Setzen Sie die richtige Big Data-Organisationsstruktur an ihren Platz - Dummies

In der Regel beginnen Unternehmen ihre Reise zu Big Data, indem sie mit einem Organisationsexperiment, um zu sehen, ob Big Data eine wichtige Rolle bei der Definition und Beeinflussung der Geschäftsstrategie spielen kann. Nachdem jedoch deutlich wird, dass Big Data eine strategische Rolle als Teil der Informationsverwaltungsumgebung spielen wird, müssen Sie sicherstellen, dass die richtige Struktur vorhanden ist, um die Organisation zu unterstützen und zu schützen.

Bevor Sie Richtlinien erstellen, müssen Sie zuerst wissen, womit Sie es zu tun haben. Werden Sie zum Beispiel Transaktionssysteme, Social-Media-Daten oder maschinell generierte Daten einbeziehen? Beabsichtigen Sie, Informationen aus diesen verschiedenen Quellen als Teil Ihrer Datenanalyse-Strategie zu kombinieren?

Wenn Sie vorhaben, mit mehr als einem isolierten Experiment fortzufahren, müssen Sie Ihre Governance-Strategie aktualisieren, damit Sie bereit sind, eine neue Art von Daten auf sichere Weise zu verwalten.

Bereiten Sie sich auf die Verwaltung und das Management von Big Data-Risiken vor

Unabhängig von Ihrer Informationsmanagementstrategie müssen Sie sicherstellen, dass Sie über das richtige Maß an Aufsicht verfügen. Dies ist einfach eine bewährte Methode im Allgemeinen und ändert sich nicht, wenn Sie Big Data zum Mix hinzufügen. Möglicherweise müssen Sie Data Stewardship jedoch mit dem Hinzufügen von Big Data-Quellen anders implementieren.

Beispielsweise müssen Sie möglicherweise eine andere Person mit der Überwachung von Social Media-Daten beauftragen, da diese einen anderen Ursprung und eine andere Struktur als traditionelle relationale Daten hat. Diese neue Rolle des Datenschützers muss sorgfältig definiert werden, damit die ausgewählte Person über alle Geschäftseinheiten hinweg arbeiten kann, die diese Art von Daten für die Analyse des Geschäfts am relevantesten finden.

Der Datenverwalter muss die richtigen Personen, die die Datenaufbewahrungsrichtlinien des Unternehmens verstehen, sowie die Anforderungen für die Maskierung von personenbezogenen Daten unabhängig davon, wo diese Daten entstehen, verstehen oder auf sie zugreifen können.

Richten Sie die richtigen Big-Data-Governance- und Qualitätsrichtlinien ein

Die Art und Weise, wie eine Organisation mit Big Data umgeht, ist ein fortlaufender Zyklus und kein einmaliges Projekt. Das Risiko, das Unternehmen zu gefährden, kann schwerwiegend sein, wenn konsistente Regeln und Prozesse nicht konsequent angewendet werden. Die Datenqualität sollte auch unter einem Governance-Gesichtspunkt betrachtet werden. Wenn Sie über Richtlinien nachdenken, sind hier einige der Schlüsselelemente, die zum Schutz Ihrer Organisation kodifiziert werden müssen:

• Best Practices ermitteln, die Ihre Peers implementiert haben, um konsistente Richtlinien zu dokumentieren, so dass jeder das gleiche Verständnis von Anforderungen hat..

• Vergleichen Sie Ihre Richtlinien mit den Governance-Anforderungen für Ihr eigenes Unternehmen und Ihre Branche. Aktualisieren Sie Ihre Richtlinien, wenn Sie Versehen feststellen.

• Haben Sie eine Richtlinie über die Zeitdauer, die Sie an Informationen halten müssen? Beziehen sich diese Richtlinien auf die Daten, die Sie von externen Quellen wie Kundendiskussionsgruppen und Social Media-Websites sammeln?

• Welche Bedeutung haben die Datenquellen, die Sie in Ihr Unternehmen einbringen? Haben Sie Qualitätsstandards, so dass ein Datensatz nur zur Entscheidungsfindung verwendet wird, wenn er sich als sauber und gut dokumentiert herausstellt?

  Es ist leicht, sich in die Aufregung zu verstricken, Big Data zu nutzen, um die Art von Analyse durchzuführen, die vorher nie erreicht werden konnte. Wenn diese Analyse jedoch zu falschen Schlussfolgerungen führt, ist Ihr Unternehmen gefährdet. Sogar Daten, die von Sensoren kommen, könnten durch irrelevante Daten beeinflusst werden, die dazu führen, dass eine Organisation zu einem falschen Ergebnis kommt.