Apac公司如何驯服数据野兽

在Milterellison，对数据的一年不注意地创造了跨数据景观的深层不准确的网络。无核心监督其数据，澳大利亚的法律和咨询公司没有强大的企业定义，这影响了其利用共同洞察的能力。

此外，该公司的数据跨越内部基础架构，公共云，私有云和各种软件和服务提供商，并不总是连接，不可避免地允许数据孤岛繁殖和数据复制问题。

这些挑战对许多企业都是普遍的。根据瓦森贝恩进行的全球Veritas学习，由于无法在日常管理数据，组织报告每年亏损多达200万美元。平均而言，员工每天减掉两小时搜索数据，导致劳动力效率下降16％。

澳大利亚和新西兰Veritas董事总经理霍华德Fyffe表示，澳大利亚公司的数据管理困境比其他公司更受影响。指向澳大利亚的高云使用量，他表示，该国的企业一直在努力，以保持对多个地点居住的数据的可见性和控制。

添加至于澳大利亚最近的数据泄露通知制度，需要组织向当局报告数据违约。Fyffe表示，当面对如此合规要求时，澳大利亚公司可能会面临挑战，以寻找需要报告的正确数据。

Minterellison的首席数字官员Gary Adler表示，随着所有领域的数据爆发，找到正确的目的的正确数据并及时这样做是一项挑战。

“虽然我们有各种搜索工具，但我们还具有合规性和监管挑战，其性质意味着需要进一步锁定一些数据，导致数据搜索不足或不准确，”他说。

新加坡的MyRepublic是一个区域移动和光纤宽带服务提供商，正在争取类似的挑战。城市 - 州的个人数据保护法（PDPA）即将包括数据泄露通知规则，要求组织在其护理下正确获取，使用和保护个人数据。

“我们的主要挑战是确保组织中的数据保护，特别是与个人可识别的数据有关，”MyRepublic Group Cio的Eugene Yeo说。

“随着PDPA等强有力的数据隐私法规，在全世界发生的一系列数据违规行为中生效，欧卢斯在公司上建立并保持强大的协议和控制措施，以保护其客户和利益相关者的隐私。 “

Yeo的其他挑战是确保他的组织整体地了解公司的数据目标和策略，并在访问，使用，修改和删除数据方面提供明确的框架。

John Ho-Chi的咨询服务合作伙伴咨询服务的咨询服务伙伴关系，解决数据管理挑战需要审查人员，流程和技术控制，以确保数据生命周期的数据生命周期。

“每个企业都应该回到基础知识来评估，简化和标准化其数据流程和程序，以确定数据质量和网络安全差距，”他说。他补充说，此审查过程在帮助组织开发强大的数据治理框架方面是宝贵的。

对于一个，Minterellison创建了数据治理策略和操作框架，以指导公司的adler表示如何管理数据质量和定义。

该框架涵盖了总体原则，定义了组织数据实体的数据所有权，以及数据治理权限的规定以及技术人员之间的商业用户和数据监护人之间的数据管制方式如何支持。

Minterellison还投资于集中式数据分析能力，最初以数据仓库和商业智能为中心，为业务提供见解。Adler表示，这涉及为企业数据构建一个值得信赖的，集中的真理来源，以及支持用户和安全要求的数据可视化平台中的意义投资。

与此同时，Minterellison创建了一个信息和数据安全策略，作为其“总数据管理方法”的一部分，以减轻与数据如何访问，管理和存储有关的风险。

这符合Ho-Chi的建议，即组织开发强大的数据保护计划，以防止，检测和响应数据隐私问题。

他说，“组织应该通过利用新技术来采用隐私和安全性。“这将要求流程和信息所有者负责数据保护和监管合规性。”

对于MyRepublic，ISO 27001标准为构建数据安全框架提供了强大的基础。Yeo表示，严格的认证过程使公司能够对其控制措施和治理进行全面审查，以提高其整体数据安全姿势。

“我们现在正在研究这些标准的原则和要求，包括一般数据保护规范，进入我们的数据安全和管理框架，”他说。

但谁应该负责管理数据管理挑战以及雇主和工人的角色？简单的答案是：每个人。

“我们今天都在数据驱动的环境中工作，”Commvault的主要建筑师Chris Gondek说。“需要在所有业务领域的执行会议室级别设定健康的数据文化，以满足不断发展的业务需求。这落入了两类数据：外部和内部。“

处理外部数据需要培训每个员工对网络攻击的警惕，以确定构成虚假的电子邮件或网络钓鱼攻击，并确保遵循安全的最佳实践，例如强制执行强密码，锁定无人看管的设备并安全浏览。

“内部，信息​​系统和企业数据必须由高级IT高管和技术团队以及员工以及员工适当管理，”戴诗说。“一些组织可以任命一名主要数据官员与CIO合作，以了解治理和遵守。”

Minterellison最近聘请了数据和分析的负责人，并将在其首席运动官和首席财务官的首席运动官和首席财务官的主要经营官员来建立卓越的卓越中心。

每个功能区域的数据管制也负责自己的数据，并作为数据和分析负责人的指导下的企业系统的功能群体和企业所有者之间的桥梁。

一些企业正在寻找数据运营或DATAOPS，以缓解其数据管理困境。

Dataops开始作为一系列最佳实践，是一个新兴的学科，将Devops团队汇集在一起​​数据工程师和数据科学家，以使用工具，流程和组织结构来加速数据分析。

与其他学科类似，使用DataOps的使用将由行业各不相同。根据Ho-Chi的说法，这些依赖于他们的数据质量并在动态市场中运行的人已经采用了敏捷方法和DevOps，并且在Dataops采用的各个阶段。

但是，CommVault的Gondek指出，Dataops仍处于全球采用的新生阶段，而不仅仅是在亚太地区。

他说，Centalops是需要对准数据流动的人，流程和技术，但许多企业仍然不清楚如何实施这一点或者是如何实现的或者毫不符合其潜在利益。

“在商业领导者开始做出适当的决定之前，Dataops如何导致积极变化的一个或两个高调的故事，”Gondek说。“我们以”dataops-as-service“的形式看到这一点，这些形式是减轻数据管理挑战的声称。”

他说，一个问题在于数据管理挑战的定义。

“数据管理是包含不同学科的广泛术语，例如数据保护和恢复，数据归档，数据复制，数据分析和数据清理 - 列表继续，”Gondek表示。“考虑到定义的广泛是多么广泛的，DataOps只会解决一小部分数据管理挑战。”