现如今，数据已然成为了现代企业的DNA。这包括在云在发现的数据、企业内部的各种数据以及企业网络边缘的数据。而与此同时，数据本身也正以比以往任何时候更快的速度增长。 这种不断增长的数据的复杂性、数据的蔓延扩张和数据量增长的独特的组合迫使企业IT 人员有必要重新思考传统的数据备份和恢复的方法了。
现在，没有企业能够承担得起未经过对于他们的操作运营方法(包括负载均衡、客户端、资源、服务水平)以及对于他们所收集的数据信息本身所揭示的洞察进行大量深入了解的实践剖析之后才得出的实践方案了。现如今，数据分析对于确保企业业务的弹性比以往任何时候都更为必要。
有四种主要类型的数据分析方法可用于数据的备份和恢复，即：环境型、回顾型、预测型和说明型四种不同的分析方法。每种分析方法均提供了一个透视整个企业网络的窗口。而当这四种分析方法被结合起来使用时，他们能够让企业积极主动地获取相关数据的优先级，预测资源的利用率 ，减少风险，优化基础设施，以减少资源的负担和管理成本。这种组合分析方法可以说为企业提供了“带着头脑进行数据备份”的承诺。
今天的数据备份和恢复的责任已经超越了传统的在企业内部支持新兴的云计算、移动化和虚拟平台了。现如今，企业用户正面临着需要更好地理解数据，了解数据源的位置及其能够为企业所提供的价值。对于环境型数据分析的理解使得企业的IT部门能够准确定义他们是如何以透明的方式管理、备份和传递数据信息，并在同时支持企业的整体业务目标的。
当数据分析和优化被添加到标准的备份过程时，“带着头脑进行数据备份”的这一承诺实现了。
回顾性分析允许团队获得对于数据备份过程的成功率、资源利用率 以及优化的领域的深入的洞察了解。对于过去的备份流程和基础架构利用率的深入了解可以确保对于最关键的应用程序的顺利访问，并优先安排完成按时备份所需要的资源，同时无中断事故发生。
这种形式的分析需要对于数据信心有更深入地了解，包括该数据信息是什么类型;其对于企业的相对重要性如何。这种深层次的洞察分析，企业能够自动分类数据，定义那些数据被进行了托管，确定其对于企业的业务是否是关键的，并设置这些数据何时比分以及如何备份的指南。IT高管越来越多地利用这种形式的分析，建议如何最好地优化备份系统，进而充分利用额外的资源和容量能力，这不仅提高了对于数据的保护，也有助于长期遵守合规性。
回顾性分析有助于调整企业数据备份和恢复的三大关键利益相关者，包括备份管理员、基础设施运营团队和CXO级的高管。这使他们获得企业具备满足服务水平预期的能力的信心。具备成功的防御性运营的历史，使企业能够满足他们的特定行业或垂直市场的合规性和治理的需要。
预测分析对于数据备份和恢复的重要性正在不断增长。这种分析方法允许企业能够预测未来的资源需求，并基于历史数据的模式来预测潜在的资源冲突。有了这方面的知识，IT团队可以在未来的需要发生之前实施主动的应对，如针对额外的容量需求主动进行有计划的采购，已解决问题。
借助预测分析，企业可以缓解对于数据备份和恢复管理的工作需求。从规划的角度看，使管理者能够在他们的系统存储容量将耗尽之前进行准确的预测是非常具有价值的。此外，数据的增长的模式也可以突显潜在的资源冲突和资源争夺，进而可能导致的备份窗口增加的问题。在这些潜在的未来问题实际发生之前，提供相关的知识是IT企业转型的一部分。
随着通过数据分析获得更深入的洞察见解，企业可以充分利用他们现有的备份投资，并规划未来的容量能力和对于基础设施的需求。其也可以作为在行业内快速走向自动化的重要组成部分。通过这种自动防护策略和配置备份资源，从而降低了在备份和恢复操作中的工作量，确保所有设备的都在管理的保护之下。这种自动化可以节省时间，成本和管理。
说明性分析是使得企业IT领导者获得对于已经部署的备份的最有效地利用、简化关键流程、改善整治需求时间的一大新兴的需求。
对于负责管理企业整个IT基础设施运营的团队而言，这种形式的分析提供视觉线索，以及当整治修复出现问题时可采取的相关步骤。更重要的是，其为备份团队和IT运营团队在故障排除过程中创建了共同的语言。此外，他们提供了对于备份作业和物理资源的可视性，如磁带库，驱动器和磁盘系统，并在发出错误时对于出了什么问题以及如何解决进行精确排查。
总之，随着企业不断适应变化的IT世界，这种变化包括了数据量、数据种类品以及数据信息来源的增长，其目前已扩大到超处了企业内部的范围，企业用户现在也必须扩展他们的信息管理方法，以跟上需求加快的步伐。简而言之，关于数据分析，他们需要从防御型转为进攻型。
关键的第一步，时利用数据分析来优化数据的备份和恢复——创建一套适用于企业当前和未来的环境的灵活敏捷的策略。数据分析提供了一个对于企业整体数据战略的快照。应用于网络的数据分析为企业提供了对于其所收集存储和管理的数据更深入地了解。而数据分析也提高了运营效率，并根据企业信息化管理的要求，通过识别和优化数据管理，降低了风险。
今天，面对高度动态化、多元化、复杂的数据环境，采用与过去相同的备份和恢复策略方法不仅是不明智的，甚至可能带来显著的风险，包括对于您企业的风险，和您自身职业生涯的风险。如今，企业需要带着大脑进行数据备份，而数据分析是其中的第一步，也是最关键的一步，这样才能满足不断变化的业务弹性需求。
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