金融行业存储精益化管理，降低存储成本
现状：近年银行存储采购情况分析不同规模的银行根据其业务需求和预算，在存储设备上的投资金额相对比较大，从小型的几百万元到大型的几千万元不等
金融行业通常是中低端存储和高端存储搭配使用，集中存储和分布式存储的混合使用，最终的结果是通过架构的设计或管理要求，既要保证系统的高可用性和性能要求，又要用最低的成本采购到最适合的存储设备
挑战一：海量的数据增长，存储年年买，成本居高不下
随着数据量越来越大，对存储的需求越来越大，存储成本逐年升高
非结构化数据量占比逐步增加
存储数据未分类，大量“冷数据”与频繁修改、点查的数据放在同一环境中进行同等处理
数据无序堆积：随着各种非结构化数据（文本、图片、视频、日志等）在存储平台间的不断膨胀，数据的存储成本居高不下。
存储资源浪费：大量重复、过期文件占用宝贵的存储空间，费用高昂。
成本控制困难：缺乏有效的数据管理和优化策略，难以分辨哪些数据必须长期保留，哪些数据是冷数据可以丢弃，哪些数据是热数据需要存储在高性能但高成本的存储介质上，哪些冷数数据可以迁移到低成本的存储介质上。
挑战二：存储资源利用率普遍较低，缺少多视角的存储资源优化分析
缺少全局视角：企业往往需要跨多个平台甚至地理位置整合存储资源。缺乏全局视角使得企业难以对存储资源进行全面的监控和优化，导致资源利用率低。
缺少业务视角：多样化的业务需求导致各企业需要在不同业务单元之间平衡存储资源，以满足各自的性能和容量需求。但是，大部分企业缺少业务视角的资源使用分析，难以将存储资源的分配与业务需求和优先级对齐。
存储需求预测困难：业务数据量迅速增加，导致存储需求不断上升，但是大部分组织的存储需求预测缺乏前瞻性，可能导致供应不足。
