올바른 빅 데이터 조직 구조를 적절한 장소에두기 - 일반적으로 더미 회사는

일반적으로 기업은 큰 데이터를 탐색하기 시작합니다. 큰 데이터가 비즈니스 전략을 정의하고 영향을 미치는 데 중요한 역할을 할 수 있는지 확인하기위한 조직적 실험. 그러나 큰 데이터가 정보 관리 환경의 일부로 전략적 역할을 수행한다는 것이 분명 해지면 올바른 구조가 조직을 지원하고 보호 할 수 있는지 확인해야합니다.

정책을 수립하기 전에 먼저 상대방이 무엇을 다루고 있는지 알아야합니다. 예를 들어, 트랜잭션 시스템, 소셜 미디어 데이터 또는 기계 생성 데이터를 포함 할 예정입니까? 이러한 다양한 소스의 정보를 데이터 분석 전략의 일부로 결합하려고합니까?

고립 된 실험 이상으로 나아갈 계획이라면, 안전한 방식으로 새로운 다양한 데이터를 관리 할 수 ​​있도록 관리 전략을 업데이트해야합니다.

책임감과 큰 데이터 위험 관리를위한 준비

정보 관리 전략이 무엇이든 관계없이 올바른 수준의 감독을 확보해야합니다. 이는 일반적으로 가장 좋은 방법이며 큰 데이터를 믹스에 추가 할 때 변경되지 않습니다. 그러나 큰 데이터 소스를 추가 할 때 데이터 관리를 다르게 구현해야 할 수도 있습니다.

예를 들어, 원래의 관계형 데이터와 다른 구조를 가지기 때문에 소셜 미디어 데이터를 모니터해야 할 수도 있습니다. 이 새로운 데이터 스튜어드 역할은 신중하게 정의하여 선택된 개인이 비즈니스 분석 방법과 가장 관련이있는 유형의 데이터를 찾는 비즈니스 단위에서 작업 할 수 있도록해야합니다.

올바른 데이터 거버넌스 및 품질 정책 수립

조직이 큰 데이터를 처리하는 방식은 일회성 프로젝트가 아니라 지속적인 사이클입니다. 일관된 규칙과 프로세스가 일관되게 적용되지 않으면 비즈니스에 위험을 초래할 수있는 잠재 성이 심각 할 수 있습니다. 데이터 품질은 관리 관점에서도 접근해야합니다. 정책을 생각할 때 조직을 보호하기 위해 목록 화해야하는 핵심 요소는 다음과 같습니다.

모든 사람이 필요한 것을 똑같이 이해할 수 있도록 일관된 정책을 문서화하기 위해 동료가 구현 한 모범 사례를 결정합니다.

• 귀사의 정책을 귀사의 비즈니스 및 업계의 거버넌스 요구 사항과 비교하십시오. 감독을 찾으면 정책을 업데이트하십시오.

• 정보 보유 기간에 대한 정책이 있습니까? 이러한 정책은 고객 토론 그룹 및 소셜 미디어 사이트와 같은 외부 소스에서 수집하는 데이터에 적용됩니까?

• 비즈니스에 투입하는 데이터 소스의 중요성은 무엇입니까? 깨끗하고 문서화 된 것으로 입증 된 경우 일련의 데이터가 의사 결정에만 사용되도록 품질 표준을 제정하고 있습니까?

• 이전에는 달성 할 수 없었던 유형의 분석을 수행하기 위해 큰 데이터 활용의 흥분에 쉽게 빠질 수 있습니다. 그러나이 분석이 잘못된 결론을 이끌어 내면 비즈니스가 위험에 처하게됩니다. 센서에서 나오는 데이터조차도 조직이 잘못된 결론을 내리게하는 관계없는 데이터의 영향을받을 수 있습니다.