Letakkan Struktur Organisasi Data Kanan yang Tepat di Tempat Biasa

Biasanya, perusahaan memulai perjalanan mereka ke data yang besar dengan memulai dengan eksperimen organisasi untuk melihat apakah data besar dapat memainkan peran penting dalam menentukan dan mempengaruhi strategi bisnis. Namun, setelah menjadi jelas bahwa data besar akan memiliki peran strategis sebagai bagian dari lingkungan pengelolaan informasi, Anda harus memastikan bahwa struktur yang tepat ada untuk mendukung dan melindungi organisasi.

Sebelum membuat kebijakan, pertama - tama Anda harus tahu apa yang sedang Anda hadapi. Misalnya, apakah Anda akan melibatkan sistem transaksional, data media sosial, atau data buatan mesin? Apakah Anda bermaksud menggabungkan informasi dari berbagai sumber ini sebagai bagian dari strategi analisis data Anda?

Jika Anda berencana untuk maju dengan eksperimen yang terpisah, Anda perlu memperbarui strategi tata kelola Anda sehingga Anda siap untuk mengelola berbagai data baru dengan cara yang aman.

Mempersiapkan pengelolaan dan pengelolaan risiko data yang besar

Tidak peduli apa strategi pengelolaan informasi Anda, Anda perlu memastikan bahwa Anda memiliki tingkat pengawasan yang tepat. Ini hanyalah praktik terbaik pada umumnya dan tidak berubah saat Anda menambahkan data yang besar ke dalam campuran. Namun, Anda mungkin perlu menerapkan pengelolaan data secara berbeda dengan penambahan sumber data yang besar.

Misalnya, Anda mungkin perlu memiliki data media sosial monitor individu yang berbeda karena memiliki asal dan struktur berbeda dari data relasional tradisional. Peran pelayan data baru ini perlu didefinisikan secara hati-hati sehingga individu yang dipilih dapat bekerja melintasi unit bisnis yang menemukan jenis data ini paling relevan dengan bagaimana mereka menganalisis bisnis.

Penata data perlu memahami atau memiliki akses ke orang yang tepat yang memahami kebijakan retensi data perusahaan serta persyaratan untuk menyembunyikan data pribadi tidak peduli asal data itu.

Tetapkan kebijakan tata kelola dan kualitas data yang benar

Cara menangani sebuah organisasi dengan data besar adalah siklus yang sedang berlangsung dan bukan proyek satu kali. Potensi penyebab risiko bisnis bisa serius jika peraturan dan proses yang konsisten tidak diterapkan secara konsisten. Kualitas data juga harus didekati dari sudut pandang tata kelola. Bila Anda memikirkan kebijakan, inilah beberapa elemen kunci yang perlu dikodifikasi untuk melindungi organisasi Anda:

• Tentukan praktik terbaik yang telah diterapkan rekan-rekan Anda agar kebijakan konsisten didokumentasikan sehingga setiap orang memiliki pemahaman yang sama tentang apa yang dibutuhkan..

• Bandingkan kebijakan Anda dengan persyaratan tata kelola untuk bisnis dan industri Anda sendiri. Perbarui kebijakan Anda jika Anda menemukan kelebihan.

• Apakah Anda memiliki kebijakan tentang lamanya Anda harus berpegang pada informasi? Apakah kebijakan ini berlaku untuk data yang Anda kumpulkan dari sumber eksternal, seperti kelompok diskusi pelanggan dan situs media sosial?

• Apa pentingnya sumber data yang Anda bawa ke bisnis ini? Apakah Anda memiliki standar kualitas yang berlaku sehingga satu set data hanya digunakan untuk pengambilan keputusan jika terbukti bersih dan terdokumentasi dengan baik?

  Sangat mudah untuk terjebak dalam kegembiraan untuk memanfaatkan data yang besar untuk melakukan jenis analisis yang tidak pernah dapat dicapai sebelumnya. Tetapi jika analisis tersebut mengarah pada kesimpulan yang salah, bisnis Anda akan berisiko. Bahkan data yang berasal dari sensor dapat dipengaruhi oleh data asing yang akan menyebabkan organisasi salah kesimpulan.