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摘要：现代企业产生并存储了前所未有的海量数据，而一套行之有效的数据信息管理政策则可以帮助企业在保持合规性的同时，获得其数字资产的好处。
随着企业所收集的数据量的成倍增加，他们创建数据的速度也在加快。在数字宇宙中的数据量是相当惊人的，现如今，“gegobytes”和 “brontobytes”即将取代百万兆字节，成为常见的数据存储测量单位。同时，各国政府机构都在编写和制定复杂的新规则，因此，企业对于相关数据的 收集分析和使用必须遵循和符合这些原则的规定。美国证券交易委员会最新的SCI规定长达700多页。同时，工业集团也在继续编写强制性的新规则或更新现有 的规则，如PCI-DSS。这些现状都使得企业的大数据管理变得非常困难，而在本文中，我们将为大家介绍五大战略步骤，以帮助企业开始建立其大数据管理政 策。
设定数字化的治理目标
首先，企业必须明确数据信息的管理及其目标是不同的。如果不能有利于创造新的财富价值，那么，数据信息治理政策对于企业领导没有任何意义。毕竟，创造财富价值才是企业存在的意义。为了取得成功，数据信息治理建立和强制执行数字化信息的相关规则，以创造财富。新的财富是通过以两大隐藏的支出为目 标而创建的，这两大隐藏的支出分别为发现日常业务中的数据的成本及验证数据的真实准确性的成本费用。
所有的管理规则，无论其是官方的监管规定、行业规则或商业协议，都需要实现一个共同的目标：创建可以依赖的真实准确的数据真相。当企业将这些方方面面联系起来，并看到大数据管理策略将如何帮助企业降低成本，进而创造出更大的净收入，同时实现合规性时，想要获得企业执行层面的支持是相对容易实现 的。
从一开始就实施数字化治理策略
其次，信息管理必须涵盖在业务范围内的任何设计流程的前端。通过设计流程确保对数据隐私的充分保护已经成为一种流行的最佳实践方案，但这仅仅只包含了一种数据分类：个人身份信息。同样的原则也应适用于所有的业务流程，无论是改造现有的治理策略或设计全新的东西。在21世纪，每一道工序所生成的新 数据都必须进行治理。在一开始就应该建立良好的大数据治理规则能够在后期带来巨大的成本节约，因为这样就没有人会问“我们要如何处理所有这些新数据?”的 问题了。
另一个可能更有意义的是，当把数据信息移动到设计的前端，企业关注的焦点将集中于如何利用新的数据以创造出新的财富价值。许多新产生的数据是非常精细的，观测数据并不需要治理，包括按键监控、语音通话记录、应用程序事务和执行日志数据。但当我们问到数据如何能够帮助企业提高绩效时，可以有完全不同的设计结果。
衡量大数据治理的绩效
第三，创建衡量数字化治理绩效的指标。大数据管理所需要的不仅仅是有相关的管理政策和程序就行了，其还需要相关的合作伙伴企业和承包商能够正确的执行。甚至包括必须强制性的执行相关管理规则。这意味着当数据是不符合规定的时候，能够衡量性能，并进行快速的计算。
该衡量指标必须关注于人力资产和机器执行的性能表现，特别是在设备设计和软件应用程序运行过程中很可能出现的合规性风险。在一个复杂系统中 的未经报告的节点往往是一个更大的合规性问题的第一个指标，但如果没有相应的衡量指标的化，那么任何潜在的不良后果就很少有机会能够通过测量在早期被干预和限制了。
强制执行您企业的规则
第四，进行资源投资，并严格执行您企业的信息管理规则。在过去的两年里，许多重大的公共性黑客攻击事件和系统被黑事件均已经发现，企业的确是制 定了相关的衡量数字化治理绩效的指标，以防止不良后果发生的。但问题就在于：没有专人被指派负责审查并做出快速反应。这便是必须以创造真实的财富价值为目 标变得如此重要的原因所在了。很久以前，信息安全工作者们就已经认识到他们工作中最难的部分是调查和发现不良事件的根源。有了这方面的努力，相关的事故便 是可以避免的，巨大的成本节约也是可能的。但是，解决方案必须有包括人为的详细审查，并在不良事件发生前，进行事务优先顺序的调查和排序。
实施强制性的数据信息治理规则并不需要让人力资源被分配到无休止的、繁琐的日志数据的审查中。相关的应用程序和服务可以分析信息安全相关的日志数据。企业市场竞争的秘密就在于适当的利用这些大多数公司都已经有的这些应用程序和服务，以服务于一个更大的议程，包括信息治理规则。事实上，数据信息治理与信息安全之间的维恩图(Venn diagram)重叠变得越来越多。这是因为有效的数据安全的实现需要由大数据治理策略提供：真实和安全的数据，可以被信任的认为是一家企业准确真实的记 录和企业行为。
了解您的客户
出人意料的是，在几乎每一家企业，其公共部门都是其电子数据最大的消费者。实际上，任何一家企业的各个部门都需要这些数据，以便按照相关的法规 进行管理，这些包括部门：就业实践，生产实践，会计实务，车队维修，库存质量控制等。但是，大多数企业的高管团队并没有认识到，新的公共法规的目的是为了 更好地保证企业信息系统的建立和维护相关的数据调查，保证执法应当如实记录。换言之，任何一家企业都需要由其被托管的数据来证明他们的业务记录的完整性。
这是一个根本性转变，具有重要的经济意义。从历史上看，企业总是在事后做出反应。企业现在被要求允许公共部门访问，有时需要是实时的，以提供持续的性能数据，作为遵守相关监管规定的证据。为了使数据可靠，企业对数据维护系统实施强加的要求。花费在电子发现和律师方面所找到记录的迅速消失，并被前端信息治理投资所取代，以确保数据满足公共部门的需求。而与所有其他领域的业务一样，顾客永远是对的。
本文中所介绍的这五大战略正在被世界各地的企业公司所广泛接受，以确保提升其竞争优势。他们不容易实现，但企业如果不这样做，则可能意味着需要花费更多的成本和费用，最终降低企业的价值。
（文章选自机房360）
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