钻石是永远的，数据不是

在数据过载的时代，我们已经失去了在没有的数据中真正重要的数据。

Dipti Parmar2019年9月27日

人们创建的数据比任何人真正想象的要多。机器越来越多地创建和共享更多的数据。从来没有像今天这样许多不同的来源以许多不同的来源创建了如此多的数据。

普华永道估计，4.4个Zetabytes已经累积，明年将增加10倍。IDC的研究报告说，到2025年，每天将生成大约463个数据。

图像来源：RACONTEUR

数据揭示了实现大胆业务决策的见解。数据是出血边缘研究，开发和创新的基础。数据是数十亿美元人工智能（AI）和机器学习行业的骨干。数据泄漏正在影响民主国家的命运。数据告诉您明天是否要下雨。列表继续。大数据。清洁数据。损坏的数据。统计数据。 Web data.

这里的基本点很简单：信息使商业世界今天转弯，结果通常将数据视为可以在需要时可以检索和使用的永久实体。

但是，并非所有这些数据倾盆大雨真的很重要。个人和组织每天生成的许多数据都只是噪音。通常是因为我们可以捕获数据。数据在决策中没有真正作用的数据，不受监管或合规性要求的束缚，几十年来经常被遗忘并坐在服务器上不受欢迎的数据 - 所有这些只是添加到进来的垃圾中，但从未出现过（击败Gigo）。

最糟糕的部分？组织扔掉不良数据后的好钱。组织需要开发能够制定合理数据策略的功能，并确定收集，存储和使用的各种数据的优先级。

“无用”数据的成本

看到人们浪费多年以来从未使用过的东西，浪费了完美的货架空间并不少见。但是，当将这种行为推断到组织层面时，这种奢侈的成本加起来很快。研究表明，公司可能有可能每年节省620亿美元通过简单地确保它们不会在云中存储无用，不必要和不重要的数据。

它不仅是直接浪费资源，而且还具有附带的机会成本。企业通过不为真正重要的数据提供良好的存储空间来挖掘自己。将这个问题与数据错误和数据质量差的成本以及盈利能力和增长所困扰。一个报告在麻省理工学院的斯隆管理评论中，大多数公司的收入占收入的10-15％。

数据成熟度及其对业务成果的影响

组织如何管理他们生成和使用的数据是其数据成熟度的晴雨表，这反过来又是业务增长和盈利能力的关键。Gartner根据其数据成熟度对组织进行分类为1至5，其中1个是最基本的数据成熟度级别，而5个是最高，最转变的水平。

在基本层面上，数据存在于孤岛中，仅被使用，而不是充分利用其全部潜力。数据分析使用电子表格是基本的，而交易数据是主要业务重点。随着人们的发展，组织会变得更好地分享，分析和从数据中获得见解。领导力成为数据驱动，数据分析成为业务中必不可少的一部分，为增长和激发创新提供动力。

图像来源：加特纳

毫不奇怪，加特纳（Gartner）的研究跨越了世界各地的196个组织，这表明，有60％的企业将自己置于最低的三个数据成熟级别。贫困或完全没有数据策略是所有被调查组织缺乏数据成熟度的最常见原因之一。

对数据进行战略性

有一些关键因素需要考虑何时制定组织的数据策略。

业务策略 - “数据策略”应该是业务策略的副产品，而不是相反。“数据管理策略需要协调并受业务策略的驱动。”安迪·海勒说，信息差异的首席执行官，数据咨询公司。虽然这看起来似乎很合乎逻辑，但看到公司如何起草数据策略是令人惊讶的与业务的现实背道而驰，导致数据缺乏实用，将错误的数据应用于关键决策制定，甚至由于效率低下或不安全的存储选项而导致的数据丢失。

诚信 - 要考虑的另一个重要因素是确保公司数据的完全完整性。这意味着您的数据管理策略会积极防止错误，遗漏和误解渗入各种数据集。所有关键数据都需要清理和存储以供将来使用，尤其是属于监管机构权限的数据。为此，公司确实有很好的选择Nutanix的数据保护和灾难恢复技术，可保护虚拟信息免受VM和应用程序的影响，以及削减存储和访问的操作成本。

访问和安全性 - 声音数据策略的主要功能之一就是在数据安全性和可访问性之间达到平衡。防止数据泄漏或盗窃，同时仍然可以在正确的时间保持合适的人轻松访问它可能很棘手，但不可避免。尽管存在用于现场数据仓库的防火墙和安全系统，但对私有和公共云中数据的安全功能。在存储它们之前，散列和腌制敏感数据（例如密码，社会保险号，就业记录和所有个人身份信息）应成为基本先决条件。为用户设置两因素身份验证，并在最佳实践中训练他们，以安全地创建和管理密码。

保留 - 云的大规模采用 - 公共，私人或混合动力 - 用于数据管理，是这些存储解决方案带来的可靠性，可扩展性和速度的明显迹象。但是，对古老的兴趣重新兴趣存储数据的磁带是对泰晤士报升级的媒体的信心投票。从记录保持到合规性，选择正确的存储选项类型直接影响成本，数据完整性和可访问性。

费用 - 最后，我们降到了最重要的事情。无论新技术看起来多么令人兴奋，都有一个预算要考虑 - 首席财务官将希望权衡它与不使用它的机会成本，管理它所需的人力的类型和技能水平，所需的支持基础设施维护它，依此类推。

数据，例如钻石，花钱。购买和存储。

合理化数据承诺的一种好方法是将数据视为资源，而不是业务的副产品。正如某些资源需要倾向于并投资以显示结果，筛选并确定有可能加强，扩展和发展业务的数据，同时放弃那些在底线上的数据。

用玛丽·康多（Marie Kondo）的明智话语（他写了四本关于组织的书），“可见的烂摊子有助于分散我们的疾病来源。”