如果沒有適當的信息治理機制作為支撐，企業很可能與有價值分析結論失之交臂。

[[132605]]

早在近三十年前，Sam Walton在創建沃爾瑪這一全球零售巨頭企業時就已經確立了大數據技術興起的必然性。沃爾瑪利用商品條形碼收集復雜的消費者信息，這不僅為其帶來了巨大的商業及市場競爭優勢、同時也使沃爾瑪成為了數據管理領域的先驅者。時至今日，Facebook、谷歌以及Amazon等企業都開始利用面向數據的收集、匯總以及分析機制幫助自身制定商業戰略。如此一來，他們能夠更具說服力地將大筆資金投入技術及流程方案，進而更透徹且更及時地掌握消費者購買模式并理解客戶及用戶的觀點與情緒動態。在此基礎上，數據分析技術幫助這些企業優化促銷活動、改善客戶體驗、提升產品組合并迎來更多其它***競爭優勢的顯著收益。

由于具以上種種切實回報，很長一段時間以來大部分企業開始紛紛推出自己的“大數據”技術舉措。不過就當時的情況看，只有其中極少部分能夠提供必要的資源來創建出真正的數據驅動型運營體系。然而時至今日，大數據解決方案的實施成本已經進入合理區間，這意味著來自不同行業、各種規模的企業——包括公共事業部門——都能夠從大數據及分析機制當中獲得收益。換句話來說，這是一場新時代下的競賽，比的就是誰能更充分地利用數據內的有形價值并借此獲取競爭優勢。但話說回來，大家的企業真的已經準備好迎接數據泛濫這一新難題了嗎？殘酷的現實告訴我們，答案很可能是否定的。

大部分企業所采用的都是復雜性較高的異構分布式運營模式。在組織機構內，各種舉措獨立推出、技術各自部署、信息逐條收集。我們幾乎很少看到一種具備集中性與統一性的數據收集方案，這意味著企業陷入了由大量非連接信息存儲體系所構成的迷宮當中，而且這些信息幾乎很難以有意義的方式加以共享。企業中的某個部門也許根本不知道其它部門到底在使用哪種信息管理機制，這將直接導致其在處理合規性與記錄保存問題時遭遇資源浪費、政策一致性缺失以及流程重復等弊端。此外，企業收集的信息總量越大，這一問題就越嚴重、越具破壞性。

我們不妨考慮可能由此帶來的難題，如果一家企業打算收購另一家完全使用不同類型CRM與ERP系統的公司，那么結果會如何？大量內容重復的聯系人數據庫可能帶來數量龐大的非必要通信，并令客戶對企業的能力及水平產生懷疑。由于對于存儲在被收購對象的CRM及ERP系統中的信息內容缺乏了解，買方公司很可能會在收到發現請求時忽略掉這類系統。同樣，一旦政府給出管理要求發生變化，買方雖然有意認真將其貫徹到收購對象的數據當中，但卻可能受到數據認知水平的限制而無法被全面覆蓋、進而帶來潛在的違規可能性甚至因此面臨罰款。***，由于拿不出切實可行的方案可清理不必要的信息——也就是所謂“數據碎片”——那么法律條款與合規性要求也就得不到保障，這意味著收購方與被收購方將把一切原有信息保存起來。這不僅會從基礎設施構建及維護成本的角度帶來高達數十萬美元的巨額資金浪費，同時也使企業客戶更難找到自己所需要的高價值信息。

要應對上述難題或者其它更為復雜的狀況，最理想的解決方案在于采取全面的信息管理機制，從而在業務、法律、合規與IT等部門的不同需求及流程之間找到平衡點。要實際這個目標，企業需要以自上而下的方式來開發出一套信息治理（簡稱IG）規程。

信息治理

信息治理規程的目標非常簡單，但其實現過程卻往往沒那么容易：

•  將信息的全部相關者納入考量，包括商業用戶、法務人員、信息管理記錄（簡稱RIM）、隱私與安全以及IT部門等等，并將其整體創建為一套單一的集中化規程。
•  
• 開發必要的流程并部署必要的技術方案，從而改進數據質量、評估現有以及新型信息技術能夠為利益相關者帶來的實際價值。其中必須包括能夠遵循法律及合規要求的信息識別及保留機制，且需要符合各類新型隱私條例對于信息管理的要求。
• 消息數據孤島并緩解其彼此之間的溝通障礙，從而保證以集中化方式進行信息管理。
• 在整個企業體系內部創建一套面向信息資產的通用型參考詞庫。
• 隨著信息生命周期的推進、其訪問需求也將不斷下降，因此需根據實際情況將信息移動至成本較低的存儲層。
• 根據企業運營所在司法轄區內的適用法律條款指導數據片段的管理事務。

在大多數企業當中，人們可能并不認同這類任務繁重的協調性嘗試以及對新型技術方案的投資決策，這往往導致相關項目預案遭到冷遇甚至無疾而終。但是從歷史角度來看，無所作為才是風險的主要根源，而成功的信息治理規程需要在企業內得到高層管理團隊的直接支持?？紤]到這一點，許多企業正在積極物色優秀的***數據官（簡稱CDO）——這一職位通常負責領導大數據相關項目——并由其擔任信息治理計劃的主要推動者。

將信息治理工作納入CDO權限***實際意義。畢竟，CDO的***愿望就是從數據分析工作中獲得精確可信的結論，而質量糟糕的數據將使這一切成為空談。作為高管團隊中的一分子，CDO是理解信息治理實際需求并將其納入企業文化體系的最理想人選。成功的信息治理項目絕不僅僅是提供必要的技術與流程方案。讓相關人員為其所創建的信息負責才是將信息治理性轉型真正貫徹到整個企業當中的根本性前提。

目前人們已經開始越來越多地對這一觀點表示認同。舉例來說，根據Gartner公司發布的一篇新聞稿，Gartner將CDO職位定義為“一位負責打理企業內整體數據與信息戰略、治理、控制、政策發展以及高效運用等事務的高層***。CDO這一角色需要負責信息保護與隱私、信息治理、數據質量與數據生命周期管理等事務，并切實將數據資產轉化為商業價值。”

那么這是否意味著擔任CDO的人選必須擁有信息治理工作背景？這倒不一定。盡管這樣的背景積累確實值得肯定，但其并不足以證明該CDO在其主要分析工作中已經切實了解到信息治理的價值所在。輸入分析引擎的數據的實際質量決定著最終輸出結果以及據此制訂出來的決策的準確性。簡而言之，高質量輸入才能高質量輸出（簡稱QIQO）。作為CDO，他們需要掌握信息治理機制所能帶來的價值與效益，以***身份將合適的團隊與技術方案落實到位（或者與現有團隊進行協作），只有這樣才能最終迎來成功。

在非數據驅動領域當中，企業中的高層管理者們往往純粹憑借著自己的智慧與洞察力進行工作，并借此克服措施不力、信息質量低下或者質量內容不一致等負面因素的束縛。但如今情況已經不同于以往。企業無法在大數據時代之下憑借依靠著差距顯著而且管理不善的數據基礎設施繼續茁壯成長。如果能夠讓CDO切實成為信息治理工作的負責人——甚至是個中大師——那么無論是CDO本身還是所在企業都將獲得巨大收益。請不要猶豫，馬上行動起來。

原文鏈接：

http://www.computerworld.com/article/2912441/big-data/getting-the-most-out-of-big-data.html

原文標題：Getting the most out of big data