Data Dynamics 展示 Data Dynamics 極具突破性的數據遷移增強功能，以提升效率、合規性和靈活性

新澤西州薩德爾布魯克，2024 年 2 月 4 日 – 作為數據管理解決方案的領先創新者，Data Dynamics 欣然宣布在其旗艦數據遷移和分析軟體 StorageX 中推出多項突破性的增強功能，著重於 OneDrive 遷移和 Microsoft Information Protection Integration。這些變革性功能可在企業級規模上跨混合雲高效且無縫地管理數據，同時在整個雲中保持合規性。

在當今數據驅動的環境中，企業面臨著跨企業混合雲提升勞動力生產力、協作和數據安全性的挑戰。企業需要一種優化數據遷移流程的方法，同時確保數據完整性、安全性並遵守合規法規。StorageX 的最新增強功能解決了這些關鍵需求，提供了一系列有望革新數據遷移和管理實踐的優勢。

重要進展：

增強輕鬆的 OneDrive 數據遷移：StorageX 與 Microsoft OneDrive 的無縫集成徹底改變了雲端綁定數據遷移。此集成簡化了從內部部署存儲到 Microsoft OneDrive 雲存儲資源的轉換。通過簡化 OneDrive 遷移流程，企業可以解鎖簡化的工作流程、降低運營成本並提高遠程團隊的數據可訪問性。隨著數據安全地駐留在雲端中，團隊可以更高效地協作，從而提高生產力和創新性。此外，此集成與企業環境中 Microsoft 365 的廣泛採用無縫對齊，使其成為增強廣泛用戶群的兼容性和價值的戰略舉措。

通過敏感標籤管理確保數據合規性和安全性：StorageX 通過敏感標籤管理與 Microsoft Information Protection 和 Azure Information Protection 集成，在遷移期間實現數據安全性和合規性治理的重大飛躍。此強大功能使組織能夠無縫識別和管理位於家庭共享、SMB 共享和其他數據儲存庫中的文件中的敏感數據。它在加強敏感信息免受潛在威脅以及確保遵守數據安全、治理和監管要求方面發揮著關鍵作用。這款功能的獨特之處在於它會自動掃描文件以獲取敏感標籤，從而提供對數據分類的見解。這不僅降低了數據洩露和違規的風險，而且還增強了組織的聲譽和可信賴性。此功能對於具有嚴格數據保護標準的部門（例如醫療保健和金融）尤為寶貴。它不僅增強了數據安全性，而且簡化了合規之旅，最終降低了法律風險和潛在的財務處罰。

其他增強功能：

通過 NTFS 標記管理輕鬆實現數據分類：此功能可以高效地掃描和管理家庭共享和 SMB 共享中文件內的 NTFS 標記。存儲管理員可以收集元數據、識別標記和未標記的文件並簡化數據分類。它改進了合規性、效率、數據安全性和數據組織。

通過雲物件存儲整合和數據管理進行運營節省：通過將標準化或自定義前綴應用於物件存儲分區或資料夾，可以對雲端物件存儲進行分段和整合，此功能簡化了數據複製，簡化了數據管理任務並降低了運營成本。無論您是在異構存儲環境中運作、與多個團隊協作，還是需要確保合規性，此功能都能讓您提高效率並在雲存儲運營中實現大幅節省成本。

擴展兼容性以支持其他基於 NFS 的文件系統：此功能通過與各種基於 NFS 的文件系統集成，包括 Lustre 等分布式和群集文件系統，來擴展兼容性。這種兼容性擴展使組織能夠有效利用其技術投資，並可能產生額外的收入流。

Data Dynamics 首席戰略官 Cuong Le 表示：「StorageX 致力於賦予組織在不斷變化的數字環境中有效管理其數據所需的功能。我們最近的進展（包括 OneDrive 和 Microsoft Information Protection 的集成）使企業能夠提高勞動力生產力，並在內部部署和基於雲端的數據儲存庫之間無縫促進協作，同時保持嚴格的合規和安全標準。」

數據遷移的這些進步與 Data Dynamics 提供靈活且面向未來的數據管理解決方案的使命相一致，這些解決方案可幫助企業釋放其數據資產的真正潛力。

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關於 Data Dynamics：
Data Dynamics 是企業數據管理解決方案的領先提供商，幫助組織使用其統一非結構化數據管理平台構建其非結構化數據。該平台包括四個模組，即數據分析、流動性、安全性和合規性。該平台已在 300 多家企業中得到驗證，其中包括 28 家財富 100 強企業，採用了自動化、AI、ML 和區塊鏈技術的結合，並擴展至滿足全球企業工作負載的需求。有了 Data Dynamics，企業客戶可以消除使用具有孤立數據視圖的個別單點解決方案。相反，他們可以使用單個軟體平台構建其非結構化數據，解鎖數據驅動的見解、保護數據、確保合規性和治理，並推動雲數據管理。

最終，該公司的願景是幫助企業實現數據民主化，以便用戶無論其技術背景如何，都能立即訪問、理解和從非結構化數據擴展中獲取最大見解。

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