存储经理们必须建立一个组织性良好的数据基础设施，这不但是为了满足电子发现的要求，而且还与资源管理、预算以及合规性等因素有关。
Zubulake与UBS Warburg之间的一宗诉讼对于存储经理们来说有一定的警示意义。
许多人都知道摩根史丹利曾经因为在电子发现上做得很差而受到几十亿美元的罚款。Zubulake的案子则是因电子发现做得不好而造成巨大隐患的另一个典型案例，那个案子原本是一宗普通的员工歧视案。 但是在进行电子发现的过程中，法庭发现被告无法及时提交备份磁带的证据，更糟糕的是，他们在本应根据诉讼需求保留原始资料的时候将整个备份磁带洗掉了。法庭发出严厉的处罚判决，让被告因为自己的失误付出惨重代价。 对于被告来说，更糟糕的是法庭命令陪审团假定在被告前员工建档日期后被删除的所有电子邮件都是对被告不利的。结果UBS败诉并且必须支付2930万美元的补偿金。
如果UBS在合规性和一致数据保留政策上做得好一些，他们就可以省下几百万美元的罚款、律师费以及这宗案件。象UBS这样因电子发现做得不好而受罚的公司比比皆是。 大部分年收入在1亿美元以上的公司总会遇到某种诉讼，大型企业遇到的诉讼就更多了。从时间和资源的角度来说，这些诉讼涉及的电子发现的时间代价和成本代价都是很高的。 业内公认的一个事实是，手动进行电子发现的平均成本高达每检查1GB的数据2000美元。值得注意的是，一个简单的电子发现过程牵涉的数据会轻松达到好几个TB，这就使得2000美元/GB的代价显得非常高昂。
许多律师向法庭提出数据电子发现的成本太高，联邦民事诉讼法应在发现过程中保护双方不会因此承担不合理的负担和成本。然而，如果诉讼一方数据保持做得太差，那么那些法规可能就不适用了。 在Farmers与Peterson的案子中，法官宣布单方面作出如何保留资料的决定自然不能成为逃避电子发现责任的充足理由。换句话说，在数据存储上做得不好并不能让公司免除电子发现的巨额成本，反而会令它长期担负起更高的成本。
好的数据保留政策可以帮助企业把需要保留的数据保留下来，删除他们不需要的数据。有几个电子发现解决方案就具有这个功能，比如PSS Systems公司的Atlas平台。 它可以根据数据对企业的价值、合规性的要求或者当前诉讼的需求对需要进行电子发现的数据进行分类和保留。
另外，用户们还需建立起关连定义。需要解决的问题包括：哪些数据在合规要求范围内？应该保留多长时间？ 为了避免失察，公司内部管理和调查需要做些什么呢？ 我的数据对于企业有何价值？它什么时候才会变成没有价值的数据？ 哪些数据是我必须为了诉讼目的而保留的呢？ 大部分企业的95％以上的数据都是电子格式的，这些都是需要解决的问题。
要想解决这些问题，企业就必须制定标准的数据保留与管理政策。这有很多好处，包括降低存储与存储管理的成本，通过减少存储的数据量来降低能源成本，提高数据价值以及减小数据丢失或不合规的风险。 至于诉讼电子发现，这些政策可以保证企业迅速而准确地在大量分布式存储中心运行电子发现工具，让企业可以更容易遵守法庭的命令。例如，StoredIQ公司 就能在各种存储平台和应用程序上按类型对数据进行分类。 Autonomy的Zantaz也可以利用其Idol引擎实现类似功能。
这容易吗？ 不。目前的许多数据保留工具是专用工具，但是数据却广泛散布于同一企业内的许多存储设备和存储中心。 然而，通过建立和执行保留政策、集中和统一数据以及与合规官员密切合作可以弥补高风险数据与企业信息基础设施之间的差距。
另一个问题与电子发现工具预先准备的发展趋势有关。即使电子发现工具的功能再强大，一开始它也需要一定的时间来检查所有的企业存储区。 提前准备可以让这些工具有充足的时间为所有的数据源建立索引。一旦出现电子发现需求，它就可以提供所需企业数据，那些数据已经建立了索引，经过重复数据删除处理，而且生成的数据也很简洁。
在准备阶段，电子发现分类软件会对所有的存储区和其中的数据类型进行检查。 Kazeon就具有这项功能，赛门铁克的Enterprise Vault中就采用了它们的技术。 软件最初将为数据建立索引，然后会在后台运行，保证能在新数据创建、修改或者清除时及时建立相应的索引。这是IT与法律事务之间很容易发生的合作。 IT可以建立一个组织性良好的数据基础设施，不但满足电子发现的要求，还可以满足资源管理、预算和合规性的要求。数据的结构性越好，电子发现搜索的速度就越快。 企业备份和归档系统中保存着大量的数据，电子发现产品应将对现有后台存储系统的访问途径都整合起来。
