はビッグデータガバナンスを確保するための実践 - ビッグデータによってガバナンスの課題が提示されたダミー

大規模なデータによってガバナンスの課題が提示されているため、情報を確実に保護するための慣行を講ずることが賢明で絶対に必要です。これらの作業の程度はビジネスによって異なるが、必要な予防措置を取っていることを確認する。

大きなデータプロセスを監査する

当日の終わりには、事業の運営を支援するために必要な規則を満たしていることを社内外の監査人に実証する必要があります。使用しているデータが安全で清潔であるというログやその他の証拠を表示する方法が必要です。そのデータのソースを説明する必要があります。

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結果を検証して、会社のリスクを最小限に抑えることができますか？意思決定とビジネスの実行に使用しているデータをアーカイブしたことを証明する必要があります。これは従来のデータベースとデータウェアハウスではうまく管理されていますが、構造化されていない大きなデータソースはこのプロセスに追加されていません。

外部監査人は、外部の大きなデータソースを使用してデータウェアハウスベースのデータの精度を分析することはできませんが、内部プロセスによってこれらのソースがうまく同期するように指示されます。たとえば、データウェアハウスには明確なマスタデータセットがありますが、大きなデータソースにはメタデータが記録されていないことがあります。

<！したがって、重要なのは、外部のデータソースをメタデータ定義がコード化されているように管理して、これらのソース間で一貫したメタデータセットを持つことができるようにすることです。このプロセスを通じて考えると、ビジネスの成功と失敗の違いを生むことができます。

ビッグデータの重要なステークホルダーを特定する

ビッグデータの特徴の1つは、通常、特定のビジネスイニシアチブに結びついていることです。たとえば、マーケティング組織は、Facebook、Twitterなどのソーシャルメディアサイトで生成された膨大なデータを使用できるようにしたいと考えています。

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運営チームは、RFIDデータを活用してサプライチェーンを管理したいと考えています。人事部は、社内外の規制に違反していないことを確認するために、従業員がソーシャルメディアサイトに公開していることを把握することを熱望しています。医療請求部門は、プライバシールールが違反されないように患者請求情報がどのように管理されているかを決定する規則を追跡したいと考えます。

これらの構成要素はすべて同じ会社内に存在する可能性があるため、ルールが何であるか、そして会社を一貫して安全に保つためのインフラストラクチャが共通のものであることは誰もが共通して理解する必要があります。