1.不涉及中断的性能低落
RTO,RPO这些指标能评判一个数据中央对故障的处理和规复能力，但是我们常常在保障网络不中断情形下，却导致用户访问体验性非常差，性能低落。而性能低落也无异于断网。现在更多的企业依赖软件和用户进行交互和互换，由于加载缓慢，网络延迟，使得在当今高节奏的社会显得难以忍受，用户也就可能舍此求彼，导致用户大量流失落，影响到数据中央收益，以是非中断性能低落也该当纳入数据中央评定指标里。
2.数据的时效性
众所周知，海量的数据须要存储和处理，数据的日积月累，数据的利用代价不断降落。很少的信息须要进出做事器，产生的过期的数据垃圾越来越多，怎么担保数据中央的数据及时改换，时常清理来担保搜索要求的有效信息抓取?对数据本身代价，存储设备利用率等几个方面稽核，从而把数据中央的时效性作为很天命据中央存储效率和好坏的标准。
3.客户满意度
商家常常在说“顾客便是上帝”，但这个传统行业里的法决也同样适用于互联网行业，而且这个在某种程度上来说，更为看重用户体验。由于互联网上大家都彼此隐形，只能通过网络来进行交易，不管是做事的供应，和售前售后的处理都会影响到客户的购买体验。这就哀求客户满意度要通过大数据来进行网络，做好用户调查，更有针对性的供应产品和做事，这才是互联网社会克敌制胜的法宝。客户满意度调查不仅是评价数据中央好坏的主要标准，也该当成为数据中央进行自我改进的主要手段，只有客户知足度上去了，数据中央业务才能越来越好。
4.数据中央人才软实力
提升数据管理中央人才的能力和专业化程度，在数据中央运营的过程中，每每有很多非硬件的不可控成分，这就须要工程师对故障进行排查和掩护。使全体机房的设备都很实现最优协作。而数据中央人才培养有可能的话贯穿到大学教诲，培养他们成为有市场的行业核心人才。拥有好的管理者加上不错的硬件设备就可以达到精良数据中央的哀求了。这也成为衡量的一个标准。
数据中央评判的硬性指标不可短缺，而以上的隐性指标每每很随意马虎被忽略掉，提升数据中央软实力，才能成为一个功能优化的数据!
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