正しいビッグデータの組織構造を置く - ダミー

通常、企業はビッグデータへの旅を、大きなデータがビジネス戦略の定義と影響に重要な役割を果たすかどうかを確認する組織的な実験。しかし、大きなデータが情報管理環境の一部として戦略的役割を果たすことが明らかになった後は、組織を支援し保護するための適切な構造が確保されていることを確認する必要があります。

<！ - 1 - >

ポリシーを確立する前に、まず自分が扱っていることを知る必要があります。たとえば、トランザクションシステム、ソーシャルメディアデータ、またはマシン生成データを含めるつもりですか？データ分析戦略の一環として、これらのさまざまなソースからの情報を組み合わせるつもりはありますか？

孤立した実験以上の進歩を計画している場合は、新しい種類のデータを安全な方法で管理できるようにガバナンス戦略を更新する必要があります。

<！あなたの情報管理戦略が何であっても、適切な監督レベルがあることを確認する必要があります。これは単に一般的なベストプラクティスであり、大きなデータをミックスに追加するときは変更されません。ただし、大きなデータソースの追加とは異なる方法でデータ管理を実装する必要があります。

たとえば、従来のリレーショナルデータとは異なる起源と構造を持っているため、異なるソーシャルメディアデータを監視する必要があります。この新しいデータ管理者の役割は、選択された個人が、ビジネスの分析方法に最も関連するこのタイプのデータを見つけるビジネスユニット全体で働くように、慎重に定義する必要があります。

<！データスチューデントは、会社のデータ保存方針を理解している適切な人々、およびそのデータがどこに由来するかにかかわらず、個人データをマスクするための要件を理解し、アクセスする必要があります。

適切な大規模データガバナンスと品質ポリシーを設定する

組織が大きなデータを扱う方法は、1回限りのプロジェクトではなく、進行中のサイクルです。一貫したルールとプロセスが一貫して適用されなければ、ビジネスにリスクを引き起こす可能性があります。ガバナンスの観点からもデータ品質にアプローチする必要があります。ポリシーを考えるときは、組織を保護するために要約する必要がある重要な要素のいくつかを以下に示します。

同輩が一貫したポリシーを文書化して、誰が同じものを必要としているのかを理解するためのベストプラクティスを決定する。

お客様のポリシーを、自社および業界のガバナンス要件と比較します。見落としが見つかった場合は、ポリシーを更新してください。

あなたが情報を保持しなければならない期間についての方針はありますか？これらのポリシーは、顧客ディスカッショングループやソーシャルメディアサイトなどの外部ソースから収集しているデータに適用されますか？

• ビジネスにもたらすデータソースの重要性は何ですか？クリーンで文書化されていることが判明した場合、一連のデータが意思決定にのみ使用されるように、品質基準が定まっていますか？

• 大きなデータを活用することで以前は実現できなかったタイプの分析を行うことに興奮してしまうのは簡単です。しかし、その分析が間違った結論につながる場合、あなたのビジネスは危険にさらされます。センサから来るデータでさえ、組織が間違った結論に繋がる余分なデータによって影響を受ける可能性があります。