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说到人工智能、深度学习，大家总会第一时间想到算法和模型，再然后就是最根本的、提供动力源的数据。由于人工智能技术的飞速进步与广泛应用，我们对待数据的方式已从收集为主转变为以获取信息为主。
如果你不把存储的数据转化为可用的信息，那么这些数据——狭隘点说——就只是一堆字节而已。而完成这个转化的过程之前，有时也需要多年时间来收集足够的数据，比如医学方面新工艺、药物或设备的试验;基于不常发生的外部因素的群体行为;气候变化。
首先，数据保存的重要性无法否认
关于数据，有一句很拗口的话，你不知道什么是你不知道的。有个很好的例子：“垃圾DNA”。这一术语是20世纪70年代某遗传学家发明的，用来表示基因组中95%—98%的不编译任何蛋白质或酶的DNA。当时的生物学家认为，既然几乎所有具体的生理机能都要蛋白质来完成，那么不编码蛋白质的DNA应该是没有用的，可以称为“垃圾DNA”。到本世纪初，人们发现一些垃圾DNA其实调控着染色体的复制方式和时间。
对于当时的人们来说，存储数据的成本是很高的。当然DNA测序的成本更大，这也是当初人们要保留垃圾DNA数据的原因之一。收集数据的成本很高，存储数据的成本也很高，正是因此，我们要更加感谢那些在我们之前做出正确事情的人。他们顶着成本压力储存了这些旧的数据，让我们有机会从中发现更多信息。
我们知道，一些天气预报中心每天都会保存所有收集到的数据，包括其预报模型的输出。当这些网站有一个新的预测模型时，他们通过新的模型运行旧的数据，查看模型的输出和观察，看看新模型是否比旧模型更好，以及有多好。对于一个城市来说，这个工作似乎很容易，但对整个地球来说，是大量的数据和信息比较。
因此，存储和数据架构师面临的挑战往往是如何通过开发满足性能、可伸缩性和治理需求的架构来保存这些数据。
由数据收集向信息挖掘的转变
从有数据收集开始，其唯一目的就是要使所收集的所有数据都有实际意义。手工进行数据收集和分析非常耗时，将数据转换为信息也既费时又费钱。
信息时代始于1890年美国人口普查时何勒内斯打孔卡片的使用，尽管它们是空白的，但与你见过的格式化卡片不同。这里的关键问题是，在1890年以前虽然有大量的数据，但并没有工具来进行分析，而且将其转化为信息的成本很高。
很明显，在1890年的人口普查中产生的信息在今天的标准下是非常基础性的。但按照19世纪90年代的标准，却是革命性的。通过这个办法，人们能够非常迅速地查看人口普查的结果并做出决定(例如，基于数据的可操作的信息)。
到了今天，我们已经不再把1890年人口普查数据的表格化称为信息。信息的定义——与数据相比——应该基于当代的标准，同样的，许多其他领域中的某些定义也在发生变革。
信息分析市场的规模和范围在不断扩大，从自动驾驶汽车到安全摄像头分析再到医疗发展。在每一个行业，在我们生活的每一个角落，都有快速的变化，并且变化的速度也正在增加。所有这些都是数据驱动的，所有收集的新旧数据都被用来开发新的可用信息类型。围绕数据收集与信息发展的需求，有很多问题也因此浮现。
除保持数据活性外，合规性同样重要
许多需求基于你所拥有的信息和数据类型。例如，一些可能涉及使用所谓DAR(Data Encryption at Rest，空闲时数据加密)，它会对存储设备进行加密，这样如果从系统中删除，数据几乎是完全不可能访问的。(其困难程度取决于加密算法和大小、复杂性等)。我们可以将这种类型的需求归纳为“可操作性需求”，即数据在发挥价值的整个过程中会对架构、设备等产生的硬性需求，以确保满足业务运行所需的性能、可用性和数据完整性，为保持数据和信息的活性，所有这些问题都需要得到解决。
除此之外，你的数据或信息也应该基于你所在行业的实践或地区的法规条例，如最近欧盟出台的GDPR(通用数据保护条例)。也就是说，你对数据的使用需要始终保持合规性。由此产生的体系结构或过程方面的变化，也是需要架构师来处理的一类重要事务。
最后的想法
要做到合规并不容易，而且也不便宜。决定其成本的因素有很多，但是在计划和搭建好体系架构之后试图强制遵从，总是比事前做的代价要高。
笔者认为，在定义合规性需求时，你应该着眼于未来，而不是只看现在，因为事后硬塞东西的成本和挑战会更多。这意味着，我们需要不断地研究行业中的合规性需求，以及实践。数据在未来只会变得更加重要，我们始终会面对挑战，何不先定好应对方案。