【摘要】随着数字化转型的深入，除了关注数据备份技术的运用，数据备份管理也需要多关注数据对象本身，基于信息系统的分类定级是从业务连续性出发，并不是数据管理层面最科学的方法，数据备份策略还是需要从数据层面分析其可用性和完整性需求，来制定分类定级的备份策略。本文作者结合金融行业特征分享了相关经验。
数据是企业最重要的数字资产，主要包括企业业务经营所依赖的信息系统所产生的各种业务数据以及支撑信息系统运行的程序、配置数据、日志、操作系统等其他数据。数据备份是数据保护的最后一道防线，可有效抵御外部黑客攻击、内部人员误操作以及各种软硬件故障导致的数据丢失风险，很大程度上保证了数据的完整性和可用性。
由于金融行业对数据的敏感性，重要的业务数据往往需要满足长时间保存、备查的要求。因此，数据备份工作不仅仅关系到企业的业务连续性，还需要满足国家法律、监管机构的合规要求。以笔者所在中小保险公司为例，目前在数据备份管理工作中，普遍存在着以下四类运维管理要素的难题：
1)人员要素问题
在运维管理体系中，人员的管理是第一要素，数据备份工作也不例外。一般来说，公司的研发或业务人员应该根据内外部监管和业务连续性需求提出不同业务系统的数据备份策略，是数据备份的需求提出方；而运维人员按照数据备份策略的需求建立数据备份系统及运维流程，扮演着数据备份的执行和管理角色。由于不同的业务系统对应着不同的需求提出方，备份管理人员不能很好地获取准确的备份需求，会存在很高的沟通成本问题。
2)资源要素问题
数据备份管理需要建设一套完整的系统，包括备份管理系统、备份存储