预计到2025年，全球数据量预计将达到175ztb，数据和信息泄露将面临数百万美元的罚款，因此了解如何妥善管理和保护记录和数据是必不可少的。以下是对解决收集、使用、存储和安全处置问题的企业信息生命周期管理框架的五个关键影响。
混合工作需要重新修改信息访问和管理政策/程序
灵活的工作地点带来了固有的信息泄露和数据安全风险，协作工具、应用和视频会议软件的蓬勃发展，增加了与现有物理和数字记录产生的数据量。因此，负责该领域的利益相关者的数量成倍增加，他们必须：
● 通过信息安全框架进行操作，确保合规性、保护和互操作性
● 了解如何在不断变化的混合工作模式范围内进行协作
● 对所有流程采取风险管理第一的方法
● 注意处理数据时潜在的故障，以防止违规和故障
此外，所有员工都必须接受培训，并参与适当的数据管理流程。
数据修复计划重点放在ESG和隐私法规
强调ESG和隐私法的数据修复计划对于响应新立法和展示信息弹性至关重要。
为确保合规性，企业必须谨慎对待他们收集的数据类型。未经同意或出于合法商业目的存储数据，可能会引发数据保护条例合规性问题。此外，数据修复可以通过消除重复、不必要或未使用的数据来帮助提高合规性。
数据驻留将占据中心位置
鉴于混合工作场所的需求，基于云的服务正在增加，但在多云环境中跟踪信息可能很困难。有关数据驻留的知识对于数据安全和隐私至关重要。
大多数企业都在本地数据法规下运营，这些法规规定了必须如何收集、清理、处理和存储用户数据。值得注意的是，企业可以在遵守当地数据保护和隐私法后传输数据。在这种情况下，企业在获取和使用用户的信息之前必须通知用户并征得用户的同意。
人工智能可以聚合、分析、清楚地呈现数据并提取相关信息，因此企业可以围绕数据主权做出正确的决策。随后，人工智能可以应用于内容搜索和编辑，更好地集成系统并克服孤岛。从信息生命周期的角度来看，人工智能可以识别并删除不必要的数据，以支持合规性和治理。
持续关注数据质量和管理
作为技术和业务计划主要参与者的“数据管理员”或“数据代理人”的角色也占据了中心位置。在经历了多年的数据泄露事件导致声誉受损和客户信任度下降之后，这种旨在提高企业内数据处理原则、标准的意识和优先级的协同努力是一个令人感到惊喜的发展。
对数据价值和质量的日益关注导致人们更加警惕，以确保数据集准确、有效、完整和最新，并使用人工智能来检测不完整、不一致或过时的数据。当不再存储过时的数据时，此类数据最小化工作可以节省成本。
现代物理数字办公空间中的物理信息资产
随着对循环经济和实现碳中和承诺的日益关注，选择资产生命周期管理(ALM)合作伙伴对于确保在考虑数据安全和合规性的情况下完成旧IT资产和物理记录的处置至关重要。
了解企业拥有哪些记录、资产和信息以及哪些需要数字化或自动化，对于现代办公环境至关重要。最终，如果企业不开发流程、分配专门的职能所有权并投资技术，他们将难以确保其信息资产的合规性、价值恢复和安全性。
