管理大数据：监测系统创造新的收益
管理大数据，维护合规性已成为信息治理的重要组成部分，但GRC过程还能帮助产生新的收益吗？ 随着公司持续产生和存储前所未有的大数据，监管机构正在制定和实施更多的新规则，来定义信息系统设计和维护的标准。
监管机构得出结论，监测系统是保证大数据内容资产，作为公司行为的真实记录，是可信的唯一方法，同时证明其遵守相关流程和文档要求。因此，当涉及到管理大数据，信息治理专员现在必须投入到复杂的，新的大数据系统的设计和工程中。
当然，这也提高了合规性成本，进一步加重了信息治理经理的负担，以确保获得实现其他业务目标所需的资金。公司的信息治理团队必须确保他们的数据系统工程方案完成双重任务，确保管理大数据的流程为公司获得收益，同时满足不断进化的合规性要求。
平衡大数据需求 为了使大数据分析工具有效，它们必须能够审查大量的电子公司记录。许多记录和数据实际上是不能被导入到这些分析引擎，然而，因为它们的内容资产不符合治理规则，无法进行正确的分类，从而为企业收益提供全面评估。
例如，当数据不符合信息治理规则时，系统引擎会限制，隔离，或者完全拒绝导入的信息。这将导致更少的数据被导入分析引擎，减少潜在的洞察公司运营的机会。当没有足够的有质量的数据被导入时，大数据分析有效创造新收益的整个经济模式被破坏。 但当信息治理专业人士参与管理大数据的前端工程和设计决策时，他们有关分类，索引和管理数据资产的经验变得更有价值。这些专员知道如何遵循新的规定，确保公司的数据资产符合合规性。
信息治理让存储的数据在大数据分析中有了更高的功能价值。功能价值让大数据经济模型回归，成为创造新收益的优先工具。 当一个企业的数字内容资产根据明确的，正确执行的，规则而创建和维护时，分析引擎可以导入更多的数据，使生成的报告对于未来的业务规划更有用。此外，前端的信息治理设计只需要投入更少的下行资源，完成法规合规性要求的数据质量验证。
结果可以更快，更多的时间可以投入到规划和前线业务治理。 通过遵循这些管理大数据的战略，信息治理不再仅仅是获得合规性，也将体现其对于公司的经济价值。 结合数据溯源标准 对于今天的信息治理专员来说，他们面对的大量数字资产的来源，对于很多数据管理项目都是新奇的。计算机及其应用会输出它们性能的记录。
每一个进程，不管多小，都会生成事件数据。生成的原始内容与成千上万的事件日志相连接，记录内容从最初到现状的演变。 数据是内容的溯源：是完整记录系统、设备、应用、用户，和创建和维护原始内容所采取的行为的记录。
实际上，溯源记录包含有效的信息治理。 对于大数据分析，溯源数据和原始内容一样有价值。仔细评估这些数据可获得有用的结论。对于日常运营，溯源数据对于确保原始内容可用，也是至关重要的。每个对于存储数据的请求，总是需要验证发送的内容没有被更改，而溯源数据提供了这一验证。
对于信息治理和合规性的好消息是，对于如何管理溯源数据的新标准正在不断进化，这样就可以在不同的系统内进行传输。当信息使用进化的标准管理一致的溯源，这些数据和原始内容对于大数据分析就更有用。 有用的内容创造了新的收益。因此，通过规划信息治理不仅有助于管理大数据，还可以更好的分析内容及其溯源数据，为企业提供新的收益能力。信息则变成了一个业务流程，可以产生收益，而不仅仅是达成合规性的必须服务。