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時間:2018-12-20來源:億信華辰瀏覽數:684次

這個短語今天和我最近第一次聽到大學畢業生時的情況一樣真實。盡管從那時起引入了所有新技術(并且已經有很多),但我們IT工作的成功或失敗往往會回到底層數據的質量。
我們現在比以往創造更多數據。大多數組織都在努力獲得對數據的可見性和洞察力,特別是非結構化數據。此類數據(包括電子郵件,文檔和圖像文件)使組織面臨更高的風險,安全漏洞和個人身份信息(PII)泄漏。這個問題正在加劇。我們的數據以同比49%的速度增長。
創建所有這些數據后,您需要管理它。同樣重要的是,數據必須受到保護并保持安全。這些活動是為什么在需要時可以提供數據的原因。缺乏對這些細節的關注會延遲項目并推高IT成本。
不幸的是,我們很少了解我們的數據。我們組織中的大多數數據都是“黑暗數據”,這意味著我們存儲它,但不知道它是什么。有時我們知道數據是什么,但它是冗余的,過時的或平凡的(ROT)數據。研究表明,組織僅對其存儲的數據進行約15%的操作。非必要數據的存儲和維護對預算造成巨大拖累。它增加了運營成本,限制了我們的現代化工作。此外,機構負責人通常會對數據保留計劃和合規風險表示擔憂。
我們的數據問題沒有簡單的解決方案。但是,一個很好的起點是開發企業數據治理策略。企業數據治理是總統管理議程的關鍵部分。它的學科跨越多個功能界限,包括信息技術,網絡安全,記錄管理,隱私,總法律顧問,人力資源等。簡而言之,企業數據治理是一項團隊運動。

支持數據分類的技術是企業數據治理的重要推動者。但是,我認為有幾項行動對成功更為重要。基于我在政府和行業的實際客戶體驗,我提供了以下數據治理最佳實踐。
·?高管贊助至關重要。確保高級管理層的執行發起人是成功實施數據治理計劃的關鍵。理想情況下,贊助執行官授權首席數據官在整個機構內工作。
·?創建數據治理委員會對于實施數據治理戰略至關重要。該小組是來自整個組織的多學科團隊。該小組確定數據風險,代理機構對現有法規的合規性以及如何最好地保留數據。
·?使用企業數據治理框架或成熟度模型有助于評估和指導計劃。存在各種模型,例如ARMA International用于記錄管理的原理和信息治理參考模型,其源自電子發現參考模型。最終,組織應該為自己的目的定制框架。
·?對不再具有價值的數據進行可靠的刪除或修復至關重要。?定期和一致地消除數據碎片是最佳做法。通過較小的信息覆蓋,組織可以更輕松地找到所需內容并從中獲取業務價值。但是,您必須具有數據治理策略,并且能夠證明您始終遵循這些策略以證明刪除信息的合理性。
·?企業數據治理不是一個項目,而是一個持續的計劃。它必須是必要的,持續的努力,如工作場所安全計劃。必須定期進行審查以確保遵循該計劃,并根據調查結果進行調整。努力永無止境。
不管理其數據的組織在進行真正的數字轉換方面受到限制。我認為,如PMA所述,企業數據治理是我們國家邁向我們應得的數字政府的真正的第一步。我們走吧!