摘要：現代企業產生并存儲了前所未有的海量數據，而一套行之有效的數據信息管理政策則可以幫助企業在保持合規性的同時，獲得其數字資產的好處。

隨著企業所收集的數據量的成倍增加，他們創建數據的速度也在加快。在數字宇宙中的數據量是相當驚人的，現如今，“gegobytes”和“brontobytes”即將取代百萬兆字節，成為常見的數據存儲測量單位。同時，各國政府機構都在編寫和制定復雜的新規則，因此，企業對于相關數據的收集分析和使用必須遵循和符合這些原則的規定。美國證券交易委員會最新的SCI規定長達700多頁。同時，工業集團也在繼續編寫強制性的新規則或更新現有的規則，如PCI-DSS。這些現狀都使得企業的大數據管理變得非常困難，而在本文中，我們將為大家介紹五大戰略步驟，以幫助企業開始建立其大數據管理政策。

設定數字化的治理目標

首先，企業必須明確數據信息的管理及其目標是不同的。如果不能有利于創造新的財富價值，那么，數據信息治理政策對于企業領導沒有任何意義。畢竟，創造財富價值才是企業存在的意義。為了取得成功，數據信息治理建立和強制執行數字化信息的相關規則，以創造財富。新的財富是通過以兩大隱藏的支出為目標而創建的，這兩大隱藏的支出分別為發現日常業務中的數據的成本及驗證數據的真實準確性的成本費用。

所有的管理規則，無論其是官方的監管規定、行業規則或商業協議，都需要實現一個共同的目標：創建可以依賴的真實準確的數據真相。當企業將這些方方面面聯系起來，并看到大數據管理策略將如何幫助企業降低成本，進而創造出更大的凈收入，同時實現合規性時，想要獲得企業執行層面的支持是相對容易實現的。

從一開始就實施數字化治理策略

其次，信息管理必須涵蓋在業務范圍內的任何設計流程的前端。通過設計流程確保對數據隱私的充分保護已經成為一種流行的最佳實踐方案，但這僅僅只包含了一種數據分類：個人身份信息。同樣的原則也應適用于所有的業務流程，無論是改造現有的治理策略或設計全新的東西。在21世紀，每一道工序所生成的新數據都必須進行治理。在一開始就應該建立良好的大數據治理規則能夠在后期帶來巨大的成本節約，因為這樣就沒有人會問“我們要如何處理所有這些新數據?”的問題了。

另一個可能更有意義的是，當把數據信息移動到設計的前端，企業關注的焦點將集中于如何利用新的數據以創造出新的財富價值。許多新產生的數據是非常精細的，觀測數據并不需要治理，包括按鍵監控、語音通話記錄、應用程序事務和執行日志數據。但當我們問到數據如何能夠幫助企業提高績效時，可以有完全不同的設計結果。

衡量大數據治理的績效

第三，創建衡量數字化治理績效的指標。大數據管理所需要的不僅僅是有相關的管理政策和程序就行了，其還需要相關的合作伙伴企業和承包商能夠正確的執行。甚至包括必須強制性的執行相關管理規則。這意味著當數據是不符合規定的時候，能夠衡量性能，并進行快速的計算。

該衡量指標必須關注于人力資產和機器執行的性能表現，特別是在設備設計和軟件應用程序運行過程中很可能 出現的合規性風險。在一個復雜系統中的未經報告的節點往往是一個更大的合規性問題的第一個指標，但如果沒有相應的衡量指標的化，那么任何潛在的不良后果就很少有機會能夠通過測量在早期被干預和限制了。

強制執行您企業的規則

第四，進行資源投資，并嚴格執行您企業的信息管理規則。在過去的兩年里，許多重大的公共性黑客攻擊事件和系統被黑事件均已經發現，企業的確是制定了相關的衡量數字化治理績效的指標，以防止不良后果發生的。但問題就在于：沒有專人被指派負責審查并做出快速反應。這便是必須以創造真實的財富價值為目標變得如此重要的原因所在了。很久以前，信息安全工作者們就已經認識到他們工作中最難的部分是調查和發現不良事件的根源。有了這方面的努力，相關的事故便是可以避免的，巨大的成本節約也是可能的。但是，解決方案必須有包括人為的詳細審查，并在不良事件發生前，進行事務優先順序的調查和排序。

實施強制性的數據信息治理規則并不需要讓人力資源被分配到無休止的、繁瑣的日志數據的審查中。相關的應用程序和服務可以分析信息安全相關的日志數據。企業市場競爭的秘密就在于適當的利用這些大多數公司都已經有的這些應用程序和服務，以服務于一個更大的議程，包括信息治理規則。事實上，數據信息治理與信息安全之間的維恩圖(Venn diagram)重疊變得越來越多。這是因為有效的數據安全的實現需要由大數據治理策略提供：真實和安全的數據，可以被信任的認為是一家企業準確真實的記錄和企業行為。

了解您的客戶

出人意料的是，在幾乎每一家企業，其公共部門都是其電子數據最大的消費者。實際上，任何一家企業的各個部門都需要這些數據，以便按照相關的法規進行管理，這些包括部門：就業實踐，生產實踐，會計實務，車隊維修，庫存質量控制等。但是，大多數企業的高管團隊并沒有認識到，新的公共法規的目的是為了更好地保證企業信息系統的建立和維護相關的數據調查，保證執法應當如實記錄。換言之，任何一家企業都需要由其被托管的數據來證明他們的業務記錄的完整性。

這是一個根本性轉變，具有重要的經濟意義。從歷史上看，企業總是在事后做出反應。企業現在被要求允許公共部門訪問，有時需要是實時的，以提供持續的性能數據，作為遵守相關監管規定的證據。為了使數據可靠，企業對數據維護系統實施強加的要求。花費在電子發現和律師方面所找到記錄的迅速消失，并被前端信息治理投資所取代，以確保數據滿足公共部門的需求。而與所有其他領域的業務一樣，顧客永遠是對的。

本文中所介紹的這五大戰略正在被世界各地的企業公司所廣泛接受，以確保提升其競爭優勢。他們不容易實現，但企業如果不這樣做，則可能意味著需要花費更多的成本和費用，最終降低企業的價值。