组织应该采用哪些工具，流程和培训，以便在各个业务层面更容易访问数据，同时保持对数据的治理？
数据是当今所有业务决策的驱动力，工具和流程必须确保按需提供对该数据的访问。为了最大限度地提高生产力并做出决策，用户需要能够聚合和关联数据，而无需浏览复杂的安全控制。
关于人员，流程和技术的决策受到创新，合规性和风险的影响，但这些驱动因素往往会发生冲突。有效策略支持的正确工具可以使业务用户做出更好的数据驱动决策，并对底线产生积极影响。
改变与大数据的关系
对于大多数组织而言，数据短缺并不是问题，但缺乏管理这些重要信息的资源或纪律仍然困扰着大多数公司。许多公司都担心大数据是一项永无止境的收集任务，其收入潜力永远无法完全实现，因此大部分数据最终都会被归档并被遗忘。
在其组织内部实施特定的数据管理功能，并指派一名首席数据官来监督他们。当员工接受如何分析，货币化并最终保护数据的适当培训时，他们可以有效地建立自己的组织，以便在未来的大数据中展开竞争。
改变与数据的关系始于编目和分类。有效的数据分类是至关重要的！这还需要围绕数据所有权和以数据为中心的安全技术的实施进行明确的治理。
企业领导者应该通过鼓励员工提问和分析数据来支持数据驱动的组织。为了实现这一目标，技术领导者应该通过建立数据目录和词典以及获取访问权限的政策和程序来实现数据的民主化。
支持数据驱动的业务首先要了解您拥有哪些数据以及谁应该访问它，但组织还需要一个明确的流程来授予和拒绝访问权限。
建立角色和特权以降低风险
很容易获取数据，但如果不加以控制，它可能毫无意义和滥用， 安全性和减少非治理数据的数量非常重要。
我们需要的是一个有效的供应和取消供应系统，它定义了用户可以对数据做什么的规则，并提供对授予数据访问权限的人的快速审计。需要对批准过程进行培训，以授予和撤销对数据的访问; 否则，组织会面临合规性疲劳的风险，并开始为所有访问请求添加橡皮图章。
专家表示，依靠云计算平台，人工智能和机器学习等创新技术将有助于降低合规性疲劳的风险。
正确的工具和环境使成功
随着技术变得更加直观和用户友好，正确的工具可以授予所有级别的数据访问权限，而无需进行大量的用户培训。
在为任何面向数据的计划制定路线图时，要了解治理，政策和监管问题是确定边界或护栏的第一步。将其视为我们必须做的事情（政策）与我们能做的事情（技术），认识到技术应该能够实现流程和灵活性，而不是定义它们。
使业务用户能够询问数据的自然语言问题的工具，使每个人都能更方便地访问数据。这种方法应尽量减少培训需求。使用成熟的IAM控件保护这些工具，您可以轻松地对其进行审计以维护数据治理。
数据驱动的组织由使用数据，信息和技能的人组成，以做出更明智的决策。云计算应用程序和平台是实现这一目标的绝佳工具，因为它们是协作和数据集成的环境，人们可以以前所未有的方式分析和使用信息。
首先，公司需要具有自定义仪表板的用户友好工具，使各级人员能够轻松查看与其角色相关的数据，并提供管理控制在站点和组织级别，以保护访问和编辑权限。如果您希望人们定期监控数据，则该软件应该只需要很少的培训。你不应该成为一名数据科学家来创建和分享报告。
了解数据的位置及其移动方式
除了知道谁有权访问数据外，定义确保在整个数据生命周期内符合法规要求的策略也很重要。
首先要提高数据的可访问性，需要了解数据在应用程序中的移动位置，虽然系统管理员和运营团队更了解HIPPA或GDPR等法规对其组织的要求，但他们可能不了解应用程序如何使用数据。为了解决这个问题，组织应该寻找分析API使用的应用程序和传输给第三方的数据的工具。
底线
要成为一个数据驱动的企业，您需要花费尽可能多的时间来处理数据质量，并像在数据收集时那样实现广泛但受到严格管理的访问。拥有直观的工具和专用流程对于清楚地了解存在哪些数据，谁应该被允许访问数据至关重要，不仅有助于提高安全性和合规性，还可以提高对所用数据的信任度。推动决策。
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