预计到2025年，全球数据量预计将达到175ztb，数据和信息泄露将面临数百万美元的罚款，因此了解如何妥善管理和保护记录和数据是必不可少的。以下是对解决收集、使用、存储和安全处置问题的企业信息生命周期管理框架的五个关键影响。
混合工作需要重新修改信息访问和管理政策/程序灵活的工作地点带来了固有的信息泄露和数据安全风险，协作工具、应用和视频会议软件的蓬勃发展，增加了与现有物理和数字记录产生的数据量。因此，负责该领域的利益相关者的数量成倍增加，他们必须：
● 通过信息安全框架进行操作，确保合规性、保护和互操作性
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● 了解如何在不断变化的混合工作模式范围内进行协作
● 对所有流程采取风险管理第一的方法
● 注意处理数据时潜在的故障，以防止违规和故障
此外，所有员工都必须接受培训，并参与适当的数据管理流程。
数据修复计划重点放在ESG和隐私法规强调ESG和隐私法的数据修复计划对于响应新立法和展示信息弹性至关重要。
为确保合规性，企业必须谨慎对待他们收集的数据类型。未经同意或出于合法商业目的存储数据，可能会引发数据保护条例合规性问题。此外，数据修复可以通过消除重复、不必要或未使用的数据来帮助提高合规性。
数据驻留将占据中心位置鉴于混合工作场所的需求，基于云的服务正在增加，但在多云环境中跟踪信息可能很困难。有关数据驻留的知识对于数据安全和隐私至关重要。
大多数企业都在本地数据法规下运营，这些法规规定了必须如何收集、清理、处理和存储用户数据。值得注意的是，企业可以在遵守当地数据保护和隐私法后传输数据。在这种情况下，企业在获取和使用用户的信息之前必须通知用户并征得用户的同意。
人工智能可以聚合、分析、清楚地呈现数据并提取相关信息，因此企业可以围绕数据主权做出正确的决策。随后，人工智能可以应用于内容搜索和编辑，更好地集成系统并克服孤岛。从信息生命周期的角度来看，人工智能可以识别并删除不必要的数据，以支持合规性和治理。
持续关注数据质量和管理作为技术和业务计划主要参与者的“数据管理员”或“数据代理人”的角色也占据了中心位置。在经历了多年的数据泄露事件导致声誉受损和客户信任度下降之后，这种旨在提高企业内数据处理原则、标准的意识和优先级的协同努力是一个令人感到惊喜的发展。
对数据价值和质量的日益关注导致人们更加警惕，以确保数据集准确、有效、完整和最新，并使用人工智能来检测不完整、不一致或过时的数据。当不再存储过时的数据时，此类数据最小化工作可以节省成本。
现代物理数字办公空间中的物理信息资产随着对循环经济和实现碳中和承诺的日益关注，选择资产生命周期管理(ALM)合作伙伴对于确保在考虑数据安全和合规性的情况下完成旧IT资产和物理记录的处置至关重要。
了解企业拥有哪些记录、资产和信息以及哪些需要数字化或自动化，对于现代办公环境至关重要。最终，如果企业不开发流程、分配专门的职能所有权并投资技术，他们将难以确保其信息资产的合规性、价值恢复和安全性。
