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專家博客:電子發現數據管理和統一存儲目錄

本文作者Christine Taylor是Taneja Group的一位分析師,她在IT和通信業擁有超過10年的經驗。她曾寫過大量關于技術在電子發現、合規和治理以及信息管理中作用的文章。

DOSTOR存儲在線1月6日國際報道:電子發現流程現在好像已經滲透到法律訴訟事務的開始階段。但是實際上一個成功的電子發現流程依賴于良好管理的數據所奠定的堅實基礎,這也就是為什么信息管理實際上是典型的法律電子發現工作流第一階段的原因。但是還是有一些法律專家和IT專家忽略這個基礎:法律專家之所以如此是因為許多律師很少能理解企業存儲架構,而IT專家之所以會如此是因為他們沒有看到數據的良好管理可以給電子發現帶來好處。

針對法律的電子發現以及針對治理、風險和合規(GRC)的電子發現都要求系統對電子數據要求能夠有快速、準確和可靠的響應。不過,企業數據往往都放在不同的數據孤島中,這會導致不確定的和糟糕的電子發現流程。電子發現的低水準會導致數據采集緩慢、有限而昂貴,從而影響早期分析以及文檔瀏覽流程所需要的時間。對于急需快速響應電子發現請求的公司來說,這可不是好消息。

電子發現的數據管理沒那么容易

電子發現涉及的數據不是新創建的生產數據而是舊數據。新創建的活躍數據很少會參與到電子發現活動的主題中。人力資源或法律部門可能會很快意識到需要數據保留,不過大部分電子發現請求要求舊數據已經存儲在歸檔或備份或已經在應用程序服務器中存儲過一段時間。

電子發現的數據是非結構化的,是數百個不同應用程序所產生的數據并存儲在不同的地理位置。電子發現請求也可以包含結構化數據,但是數據庫架構可以讓數據采集變得更容易。非結構化數據則缺乏查詢結構因此給數據采集帶來更多的困難。非結構化數據類型包括電子郵件應用程序、文件系統、SharePoint、企業內容管理(ECM)應用程序等–所有這些都來自各個不同的廠商。此外最重要的是,存儲地點不同–字面上是這樣。通常的選擇包括SAN(存儲局域網)、NAS(網絡附加存儲)、基于云和服務器的存儲以及用戶的硬盤驅動器和便攜式驅動器。所有這些不同的存儲地點給訴訟、合規、風險和記錄管理的查詢和恢復帶來了一個廣泛的數據域。

比起備份或應用程序服務器,歸檔是更好的采集來源,但是許多公司不進行歸檔。備份不等于歸檔,但是有許多公司認為它們是一樣的。備份是為了目前的業務連續運行,不是為了保存經年的拷貝數據。在備份目錄上搜索、恢復和瀏覽相關數據很沒有效率–更不用說有許多公司可能還沒有辦法訪問舊備份。此外,一些公司將它們的應用程序服務器存儲當作歸檔一樣,放任大量的應用程序數據在生產服務器上存放很長時間。與此相反,歸檔是為了搜索和安全而設計的,必要的時候可以過好多年仍然可以用。

歸檔數據的搜索也有可能比較困難。歸檔是一個良好的開端,但是許多公司仍然不這么做。那些進行歸檔的公司有許多只是集中化歸檔或者只在少數關鍵應用上進行歸檔,比如電子郵件。許多人想當然地認為電子郵件是主要的電子發現目標,當然歸檔電子郵件也是個好計劃,不過文件系統和其他應用程序(比如SharePoint)也存儲相關數據而我們應該找到有效的辦法從這些來源采集數據。否則,所有這些不同的應用程序、服務器、存儲設備和數據類型會給數據的定位和恢復帶來很大的困難。

公司仍然認為數據保留就是將電子郵件發送給保管者然后告訴保管者如何保留他們的電子郵件。即使在IT人員的幫助下法律部門可以更好地保存文件,將數據遷移到一個安全的目錄仍然會產生多個數據副本,占用網絡帶寬,甚至可能會干擾業務上的應用程序。

繁重的網絡和人員工作負荷。采集和保留分散在不同地點的數據會給網絡帶寬和存儲資源帶來沉重的負擔。它還會嚴重影響法律和IT工作人員,使他們必須花許多無序的時間用于采集和評估大量發現的文件。即使公司使用主動式電子發現工具,比如索引編制,索引編制流程本身也是需要時間的而且會產生連續的網絡開銷。

統一目錄

高度分散的數據環境會給電子發現的相關數據采集流程帶來挑戰。頭痛醫頭腳痛醫腳地搜索所有數據是非常有局限性的,而且在如今的快節奏的商業和法律環境下也是不可接受的。

應對這些問題的關鍵就是提供一個讓大多數相應數據可以統合在一個單一的物理或虛擬目錄下的方法。沒有哪種方法是完美的–物理目錄要求公司投資新的歸檔平臺,虛擬目錄則需要索引編制等技術而這些技術也都有各自的缺點。不過無論是哪種方法,它們都好過在互聯服務器、舊備份磁帶、托管硬盤驅動器上分散搜索的傳統方式。

我會在后續的文章中更多的關注物理目錄和虛擬目錄的功能和它們之間的不同點。高性能和可靠的統一目錄會讓搜索和數據采集變得更加有效率和更有經濟型。它們不僅是你需要的工具,你也將要求有這些技術來搜索端點存儲設備以便保留和處理數據。大多數電子發現目錄廠商會提供這種類型的功能或將其整合到工具中。不過我還是強烈建議你主動對最大的響應數據池(你的非結構化數據歸檔)進行電子發現流程。

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