。对于十年以内的数据，则根据时间段再次细分为热点数据和相对冷存储数据，从而提高查询效率的同时，也可以进一步降低企业数据存储引发的成本问题。总之最终的就是既要保证企业当前业务数据的稳定又要尽可能降低企业数据存储带来的成本问题。

如何降低云上数据存储成本的？

对于云上数据，如何降低云上数据的存储成本，那么需要先了解云上存储成本的构成。比如这里我们来看一下对象存储OSS的计费构成

可以看到在对于云上存储OSS来说，对于数据的存储包括存储费用、流量费用、请求费用等。对于存储费用来说，根据您存储的文件类型、大小和时长收取一定的存储费用，因此说如果想要降低云上数据存储成本，那么你首先需要了解你使用的云上存储的计费特点，然后在结合自身的业务特点，将不同的业务数据保存为不同的存储方式，从而来通过提前规划的方式，降低云上数据存储带来的成本问题，最大程度的优化成本，为企业降本增效。

如何使用自动化工具进行数据生命周期管理

对于数据生命周期自动化管理的话，简单的其实可以使用对象存储OSS就可以实现，通过设置OSS存储的自动化归档日期来对不同的数据设定不同的冷归档、深度归档等操作。从而来实现数据生命周期的自动化管理。
或者也可以使用现有的数据管理DMS，通过云服务数据管理DMS来管理数据，提高查询效率以及数据管理效率，从而保证数据整个生命周期的数据规范化管理。相对来说，数据管理DMS提供全域数据资产管理、数据治理、数据库设计开发、数据集成、数据开发和数据消费等功能，致力于帮助企业高效、安全地挖掘数据价值，助力企业数字化转型。更适合企业接入进行云上数据的管理，大家感兴趣的可以看一下具体的文档先了解一下，个人接触过，还是不错的。

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