当数据积累到一定容量时，如何进行有效的管理？

不同的数据管理方案所擅长的数据容量是不同的，传统的关系型数据库或数据仓库一般比较擅长管理的数据容量在10T以下，10-100T是MPP类数据库的最佳实践。超过100T基本上只能依靠开源的Hadoop之类的架构。

所以在设计之初就应该对数据有明确的划分和迁移策略，比如近期交易数据存放于数据库中，历史数据顶起同步到大数据平台或者数据仓库之中。这样就可以避免由数据量的增加带来的性能瓶颈。

如果在设计初期没有做相关的设计，那么应急措施包括定期导出历史数据并存档。后续的跟进方案包括建立大数据平台，将历史备份恢复到大数据平台上进行分析。

对于企业数据的管理，数据的存储、归档是一个方面，需要企业信息化人员能够了解业务和数据之间的关系，只要能够对掌握数据的业务用途，数据的管理就只是技术问题了。

企业信息技术人员，不仅仅需要掌握信息系统的运维，更应该了解和掌控业务数据和流向，才能真正推动信息化。