日前，在行業媒體安排的問答環節中，杰弗里·里特人們對大數據情報的追求將會驅使信息治理專業人士超越GRC的管控進行了探討。

在大型組織中，信息治理專業人員的責任主要是確保企業數據遵循日益復雜的法規遵從規則。然而近年來，信息治理的作用有所擴大，企業領導者已經開始意識到，企業所產生的大量信息和存儲提供了一個豐富的現成的商業智能數據，信息治理專業人士也越來越多地要求采用大數據分析，以確定新的方式來為企業創造財富，同時還抽出時間來維持法律和法規遵從。

杰弗里·里特是牛津大學的律師和外聘講師，也是Search Compliance的撰稿人。他最近討論了信息治理專業人士將被要求超出保持公共法律法規數據合規的問題。在這個問答環節中，里特對企業董事會在大數據智能和分析的投資偏好上升如何影響這種變化，以及信息治理專業人士如何適應進行了闡述分析。

問：隨著新的大數據產品和服務的應用，企業對信息治理有著什么樣的要求？

里特：成功的大數據智能需要可以攝入到分析引擎的企業的歷史信息。首先，入站內容必須符合什么樣的數據可以被分析的規則。當輸入數據不符合規則時，大數據的投資就會被稀釋，因為只有較少的數據可以被分析。其結果是，信息治理專業人員被分配其責任，以確保良好的信念符合公共法規。如今的信息治理還必須確保整個投資組合可用于大數據分析的企業記錄的規則進行驗證，并過濾這些記錄。

問：這些大數據規則的要求是什么？

里特：攝入數據符合數據庫的結構規則（如相關信息的分類和結構方案），這是至關重要的。但很多大數據分析引擎他們工作最好的是從許多不同的源頭接收和處理數據，分析引擎確實需要知道信息來自哪里，以及如何一直保持該信息。

這些規則也強調數據的出處。信息治理團隊必須在任何IT項目的前端工程遵循這些規則。如果他們不這樣做，得到的輸出數據可能不會像大數據產生財富創造的分析那么有用。

問：信息治理團隊是否必須接受新的數據存儲庫，你可以給我們列舉一些例子嗎？

里特：第二十一世紀標志著結構化的記錄結束。發票，采購訂單，發貨通知，商業協議等這些所有傳統的商業信息資產的格式正在被構建成巨大的數據湖泊和數據集，允許數據被組合，被用于多種用途。

這使得信息的治理非常困難。數據流，圖形數據，基于Linux系統中的應用程序負載的執行日志，以及聯合身份管理系統驗證日志，所有這些都被視為傳統的“記錄”，但他們都是充分利用大數據業務收益至關重要的因素。好的商業數據來自于分析大量的記錄，而這也正是人們所面臨的挑戰。

信息治理仍然是由企業領導主導，但信息管理專業人士通常自己專注于遵守規定的主要內容記錄，卻更難以主張將處理這些新的數據類型。

問：許多公司的數據管理計劃已經很難獲得所需的資金，以滿足他們的主要履約義務。信息管理者如何才能獲得應對這些新挑戰所需的額外資金？

里特：大數據分析和商業智能交易市場得到巨大增長這是有原因的。由此產生的輸出幫助企業創造新的財富，并允許在他們的商業決策速度更快更強大。信息治理可以在IT系統工程發揮積極作用，使數據在大數據分析過程中更加有效地加以利用，就可以名順言順地宣稱其正在幫助創造新的財富，提高業務發展速度。

強大的信息治理可以成為一個大數據智能的承諾的巨大加速器，并為投資提供財務回報。而在這個過程中包含了設計內容和提供數據出處的信息治理專業人士的貢獻，數據治理成為一個積極的業務功能，將遠遠超過遵循公共法律和法規的僅是保留主要內容的記錄的功能。