Organizations Will Need to Tackle T

Organizations Will Need to Tackle Three Challenges to Curb Unstructured Data Glut and Neglect

Increased data growth propelled by the Nexus of Forces has created an unstructured data nightmare. To effectively manage data growth and security, information managers will need to deploy the right tools, and educate employees organizationwide on how to overcome instinctual data hoarding.

Impacts
Information managers are unsure of what tools are available to assess scope and risk of the enterprise data footprint, stifling most early stage information management programs.
Lack of full understanding of regulatory requirements and hope for analytics prompts organizations to retain all information, creating challenges for information managers.
Everyone is a "data hoarder" by nature, and new storage options are propelling corporate data glut and hindering data deletion efforts by information managers.

Recommendations
Purchase a file analysis product to get a picture of the data demographics, emphasizing redundant, outdated and trivial data along with sensitive and personally identifiable information.
Engage the CIO and CDO in creating retention policies; these individuals should then, in turn, engage their peers in legal, risk, compliance, security, business intelligence and lines of business across all regions.
Use the data gathered through file analysis, including potential cost savings, to assist each business unit to dispose of or mitigate risk of unstructured data.

Strategic Planning Assumption

Through 2020, less than 10% of organizations will find value in "dark data."

Analysis

Most of us are guilty of "data hoarding." Without so much as a thought, we save every digital photo, email, document, presentation and spreadsheet, losing track of what we have saved along the way. Across the enterprise, employees are blindly building a bottomless lake of "dark data," and, in many cases, a corporate mantra of "save everything, just in case" is encouraging the behavior.

Additionally, the Nexus of Forces has opened up myriad ways to create, store and access user-controlled data. No one really knows the true scope of enterprise data glut. This is because the IT organization has, until recently, been in the dark. It has been restricted to storage resource management (SRM) and search tools, which are often not deployed and provide little to no functionality for determining if data – in particular, unstructured data – has any real business value or if it is sheer waste.

So what do we do? And, perhaps more importantly: given dropping storage costs, does uncontrolled data growth even matter?

Uncontrolled data growth does matter. Client inquiries suggest that, for many organizations, around 30% of data is redundant, outdated or trivial (ROT). Inquiries also suggest that around 50% of data has an indeterminate value, while the remaining data is mission-critical. Assuming a midsize storage environment, with between 1PB and 4PB of raw capacity, and a storage total cost of ownership (TCO) of $2,325 per TB raw or $3,092 per TB usable (assuming 75% of raw capacity being usable), this equates to $927,600 to $3,710,400 in wasted spending on ROT.1 Moreover, if the 50% of data with indeterminate value proves to be waste, these numbers skyrocket, resulting in unnecessary storage costs of $1,546,000 to $6,184,000.

Making matters worse, storage teams typically throw more and more storage at the ballooning data problem. In fact, a recent Gartner survey found that 51% of survey respondents felt that, when it came to the general management of storage, "not managed besides purchasing more…" best described their strategy (see the Appendix).

The good news: storage hardware costs continue to drop. However, hardware only accounts for 48% of the storage TCO.1 And, even if the TCO could drop to zero, another problem would still remain: keeping everything not only can lead to extremely costly and damaging issues of noncompliance, but also creates a bigger pool of sensitive and personally identifiable information (PII), vulnerable to improper access.

What do we do about all of this data? This answer is two-part. First, information managers must implement a data policy and management program, if they haven't already. Second, they must recognize that, for such a program to tackle data growth and deletion, it must include the deployment of the necessary tools to identify the problem, while also dealing with the people-related challenges of hoarding and misguided thinking. In covering these topics, this research focuses primarily on end-user-controlled data, such as files, images and objects.

Figure 1. Impacts and Top Recommendations for Managing Data Growth
gartner
Source: Gartner (June 2015)


Impacts and Recommendations

Information managers are unsure of what tools are available to assess scope and risk of the enterprise data footprint, stifling most early stage information management programs

We can't deal with the data problem until we can see it and understand it. And, with as much as 80% of enterprise data now being unstructured data (according to Gartner estimates), hope is available with file analysis products. Information managers can now scour unstructured (and in some cases structured) content, and perform standard and customized metadata analysis. Using such a tool, information managers can, for instance, quickly determine duplicate files or files that belong to employees that are no longer with the company. In addition, many file analysis products have "content awareness" for PII, payment card industry (PCI) and personal health information (PHI) identification.

After analyzing files, information managers can then use the resulting reports to inform their strategic initiatives for getting end users to delete data (for example, by making a number-driven decision on a reasonable inbox size) or for building a business case to present to the CIO and other executives. Aside from disposing of unwanted data, these tools can also assist in identifying data of value, such as data that should be tagged as records or data that can be filtered into analytic programs.

Recommendations:
Shed light on the unstructured data problem with the help of a file analysis product. One of the issues we always encounter is that the subject of data glut is too abstract for most people to understand. Information managers should consider a file analysis to get a picture of the enterprise unstructured data footprint, using the tool to home in on ROT, and on sensitive and PII as a starting point.
Begin to proactively classify data. As organizations look backward through a "file analysis" lens, this can lead to unstructured data management best practices and begin to open the possibilities of data classification policies that tag data, with human oversight, at the point of creation based on the organization's business needs.
Ensure buy-in and enforcement by the chief data officer (CDO), data scientists, information officers and others who have an interest in analyzing corporate data. Nothing happens until someone gets excited. Information managers will need to gain C-level sponsorship if they want to educate the organization and the individual. With sponsorship gained, they will then need to create a cross-functional working team that is able to make decisions regarding corporate data value, classification, tagging, migration, analysis and disposal.

Lack of full understanding of regulatory requirements and hope for analytics prompts organizations to retain all information, creating challenges for information managers

Organizations have regulations that need to be adhered to. All too often, lack of full awareness of these regulatory requirements leads to a policy of "keep everything just in case." Ironically, this kind of behavior is often a violation of actual regulations.

Keeping everything also presents a larger-than-necessary target for hackers. In the December 2014 Sony hack, for example, hackers accessed thousands of emails, including deleted items that never actually "went away." Sony noted that, posthack, it was changing its email retention policy from six years for emails with financial information to two years for all email, unless that email is on legal hold.2 Organizations need to understand and balance what has to be kept (for example, Barclays was fined $3.75 million in 2013, after failing to keep critical records3) versus what data exposes the organization to risk while not providing any value and not being required to retain.

Undisciplined regulatory adherence presents storage managers with an uphill battle, requiring them to educate and persuade the ranks. In addition, the hype – and hope for – big data analytics is only further increasing the problem. Many leaders, including those in IT, see "big data analysis" for lakes of unstructured data as the technology equivalent of dumpster diving, wherein they mine trash data for gold. With this mindset, all data begins to look as if it could be useful – it's not.

Organizations need to walk a fine line between what value they want to generate from their datasets and what is actually possible. Tools, such as those for file analysis, can present a map of unstructured data. In addition, the work already done by master data management (MDM), business intelligence (BI) and data scientists can provide a decent representation of what is included in the structured dataset. By analyzing a combination of all the data and weighing corporate goals, regulatory requirements and viable usage of the data, information managers can help set realistic policies for data classification, storage, analysis and disposal.

Gartner inquiries suggest that less than 10% of organizations are even beginning to analyze dark data. And of this small group, the value of that data is still to be determined. This is not to say that analytics is not a good idea; however, it's a matter of "garbage-in, garbage-out," where analytics

Results (Thai) 1:

องค์กรจะต้องแสวงความท้าทาย 3 รั้งไม่มีโครงสร้างข้อมูล Glut และละเลยเจริญเติบโตของข้อมูลเพิ่มขึ้นจาก โดย Nexus กองได้สร้างฝันร้ายไม่มีโครงสร้างข้อมูล ได้อย่างมีประสิทธิภาพจัดการข้อมูลการเจริญเติบโตและความปลอดภัย จัดการข้อมูลจะต้องจัดวางเครื่องมือขวา และรู้ organizationwide พนักงานเกี่ยวกับวิธีการเอาชนะข้อมูล instinctual hoardingผลกระทบต่อผู้จัดการข้อมูลได้แน่ใจว่าเครื่องมือมีการประเมินขอบเขตและความเสี่ยงขององค์กรข้อมูลรอย ยับยั้งส่วนใหญ่ช่วงระยะข้อมูลโปรแกรมการจัดการขาดความเข้าใจของกฎหมายและความหวังสำหรับการวิเคราะห์องค์กรตามพร้อมท์เพื่อเก็บข้อมูลทั้งหมด การสร้างความท้าทายสำหรับข้อมูลผู้จัดการทุกคนมี "ข้อมูล hoarder" โดยธรรมชาติ และตัวเลือกจัดเก็บใหม่จะขับเคลื่อนองค์กรข้อมูล glut และขัดขวางข้อมูลลบความพยายาม โดยผู้จัดการข้อมูลคำแนะนำซื้อผลิตภัณฑ์วิเคราะห์แฟ้มรูปภาพของข้อมูลประชากรข้อมูล เน้นข้อมูลซ้ำซ้อน ล้าสมัย และเล็กน้อยพร้อมกับข้อมูลที่สำคัญ และบุคคลมีส่วนร่วม CIO และ CDO ในการสร้างนโยบายการเก็บข้อมูล บุคคลเหล่านี้ควรแล้ว จะ มีส่วนร่วมของเพื่อนในกฎหมาย ความเสี่ยง ปฏิบัติตาม ความปลอดภัย ระบบสารสนเทศธุรกิจ และสายงานธุรกิจทั่วทุกภูมิภาคใช้ข้อมูลที่รวบรวมผ่านทางไฟล์วิเคราะห์ รวมทั้งศักยภาพต้นทุนประหยัด เพื่อช่วยให้แต่ละหน่วยธุรกิจจะขายทิ้ง หรือลดความเสี่ยงของการไม่มีโครงสร้างข้อมูลสมมติฐานการวางแผนเชิงกลยุทธ์ผ่าน 2020 น้อยกว่า 10% ขององค์กรจะค้นหาค่าใน "ข้อมูลความมืด"วิเคราะห์เรามีความผิด "hoarding ข้อมูล" ไม่ดังมากที่คิดว่า เราบันทึกทุกรูปดิจิตอล อีเมล์ เอกสาร งานนำเสนอ และกระดาษ คำนวณ สูญเสียของสิ่งที่เราได้บันทึกตามวิธีการ องค์กร พนักงานกำลังสร้างทะเลสาบ bottomless ของ "ข้อมูลเข้ม" อย่างคนตาบอด และ ในหลายกรณี มันตราองค์กรของ "บันทึกทุกอย่าง ในกรณี" คือส่งเสริมพฤติกรรมการนอกจากนี้ Nexus กองได้เปิดค่าพักวิธีสร้าง จัดเก็บ และเข้าถึงข้อมูลควบคุมผู้ใช้ จริง ๆ ไม่มีใครรู้ขอบเขตความจริงของข้อมูลองค์กร glut ทั้งนี้เนื่องจากองค์กรได้ เพราะ ได้ในมืด แล้วจำกัดการจัดการจัดเก็บทรัพยากร (SRM) และเครื่องมือค้นหา ซึ่งมักจะไม่ใช้งาน และให้ทำงานไปไม่น้อยสำหรับการกำหนด ถ้าข้อมูล – ข้อมูลเฉพาะ ไม่มีโครงสร้างมีค่าใด ๆ ธุรกิจจริง หรือเลี่ยง เสียดังนั้น เราทำอะไร และ ทีสำคัญ: ให้วางต้นทุนจัดเก็บ ไม่เจริญเติบโตทางข้อมูลแม้ว่าเรื่องข้อมูลทางการเจริญเติบโต สอบถามแนะนำ สำหรับองค์กรจำนวนมาก ประมาณ 30% ของข้อมูลซ้ำซ้อน ล้าสมัย หรือเล็กน้อย (เน่า) สอบถามยังแนะนำว่า ประมาณ 50% ของข้อมูลมีค่าที่ไม่ทราบแน่ชัด ในขณะที่ข้อมูลที่เหลือเป็นสำคัญ สมมติว่าระบบการจัดเก็บข้อมูลขนาดกลาง กับระหว่าง 1PB 4PB ของกำลังการผลิตวัตถุดิบ และเก็บข้อมูลต้นทุนรวมของความเป็นเจ้าของ(ระบบ TCO) $2,325 ต่อดิบ TB หรือ $3,092 ต่อใช้งาน TB (สมมติว่า 75% ของกำลังการผลิตวัตถุดิบที่ถูกใช้งาน), ซึ่งเท่ากับ $927,600 ไป $3,710,400 ในการใช้จ่ายสิ้นเปลืองบน ROT.1 Moreover ถ้าพิสูจน์ 50% ของข้อมูลมีค่าที่ไม่ทราบแน่ชัดจะเสีย ตัวเลขเหล่านี้ skyrocket ผลลัพธ์ที่เก็บไม่จำเป็นต้นทุนของ $1,546,000 ไป $6,184,000ทำให้เรื่องแย่ลง ทีมเก็บมักจะโยน มากเก็บที่ปัญหาข้อมูลภาพยนตร์ ในความเป็นจริง แบบล่าสุด Gartner สำรวจพบว่า 51% ของผู้ตอบแบบสำรวจความรู้สึกที่ เมื่อมันมาถึงการจัดการทั่วไปการเก็บ, "จัดการไม่นอกจากการซื้อเพิ่มเติม..." ส่วนอธิบายกลยุทธ์ของพวกเขา (ดูในภาคผนวก)ข่าวดี: ต้นทุนฮาร์ดแวร์จัดเก็บยังปล่อย อย่างไรก็ตาม ฮาร์ดแวร์บัญชี 48% ของการจัดเก็บ TCO.1 เฉพาะ และ แม้ว่าโดยการไม่ปล่อยให้เป็นศูนย์ ปัญหาอื่นจะยังคง: รักษาจึงไม่สามารถนำค่าใช้จ่ายมาก และเสียหายของปฏิบัติตมหลัก แต่ยัง สร้างสระว่ายน้ำใหญ่ของสำคัญ และระบุรายละเอียด (PII), เสี่ยงต่อการเข้าถึงที่ไม่เหมาะสมสิ่งที่เราทำเกี่ยวกับข้อมูลนี้ทั้งหมดหรือไม่ คำตอบนี้มีสองส่วน แรก ข้อมูลผู้บริหารต้องใช้ข้อมูลนโยบายและการจัดการโปรแกรม ถ้าพวกเขาไม่ได้แล้ว สอง พวกเขาต้องตระหนักว่า เช่นโปรแกรมเล่นงานข้อมูลการเจริญเติบโตและการลบ มันต้องมีการใช้เครื่องมือจำเป็นต้องระบุปัญหา ในขณะที่ยัง เผชิญกับความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับคนคิด misguided และ hoarding ในหัวข้อเหล่านี้ครอบคลุม งานวิจัยนี้เน้นหลักใน end-user ควบคุมข้อมูล ไฟล์ รูปภาพ และวัตถุรูปที่ 1 ผลกระทบและข้อเสนอแนะด้านการจัดการข้อมูลการเจริญเติบโตgartner ที่มา: Gartner (2015 มิถุนายน)ผลกระทบและข้อเสนอแนะผู้จัดการข้อมูลไม่แน่ใจว่าเครื่องมือมีการประเมินขอบเขตและความเสี่ยงขององค์กรข้อมูลรอย ยับยั้งส่วนใหญ่ช่วงระยะข้อมูลโปรแกรมการจัดการเราไม่สามารถจัดการกับปัญหาข้อมูลจนกว่าเราได้เห็นมัน และเข้าใจมัน และ มีมากถึง 80% ของข้อมูลองค์กรที่ตอนนี้ กำลังไม่มีโครงสร้างข้อมูล (Gartner ประเมิน), หวังมีผลิตภัณฑ์วิเคราะห์แฟ้ม ข้อมูลผู้จัดการสามารถตอนนี้อยู่ไม่มีโครงสร้าง (และ ในบางกรณีที่โครงสร้าง) เนื้อหา และทำการวิเคราะห์ข้อมูลเมตามาตรฐาน และแบบกำหนดเอง ใช้เครื่องมือ ผู้จัดการข้อมูลสามารถ เช่น กำหนดว่าไฟล์ที่ซ้ำกันหรือแฟ้มที่เป็นของพนักงานที่ไม่ได้อยู่กับบริษัท นอกจากนี้ หลายไฟล์วิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่มี "เนื้อหาความรู้" PII อุตสาหกรรมบัตรชำระเงิน (PCI) และสุขภาพ (พีพี) ข้อมูลรหัสหลังจากวิเคราะห์แฟ้ม จัดการข้อมูลนั้นสามารถใช้รายงานผลเพื่อแจ้งให้ทราบของทธิ์ สำหรับการผู้ใช้ลบข้อมูล (ตัวอย่าง ตัดสินใจขับเคลื่อนหมายเลขขนาดกล่องขาเข้าที่เหมาะสม) หรืออาคารธุรกิจกรณีนำเสนอ CIO และผู้บริหารอื่น ๆ นอกจากทิ้งข้อมูลที่ไม่พึงประสงค์ เครื่องมือเหล่านี้สามารถช่วยในการบ่งชี้ข้อมูลของมูลค่า เช่นข้อมูลที่จะติดแท็กเป็นระเบียนหรือข้อมูลที่คุณสามารถกรองข้อมูลในโปรแกรมระบบคำแนะนำ:หลั่งน้ำตาแสงในปัญหาไม่มีโครงสร้างข้อมูลโดยใช้แฟ้มการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ หนึ่งปัญหาที่เราพบเสมอคือเรื่องของข้อมูล glut นามธรรมเกินไปสำหรับคนส่วนใหญ่เข้าใจ ผู้จัดการข้อมูลควรพิจารณาวิเคราะห์แฟ้มรูปภาพของรอยข้อมูลไม่มีโครงสร้างองค์กร การใช้เครื่องมือบ้านใน ROT และสำคัญและ PII เป็นจุดเริ่มต้นเริ่มต้นวันนี้จัดประเภทข้อมูล เป็นองค์กรที่ดูย้อนหลังผ่านเลนส์ "วิเคราะห์แฟ้ม" นี้สามารถนำไปปฏิบัติไม่มีโครงสร้างข้อมูลจัดการ และเริ่มเปิดไปได้ของนโยบายจัดประเภทข้อมูลที่ป้ายข้อมูล กำกับดูแลมนุษย์ ณขณะที่สร้างตามความต้องการทางธุรกิจขององค์กรมั่นใจในการซื้อและบังคับ โดยเจ้าหน้าที่ข้อมูลประธาน (CDO), ข้อมูลนักวิทยาศาสตร์ เจ้าหน้าที่ข้อมูล และอื่น ๆ ที่มีความสนใจในการวิเคราะห์ข้อมูลขององค์กร ไม่มีอะไรเกิดขึ้นจนกว่าผู้รับตื่นเต้น ข้อมูลผู้จัดการจะต้องได้รับการสนับสนุนระดับ C ถ้าต้องการรู้องค์กรและบุคคล กับสปอนเซอร์ที่ได้รับ พวกเขาแล้วจะต้องสร้างทีมข้ามหน้าที่ทำงานที่สามารถตัดสินใจเกี่ยวกับค่าข้อมูลขององค์กร ประเภท ติดป้าย โยกย้าย วิเคราะห์ และกำจัดขาดความเข้าใจของกฎหมายและความหวังสำหรับการวิเคราะห์องค์กรตามพร้อมท์เพื่อเก็บข้อมูลทั้งหมด การสร้างความท้าทายสำหรับข้อมูลผู้จัดการองค์กรมีระเบียบข้อบังคับที่จำเป็นต้องปฏิบัติตาม ทั้งหมดบ่อยเกินไป โมหะเต็มรูปแบบของกฎหมายเหล่านี้นำไปสู่นโยบาย "ไว้ทุกอย่างในกรณี" แดกดัน ลักษณะการทำงานชนิดนี้มักจะเป็นการละเมิดกฎระเบียบจริงยังเก็บทุกอย่างแสดงเป้าหมายใหญ่กว่าจำเป็นสำหรับแฮกเกอร์ ใน 2557 ธันวาคม Sony สับ ตัวอย่าง แฮกเกอร์เข้าถึงพันอีเมล์ รวมถึงรายการที่ถูกลบที่ไม่จริง "ออกไป" โซนี่กล่าวว่า posthack มันได้เปลี่ยนนโยบายการเก็บข้อมูลของอีเมล์จากอีเมล์ที่มีข้อมูลทางการเงิน 6 ปีสองปีสำหรับอีเมล์ทั้งหมด ยกเว้นอีเมล์ที่อยู่ hold.2 กฎหมายที่องค์กรต้องทำความเข้าใจ และความสมดุลมีอะไรที่จะถูกเก็บไว้ (เช่น บาร์เคลย์ถูกปรับ 3.75 ล้านเหรียญในปี 2013 หลังจากการให้ความสำคัญ records3) กับข้อมูลแสดงองค์กรความเสี่ยงไม่ให้ค่าใด ๆ และไม่ถูกต้องรักษาต่าง ๆ ไม่มีวินัยกำกับดูแลนำเสนอผู้จัดการการจัดเก็บ ด้วยการต่อสู้ปั่น ต้องการให้รู้ และโน้มน้าวใจถึง นอกจากนี้ hype – และความหวัง – ข้อมูลขนาดใหญ่ วิเคราะห์เท่านั้นปัญหาเพิ่มเติม ผู้นำหลาย รวมถึง ดู "การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่" ทะเลสาบของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเป็นเหมือนกับเทคโนโลยีการ dumpster ดำ นั้นพวกเหมืองข้อมูลขยะทอง มี mindset นี้ ข้อมูลทั้งหมดเริ่มมองว่ามันไม่มีประโยชน์ – ไม่องค์กรจำเป็นต้องเดินสายปรับระหว่างค่าอะไรพวกเขาต้องการสร้างจาก datasets ของพวกเขาและสิ่งที่เป็นจริงได้ เครื่องมือ เช่นการวิเคราะห์ไฟล์ สามารถแสดงแผนที่ไม่มีโครงสร้างข้อมูล นอกจากนี้ งานที่ทำแล้ว โดยการจัดการข้อมูลหลัก (MDM), ข่าวกรองธุรกิจ (BI) และนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถให้ตัวแทนที่ดีของสิ่งที่จะรวมในชุดข้อมูลโครงสร้าง การวิเคราะห์ชุดข้อมูลทั้งหมด และน้ำหนักเป้าหมายขององค์กร ข้อบังคับ และการทำงานของข้อมูล ผู้จัดการข้อมูลสามารถช่วยนโยบายจริงการตั้งค่าสำหรับการจัดประเภทข้อมูล จัดเก็บ วิเคราะห์ และกำจัดGartner สอบถามแนะนำว่า ต่ำกว่า 10% ขององค์กรจะได้เริ่มวิเคราะห์ข้อมูลเข้ม และของกลุ่มขนาดเล็กนี้ ค่าของข้อมูลที่จะยังคงถูกกำหนด นี้จะไม่พูดวิเคราะห์ที่ไม่ใช่ความคิดที่ดี อย่างไรก็ตาม ก็เป็นเรื่องที่ "ขยะใน ขยะ ออก วิเคราะห์

Results (Thai) 2:

องค์กรจะต้องที่จะแก้ไขปัญหาความท้าทายที่สามที่จะระงับข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเหลือเฟือและละเลยที่เพิ่มขึ้นการเจริญเติบโตของข้อมูลที่ขับเคลื่อนโดย Nexus ของกองกำลังได้สร้างฝันร้ายข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง เพื่อประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลการเจริญเติบโตและการรักษาความปลอดภัยผู้จัดการข้อมูลจะต้องปรับใช้เครื่องมือที่เหมาะสมและให้ความรู้พนักงาน organizationwide เกี่ยวกับวิธีการที่จะเอาชนะการกักตุนข้อมูลสัญชาตญาน. ผลกระทบผู้จัดการข้อมูลไม่แน่ใจว่าเครื่องมือที่มีอยู่ในการประเมินขอบเขตและความเสี่ยงของการปล่อยข้อมูลขององค์กรยับยั้งในระยะเริ่มต้นมากที่สุดโปรแกรมการจัดการข้อมูล. ขาดความเข้าใจที่เต็มรูปแบบของข้อกำหนดด้านกฎระเบียบและความหวังสำหรับการวิเคราะห์แจ้งให้องค์กรที่จะเก็บข้อมูลทั้งหมดที่สร้างความท้าทายสำหรับผู้บริหารข้อมูล. ทุกคนคือ "ข้อมูลที่เก็บเงิน" โดยธรรมชาติและตัวเลือกการจัดเก็บข้อมูลใหม่จะขับเคลื่อนองค์กร จำนวนที่มากเกินไปข้อมูลและขัดขวางความพยายามลบข้อมูลโดยผู้จัดการข้อมูล. คำแนะนำซื้อผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ไฟล์เพื่อให้ได้ภาพของกลุ่มผู้เข้าชมข้อมูลเน้นซ้ำซ้อนข้อมูลที่ล้าสมัยและน่ารำคาญพร้อมกับข้อมูลที่มีความสำคัญและสามารถระบุตัวบุคคล. มีส่วนร่วมประมวลผลและ CDO ในการสร้างนโยบายการเก็บรักษา ; บุคคลเหล่านี้ควรแล้วในทางกลับกันมีส่วนร่วมเพื่อนของพวกเขาในทางกฎหมายความเสี่ยงตามมาตรฐานการรักษาความปลอดภัยทางธุรกิจและสายของธุรกิจทั่วทุกภูมิภาค. ใช้ข้อมูลที่รวบรวมผ่านการวิเคราะห์ไฟล์รวมทั้งประหยัดค่าใช้จ่ายที่อาจเกิดขึ้นเพื่อช่วยให้แต่ละหน่วยธุรกิจที่จะทิ้ง หรือลดความเสี่ยงของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง. การวางแผนเชิงกลยุทธ์อัสสัมชัผ่านในปี 2020 น้อยกว่า 10% ขององค์กรที่จะหาค่าใน "ข้อมูลมืด." วิเคราะห์ส่วนใหญ่ของเราเป็นความผิดของ "กักตุนข้อมูล." โดยไม่ต้องให้มากที่สุดเท่าความคิดที่เราบันทึกทุกรูปดิจิตอล, อีเมล์, เอกสารการนำเสนอและสเปรดชีตสูญเสียการติดตามของสิ่งที่เราได้บันทึกไว้ไปพร้อมกัน ทั่วทั้งองค์กรพนักงานจะสุ่มสี่สุ่มห้าสร้างทะเลสาบลึกของ "ข้อมูลมืด" และในหลายกรณีมนต์ขององค์กรของ "บันทึกทุกอย่างในกรณี" เป็นกำลังใจให้พฤติกรรม. นอกจากนี้ Nexus ของกองกำลังได้เปิดขึ้นมากมาย วิธีการที่จะสร้างจัดเก็บและการเข้าถึงข้อมูลของผู้ใช้ที่มีการควบคุม ไม่มีใครรู้ว่าจริงๆขอบเขตที่แท้จริงขององค์กรข้อมูลมากเกินไป นี้เป็นเพราะมีองค์กรไอทีจนกระทั่งเมื่อเร็ว ๆ ได้ในที่มืด มันได้รับการ จำกัด การจัดการทรัพยากรการจัดเก็บข้อมูล (SRM) และเครื่องมือค้นหาซึ่งมักจะไม่ได้นำไปใช้และให้เล็ก ๆ น้อย ๆ เพื่อการทำงานที่ไม่มีการกำหนดว่าข้อมูล - โดยเฉพาะอย่างยิ่งข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง - มีมูลค่าทางธุรกิจใด ๆ จริงหรือถ้ามันเป็นของเสียที่แท้จริง. ดังนั้น พวกเราทำอะไร? และอาจสำคัญกว่า: รับวางเก็บค่าใช้จ่ายไม่ที่ไม่สามารถควบคุมการเจริญเติบโตของข้อมูลที่สำคัญยัง? การเจริญเติบโตของข้อมูลที่ไม่มีการควบคุมไม่ก็ตาม สอบถามข้อมูลไคลเอนต์แนะนำว่าสำหรับหลาย ๆ องค์กรประมาณ 30% ของข้อมูลที่ซ้ำซ้อนล้าสมัยหรือจิ๊บจ๊อย (เน่า) สอบถามข้อมูลยังชี้ให้เห็นว่าประมาณ 50% ของข้อมูลที่มีค่าไม่แน่นอนในขณะที่ข้อมูลที่เหลือเป็นภารกิจสำคัญ สมมติว่าสภาพแวดล้อมการจัดเก็บข้อมูลขนาดกลางที่มีระหว่าง 1PB และ 4PB ของกำลังการผลิตวัตถุดิบและการจัดเก็บค่าใช้จ่ายทั้งหมดในการเป็นเจ้าของ (TCO) ของ $ 2,325 ต่อวัณโรคดิบหรือ $ 3,092 ต่อวัณโรคที่ใช้งานได้ (สมมติว่า 75% ของกำลังการผลิตวัตถุดิบที่ถูกใช้งาน) นี้เท่ากับ $ 927,600 ไป $ 3,710,400 ในการใช้จ่ายที่สูญเสียไปใน ROT.1 นอกจากนี้หาก 50% ของข้อมูลที่มีค่าไม่แน่นอนพิสูจน์ให้เสียตัวเลขเหล่านี้ skyrocket ผลในการเก็บค่าใช้จ่ายที่ไม่จำเป็นของ $ 1,546,000 ไป $ 6,184,000. ทำเรื่องแย่กว่าทีมจัดเก็บข้อมูลมักจะโยนขึ้นและมากขึ้น การจัดเก็บข้อมูลปัญหาบอลลูน ในความเป็นจริงการสำรวจการ์ทเนอล่าสุดพบว่า 51% ของผู้ตอบแบบสำรวจรู้สึกว่าเมื่อมันมาถึงการบริหารงานทั่วไปของการจัดเก็บ "ไม่ได้มีการจัดการที่นอกเหนือจากการซื้อมากขึ้น ... " อธิบายที่ดีที่สุดกลยุทธ์ของพวกเขา (ดูภาคผนวก). ข่าวดี: การจัดเก็บข้อมูล ค่าใช้จ่ายฮาร์ดแวร์ยังคงลดลง แต่ฮาร์ดแวร์บัญชีเพียง 48% ของ TCO.1 การจัดเก็บและแม้ว่า TCO อาจลดลงไปอยู่ที่ศูนย์อีกปัญหาหนึ่งที่ยังคงอยู่จะยังคงอยู่: ทุกสิ่งที่รักษาไม่เพียง แต่จะนำไปสู่ปัญหาค่าใช้จ่ายสูงมากและความเสียหายจากการไม่ปฏิบัติตาม แต่ยังสร้าง สระว่ายน้ำที่ใหญ่กว่าของข้อมูลที่สำคัญและสามารถระบุตัวบุคคล (PII) ความเสี่ยงที่จะเข้าถึงที่ไม่เหมาะสม. สิ่งใดที่เราทำเกี่ยวกับข้อมูลทั้งหมดนี้หรือไม่? คำตอบนี้เป็นสองส่วน แรกผู้จัดการข้อมูลจะต้องดำเนินนโยบายข้อมูลและโปรแกรมการจัดการหากพวกเขายังไม่ได้ ประการที่สองพวกเขาจะต้องรับรู้ว่าสำหรับโปรแกรมดังกล่าวที่จะแก้ไขปัญหาการเจริญเติบโตและการลบข้อมูลก็จะต้องมีการใช้งานของเครื่องมือที่จำเป็นในการระบุปัญหาที่เกิดขึ้นในขณะที่ยังมีการจัดการกับความท้าทายที่คนที่เกี่ยวข้องกับการกักตุนและความคิดที่ผิด ในการครอบคลุมหัวข้อเหล่านี้งานวิจัยนี้เน้นหลักในข้อมูลของผู้ใช้ที่มีการควบคุมเช่นไฟล์รูปภาพและวัตถุ. รูปที่ 1 ผลกระทบและข้อเสนอแนะเพื่อการเจริญเติบโตยอดข้อมูลผู้จัดการGartner ที่มา: Gartner (มิถุนายน 2015) ผลกระทบและข้อเสนอแนะเป็นผู้จัดการข้อมูลไม่แน่ใจในสิ่งที่เครื่องมือที่มีอยู่ในการประเมินขอบเขตและความเสี่ยงของการปล่อยข้อมูลขององค์กรที่ยับยั้งในระยะเริ่มต้นมากที่สุดโปรแกรมการจัดการข้อมูลเราไม่สามารถจัดการกับปัญหาข้อมูลจนกว่าเราจะเห็นมันและเข้าใจมัน และมีมากถึง 80% ของข้อมูลขององค์กรในขณะนี้เป็นข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง (ตามประมาณการ Gartner) หวังว่าสามารถใช้ได้กับผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ไฟล์ ผู้จัดการข้อมูลในขณะนี้สามารถกัดเซาะที่ไม่มีโครงสร้าง (และในบางกรณีโครงสร้าง) เนื้อหาและการดำเนินการวิเคราะห์ข้อมูลเมตามาตรฐานและการปรับแต่ง การใช้เครื่องมือดังกล่าวผู้จัดการข้อมูลสามารถตัวอย่างเช่นอย่างรวดเร็วตรวจสอบไฟล์ที่ซ้ำกันหรือไฟล์ที่เป็นพนักงานที่ไม่ได้กับ บริษัท นอกจากนี้ผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ไฟล์จำนวนมากมี "การรับรู้เนื้อหา" สำหรับข้อมูล PII อุตสาหกรรมบัตรชำระเงิน (PCI) และข้อมูลสุขภาพส่วนบุคคล (พี) ประจำตัวประชาชน. หลังจากการวิเคราะห์ไฟล์ผู้จัดการข้อมูลแล้วสามารถใช้รายงานผลที่จะแจ้งให้ริเริ่มเชิงกลยุทธ์ของพวกเขาสำหรับการสิ้นสุด ผู้ใช้สามารถลบข้อมูล (เช่นโดยการตัดสินใจจำนวนขับเคลื่อนในขนาดกล่องจดหมายที่เหมาะสม) หรือสำหรับการสร้างกรณีศึกษาทางธุรกิจที่จะนำเสนอให้กับซีไอโอและผู้บริหารอื่น ๆ นอกเหนือจากการกำจัดข้อมูลที่ไม่ต้องการเครื่องมือเหล่านี้ยังสามารถช่วยในการระบุข้อมูลที่มีค่าเช่นข้อมูลที่ควรจะติดแท็กเป็นบันทึกหรือข้อมูลที่สามารถกรองลงในโปรแกรมการวิเคราะห์. คำแนะนำ: แสงหลั่งในปัญหาข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างด้วยความช่วยเหลือของ ผลิตภัณฑ์การวิเคราะห์ไฟล์ หนึ่งในประเด็นที่เรามักจะพบว่าเป็นเรื่องของจำนวนที่มากเกินไปข้อมูลเป็นนามธรรมมากเกินไปสำหรับคนส่วนใหญ่จะเข้าใจ ผู้จัดการข้อมูลควรพิจารณาการวิเคราะห์ไฟล์เพื่อให้ได้ภาพของการปล่อยข้อมูลขององค์กรที่ไม่มีโครงสร้างที่ใช้เครื่องมือที่บ้านในเน่าและมีความสำคัญและข้อมูล PII เป็นจุดเริ่มต้น. เริ่มต้นที่จะจำแนกข้อมูลในเชิงรุก ในฐานะที่เป็นองค์กรที่มองย้อนกลับผ่าน "การวิเคราะห์ไฟล์" เลนส์นี้สามารถนำไปสู่การจัดการข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างปฏิบัติที่ดีที่สุดและเริ่มที่จะเปิดเป็นไปได้ของนโยบายการจัดหมวดหมู่ข้อมูลที่ข้อมูลแท็กที่มีการกำกับดูแลของมนุษย์ที่จุดของการสร้างอยู่บนพื้นฐานขององค์กรความต้องการทางธุรกิจที่ . ตรวจสอบให้แน่ใจในการซื้อและการบังคับใช้โดยเจ้าหน้าที่ข้อมูลหัวหน้า (CDO) นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลเจ้าหน้าที่ข้อมูลและอื่น ๆ ที่มีความสนใจในการวิเคราะห์ข้อมูลขององค์กร ไม่มีอะไรเกิดขึ้นจนมีคนได้รับความตื่นเต้น ผู้จัดการข้อมูลจะต้องให้การสนับสนุนที่จะได้รับระดับ C หากพวกเขาต้องการให้ความรู้แก่องค์กรและบุคคลที่ ด้วยการให้การสนับสนุนได้รับพวกเขาก็จะต้องสร้างทีมงานที่ทำงานข้ามสายงานที่มีความสามารถที่จะทำให้การตัดสินใจเกี่ยวกับค่าข้อมูลขององค์กรการจำแนกการติดแท็กการโยกย้ายการวิเคราะห์และการกำจัด. ขาดความเข้าใจที่เต็มรูปแบบของข้อกำหนดด้านกฎระเบียบและความหวังสำหรับการวิเคราะห์แจ้งให้องค์กร ที่จะเก็บข้อมูลทั้งหมดที่สร้างความท้าทายสำหรับผู้บริหารข้อมูลองค์กรที่มีกฎระเบียบที่จะต้องปฏิบัติตาม ทั้งหมดบ่อยเกินไปขาดความตระหนักเต็มรูปแบบของข้อกำหนดเหล่านี้จะนำไปสู่นโยบายของ "ให้ทุกอย่างเพียงในกรณีที่." กระแทกแดกดันชนิดของพฤติกรรมนี้มักจะละเมิดกฎระเบียบที่เกิดขึ้นจริง. การรักษาทุกอย่างยังมีการจัดเป็นเป้าหมายที่มีขนาดใหญ่กว่าที่จำเป็นสำหรับแฮกเกอร์ ในปี 2014 โซนี่เดือนธันวาคมสับตัวอย่างเช่นแฮกเกอร์เข้าถึงพันของอีเมลรวมถึงการลบรายการที่ไม่จริง "ไป." โซนี่ตั้งข้อสังเกตว่า posthack มันก็เปลี่ยนนโยบายการเก็บอีเมลจากหกปีสำหรับอีเมลที่มีข้อมูลทางการเงินถึงสองปีสำหรับอีเมลทั้งหมดเว้นแต่อีเมลที่มีอยู่ในองค์กร hold.2 ทางกฎหมายต้องเข้าใจและความสมดุลของสิ่งที่จะต้องมีการเก็บไว้ (สำหรับ ตัวอย่างเช่นบาร์เคลย์ถูกปรับ $ 3,750,000 ในปี 2013 หลังจากความล้มเหลวที่จะให้ records3 สำคัญ) เมื่อเทียบกับข้อมูลที่ exposes องค์กรที่จะมีความเสี่ยงในขณะที่ไม่ให้ค่าใด ๆ และไม่ได้ถูกต้องในการรักษา. เหลิงยึดมั่นในกฎระเบียบที่นำเสนอผู้จัดการการจัดเก็บข้อมูลที่มีการต่อสู้ขึ้นเขาต้องให้พวกเขา เพื่อให้ความรู้และชักชวนการจัดอันดับ นอกจากนี้ hype - และหวัง - วิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่เป็นเพียงต่อการเพิ่มปัญหา ผู้นำหลายคนรวมทั้งผู้ที่อยู่ในไอทีให้ดู "การวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่" สำหรับทะเลสาบของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างเทียบเท่าเทคโนโลยีของการดำน้ำถังขยะที่พวกเขาขัดแย้งเหมืองข้อมูลถังขยะทองคำ ด้วยความคิดนี้ข้อมูลทั้งหมดเริ่มต้นที่จะดูราวกับว่ามันอาจจะมีประโยชน์ - ยังไม่ได้. องค์กรต้องเดินเส้นแบ่งระหว่างสิ่งที่มีค่าที่พวกเขาต้องการที่จะสร้างจากชุดข้อมูลของพวกเขาและสิ่งที่เป็นจริงที่เป็นไปได้ เครื่องมือเช่นนั้นสำหรับการวิเคราะห์ไฟล์สามารถนำเสนอแผนที่ของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง นอกจากนี้งานที่ทำแล้วโดยต้นแบบการจัดการข้อมูล (MDM) ระบบธุรกิจอัจฉริยะ (BI) และนักวิทยาศาสตร์ที่สามารถให้ข้อมูลที่เป็นตัวแทนที่ดีของสิ่งที่จะรวมอยู่ในชุดข้อมูลที่มีโครงสร้าง โดยการวิเคราะห์การรวมกันของข้อมูลทั้งหมดและมีน้ำหนักเป้าหมายขององค์กรข้อกำหนดและการใช้งานที่ทำงานได้ของข้อมูลผู้จัดการข้อมูลสามารถช่วยกำหนดนโยบายที่เป็นจริงสำหรับการจัดหมวดหมู่ข้อมูลการจัดเก็บข้อมูลการวิเคราะห์และการกำจัด. สอบถามข้อมูลของ Gartner ชี้ให้เห็นว่าน้อยกว่า 10% ขององค์กรที่มี แม้จุดเริ่มต้นในการวิเคราะห์ข้อมูลที่มืด และกลุ่มเล็ก ๆ กลุ่มนี้ค่าของข้อมูลที่จะยังคงได้รับการพิจารณา นี้ไม่ได้ที่จะบอกว่าการวิเคราะห์ที่ไม่ได้เป็นความคิดที่ดี; แต่มันเป็นเรื่องของ "ขยะในขยะออก" การวิเคราะห์ที่

Results (Thai) 3:

องค์กรจะต้องรับมือกับความท้าทายที่จะระงับสามไม่มีเหลือเฟือข้อมูลและการละเลย

เพิ่มข้อมูลการเติบโตขับเคลื่อนโดย Nexus ของพลังได้สร้างฝันข้อมูลใหม่ การจัดการการเจริญเติบโตของข้อมูลและความปลอดภัยได้อย่างมีประสิทธิภาพ ผู้จัดการข้อมูลจะต้องใช้เครื่องมือที่เหมาะสมและให้ความรู้พนักงาน organizationwide วิธีการเอาชนะ instinctual ผลกระทบ


ข้อมูลสะสมผู้จัดการฝ่ายข้อมูลไม่แน่ใจว่าเครื่องมือพร้อมที่จะประเมินขอบเขตและความเสี่ยงของข้อมูลองค์กรรอยเท้าก่อนโปรแกรมการจัดการข้อมูลขั้นต้นที่สุด
ขาดความเข้าใจที่เต็มรูปแบบของข้อกำหนดและหวังว่าสำหรับ Analytics แจ้งองค์กรเพื่อเก็บข้อมูลทั้งหมด การสร้างความท้าทายสำหรับผู้จัดการข้อมูล .
ทุกคนเป็นข้อมูล " นักสะสม " โดย ธรรมชาติและตัวเลือกการจัดเก็บใหม่เป็นอย่างเหลือเฟือข้อมูลองค์กรและขัดขวางการลบข้อมูลโดยผู้จัดการข้อมูล แนะนำ


ซื้อแฟ้มการวิเคราะห์ผลิตภัณฑ์ที่จะได้รับภาพจากข้อมูลประชากรเน้นมากเกินไป ล้าสมัยและข้อมูลเล็กน้อยพร้อมกับอ่อนไหวและข้อมูลส่วนบุคคล .
มีส่วนร่วมและ CIO CDO ในการสร้างนโยบายการเก็บรักษา ;บุคคลเหล่านี้ควรแล้ว , ในการเปิด , จ้างนักเรียนกฎหมาย , ความเสี่ยง , การปฏิบัติตาม , การรักษาความปลอดภัย , ทางธุรกิจและสายของธุรกิจทั่วทุกภูมิภาค
ใช้ข้อมูลรวบรวมโดยการวิเคราะห์แฟ้ม รวมถึงการประหยัดค่าใช้จ่ายที่อาจเกิดขึ้น เพื่อช่วยให้แต่ละหน่วยธุรกิจเพื่อกำจัดหรือลดความเสี่ยงของข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้าง .

การวางแผนเชิงกลยุทธ์ที่อัสสัมชัญ

ผ่าน 2020 ,น้อยกว่า 10% ขององค์กรจะค้นหาค่าในข้อมูล " มืด "

การวิเคราะห์

ส่วนใหญ่เราจะมีความผิดของข้อมูล " หมกเม็ด " โดยไม่มากเท่าที่คิด เราบันทึกทุกภาพดิจิตอล , อีเมล์ , เอกสารและสเปรดชีต , นำเสนอ , สูญเสียการติดตามของสิ่งที่เราได้ตลอดทาง ทั่วทั้งองค์กร พนักงานจะสุ่มสี่สุ่มห้าอาคารลึกทะเลสาบมืด " ข้อมูล " และในอีกหลายกรณี