Ponga la gran estructura de organización de datos en el lugar correcto
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Normalmente, las empresas comienzan su viaje a grandes volúmenes de datos, comenzando con un experimento de organización para ver si los datos grandes pueden jugar un papel importante en la definición e impactando la estrategia de negocio. Sin embargo, después se pone de manifiesto que los datos grandes tendrán un papel estratégico como parte del entorno de gestión de la información, usted tiene que asegurarse de que la estructura correcta está en su lugar para apoyar y proteger a la organización.
Antes de establecer políticas, primero tiene que saber lo que está tratando. Por ejemplo, se va a involucrar a los sistemas transaccionales, datos medios de comunicación social, o los datos generados por máquina? ¿Tiene la intención de combinar la información de estas diferentes fuentes como parte de su estrategia de análisis de datos?
Si usted está planeando para avanzar con más de un experimento aislado, tendrá que actualizar su estrategia de gobierno para que esté preparado para manejar una nueva variedad de datos de manera que sean seguros.
Prepararse para la administración y gestión de datos de gran riesgo
No importa cuál sea su estrategia de gestión de la información es, es necesario asegurarse de que usted tiene el nivel adecuado de supervisión. Esto es simplemente una mejor práctica en general y no cambia cuando se añaden datos grandes a la mezcla. Sin embargo, es posible que necesite para implementar la administración de datos de manera diferente con la adición de fuentes de datos grandes.
Por ejemplo, puede que tenga que tener unos datos diferentes medios sociales monitor individual, ya que tiene un origen diferente y la estructura diferente de datos relacionales tradicionales. Este nuevo papel administrador de datos debe ser cuidadosamente definido para que el individuo seleccionado puede trabajar a través de las unidades de negocio que encuentran este tipo de datos más pertinentes a la forma en que están analizando el negocio.
El administrador de datos tiene que entender o tener acceso a las personas adecuadas que entienden la política de retención de datos de la empresa, así como los requisitos para el enmascaramiento de los datos personales que no importa donde los datos se originan.
Video: Organización Funcional - Datos de Base - Empresa
Establecer los derechos de las grandes políticas de gestión de datos y de calidad
La forma en que una organización se ocupa de grandes volúmenes de datos es un ciclo continuo y no un proyecto de una sola vez. El potencial de causar riesgo para el negocio puede ser grave si las reglas y procesos consistentes no se aplican sistemáticamente. calidad de los datos también debe abordarse desde un punto de vista de gobierno. Cuando se piensa en la política, aquí están algunos de los elementos clave que necesitan ser codificado para proteger su organización:
Determinar las mejores prácticas que sus compañeros han implementado para las políticas consistentes han documentado para que todos tengan la misma comprensión de lo que se requiere.
Comparar sus políticas con los requisitos de gobierno para su propio negocio y su industria. Actualización de sus políticas si encuentra descuidos.
¿Tiene una política sobre la cantidad de tiempo que debe aferrarse a la información? ¿Se aplican estas políticas a los datos que se están recogiendo a partir de fuentes externas, tales como grupos de discusión al cliente y sitios de medios sociales?
Video: Estructura Organizacional
¿Cuál es la importancia de las fuentes de datos que se está poniendo en el negocio? ¿Tiene estándares de calidad en su lugar para que un conjunto de datos sólo se utiliza para la toma de decisiones si se ha demostrado que estar limpio y bien documentado?
Es fácil quedar atrapado en la emoción de aprovechamiento de grandes volúmenes de datos para llevar a cabo el tipo de análisis que nunca fue alcanzable antes. Pero si ese análisis conduce a conclusiones incorrectas, su negocio va a estar en riesgo. Incluso los datos procedentes de sensores podrían verse afectados por datos extraños que provocará una organización para llegar a la conclusión equivocada.