数据量（包括传统结构化数据和物联网 (IoT) 等新数据类型）的急剧增长，以及 SAP HANA 和 NAND 闪存等内存数据库技术的出现（速度更快但价格更昂贵），使得数据归档成为必需。公司根本无法承受像以前那样的运营，让多年的数据（其中大部分很少使用）堆积在单层数据库中。旧数据会堵塞系统，影响性能，而且当该数据库在闪存或内存中运行时，成本也会变得高得令人望而却步。
长期以来，组织一直在争论管理应用程序数据生命周期的最佳方式。组织希望实施真正的 ILM 来确保治理、数据安全和运营效率。
非结构化数据归档相对简单，因为它主要基于年龄，而结构化数据归档则很复杂，需要将多个标准纳入到归档过程中。
改善企业数据管理的最佳方法是根据价值创建数据层。我们推荐的 ILM 最佳实践是利用与 Apache Hadoop 集成的四个处理层。
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最后审核日期：2024年10月
