随着企业采用人工智能 (AI)，许多企业在确保数据可访问性、可靠性和合规性方面面临挑战。近四分之三的 IT 决策者表示，AI 的使用会增加遭受网络攻击的风险¹。在此背景下，数据信任和保护对于开发负责任的 AI 至关重要。
传统的提取、转换和加载 (ETL) 工作流数据准备和传输流程仍然复杂，如果管理不当，可能会带来合规性风险。Data
Rooms 旨在使授权用户能够直接从本地和云环境中的备份存储库查找和准备数据。它集成了治理机制，确保已批准的数据集能够安全地共享和导出，并具备自动分类、敏感性标记和审计日志记录功能。
该系统在 Commvault Cloud 的零信任架构中运行，采用基于角色的访问控制 (RBAC) 以及静态和传输中数据的加密，以维护从备份到 AI 或分析项目使用的数据可追溯性和安全性。
通过与 Commvault Cloud 集成，Data Rooms 提供对各种环境中的文件、电子邮件和对象的受控访问，自动执行数据发现和分类，从而创建可用于 AI 的信息集。
主要优势：
高效的数据访问：便于提取和准备标准格式（例如 Apache Iceberg 或 Parquet）的历史信息，适用于分析和人工智能。
合规性：通过自动化分类、数据脱敏策略和审计控制，提升数据生命周期治理水平。
简化操作：通过自动化数据发现、整理和交付到 Snowflake 或 Microsoft Azure 等平台，减少手动 ETL 流程的需求。Commvault
数据室目前处于早期访问阶段，计划于 2026 年冬季正式发布，届时将公布更多定价和分销详情。¹
Geller, E. (2025 年 10 月 7 日)。https ://www.cybersecuritydive.com/news/it-leaders-concern-ai-cyberattacks-survey/802151/
