过去2 0年里，计算领域发生了很大的变化。2 0年前，许多工作必须由大型机系统才能完成，现在，它们却可以在价格低廉而功能强大的计算机和计算机集群上完成。尽管如此，计算机所处理和产生的数据的重要性却没有改变，因为一旦数据丢失，所有的计算能力都变得毫无价值。这就给数据存储工业提出了新的挑战，即必须在廉价的网络上提供数据2 4×7操作的可靠性和保护。
虽然这个想法看起来很简单，但实现起来却并非易事。经验业已证明，在网络环境下实现存储管理是相当困难的。一个企业可能拥有不同的硬件/软件平台，而每一种平台都有与之相配套的实用管理程序，对于系统管理员来说，要想正确无误地处理所有这些差异，是极端困难的。
网络环境下的存储管理大约有两个办法。其一，利用由服务器提供的接口来实现管理；其二，通过专用的存储连接来管理。后者是大部分存储工业公司经常采用的办法。这就导致了一个有趣的结论：数据是有价的独立实体，与访问它的计算机是分离的，因而，也要求它的管理系统与主机系统是分离的。图1 - 1显示了计算机和它所处理的数据之间的差别，它恰当地反映本书的主题。
图1-1 计算机及其所处理的数据间的差别
现在人们越来越认识到：数据是一个自由存在的、不必属于任何特定系统的实体，就像资本和智力资产一样，数据也是一种可以共同享用的财富，需要加以保护和存储。同样，作为数据保护和存储管理的平台，存储网络产品和体系结构也提升到战略高度，需要像系统和软件一样，定期召开有关会议以制订规划和预算。
1.1.1建立数据的相对价值
存储网络产品所存放的数据是一笔共同的财富,但是，数据对企业到底有什么价值呢？这就涉及如何评估数据价值的问题。数据有定性属性和定量属性，在评估数据的价值时，两者都需要计算。一般而言，数据的定性属性是不能测量的，而且，即使测量出来，也很难达成一致，但是，假如你想知道数据的定量属性，就可以将它精确地测量出来。本节将探讨数据的定量和定性属性，以帮助读者计算他们数据的“净”价值。
1. 数据定性值的度量
数据的定性测量趣味成分最多，可靠性最少。例如，假使在这场广告战中投资250 000美元，将能获得多少回报？这个例子显示了数据定性价值的典型特征。事实上，没有人能精确地说出它的定性价值是多少，但是，很清楚，它远远大于零。由此可以看出，从定性数据中，人们可以获得某种启发性的判断。
定性的例子很多，如某We b 站点的吸引力、自动语音应答系统的友好程度等。而e - m a i l系统既有定性价值，也有定量价值，假如一个公司失去它所有的e - m a i l，这个结果反映在可测量的定量上则可能是产品市场的丢失，同时，在定性上，又反映了客户、合作伙伴及雇员对该公司的信任程度。
当计算数据的价值时，一个很重要的计算方法是：在一个公司的计算机不能提供数据访问时，分别估算来自于各方面对公司失去信心的程度，如客户、合作伙伴及雇员等。这些受挫的客户通常并不告诉原有的厂商他们间已经断绝交易，而是直接购买其竞争者的产品。因此，对于厂商而言，留住一个顾客比失去后再吸引他回来更划算。
