Overview
本模块提供了一个集中式的框架，用于在整个组织范围内定义、执行和审计数据保留策略。它确保敏感数据仅在法律或业务上要求保留，并自动删除过期的记录，以降低法律风险并减少存储开销。
Implementation Steps
定义保留分类
根据法规要求（例如，GDPR、HIPAA）和业务需求，对数据资产进行分类，以建立不同的保留类别。
将数据映射到策略
将已识别的数据资产与特定的保留规则关联，确保在所有存储环境（包括云和本地）中都能覆盖。
配置自动化规则
设置基于时间戳或事件条件的归档和删除触发器，定义过时数据的安全处理方法。
建立审计日志
启用对所有保留操作的全面日志记录，以支持合规性审计，并提供有关数据生命周期事件的透明度。
从静态规则集向动态、智能的生命周期管理转变，以适应不断变化的监管环境。
Primary
该系统允许合规性官员根据数据分类（例如，PII、财务记录）来定义保留计划。政策与特定的数据类别和存储位置进行映射。自动化工作流程触发近期保留和过期数据的安全删除，所有操作都会记录，以供审计。
自动失效时间执行
系统地识别并删除超过其定义保留期限的数据，无需人工干预。
法规规则引擎
预先构建的模板，用于主要法规（如GDPR、CCPA、SOX），以加速政策配置并确保基本合规。
颗粒级审计跟踪
详细的日志记录，跟踪哪些人访问、归档或删除数据，包括时间戳和原因代码。
统一的入场流程
将所有订单来源整合到一个统一的OMS（订单管理系统）入口流程中。
模式规范化
将针对特定渠道的负载转换为一致的运营模型。
目标：覆盖 100% 的受监管数据资产
合规覆盖率
目标：>99.5%的保质期检测准确率
自动删除准确度
目标：通过优化归档，实现 15-20% 的减少
降低存储成本
System Roadmap Architecture
我们的数据保留策略首先通过立即定义政策和自动化分类工具，建立一个坚实的基础，确保符合当前法规，同时降低存储成本。在短期内，我们将这些政策整合到我们的核心备份系统中，从而为每个数据生命周期事件创建清晰的审计记录，以降低法律风险。在中期，我们将致力于将此框架扩展到所有云环境，利用先进的机器学习算法，根据实际访问模式动态调整保留期限，而不是静态规则。这一转变将显著优化资源利用率，并提高安全性，通过自动归档或删除过时信息来增强安全态势。
展望未来，我们的长期愿景是建立一个完全自主的数据治理生态系统，其中政策会随着法规和业务需求的变化而实时演变。我们将利用预测分析来预测存储需求，从而实现主动的容量规划和与新兴隐私框架的无缝集成。最终，这一路线图将数据保留从一种被动的合规负担转变为一项战略资产，从而推动运营效率、确保合规灵活性，并最大化我们数字基础设施的价值，以实现可持续增长。
连接器鲁棒性改进
加强源端可靠性的重试、健康检查和死信处理。
自适应验证配置文件
通过频道和账户上下文进行调音验证，以减少误判。
异常智能
优先处理对运营恢复影响最大的入站故障，以便更快地恢复。
Strategic Use Cases
多渠道订单控制
< 24 小时在单个进程中支持多种渠道，而无需单独的手动核对路径。
需求高峰稳定
< 2 分钟的延迟，高峰时段通过控制的验证和排队行为，处理活动和季节性高峰。
B2B 和 D2C 并存
< 30 秒的混合配置文件验证延迟同时处理混合顺序的配置文件，并保持一致的质量检查。