Iron Mountain的Hana Laws解释了制定和维护强大的信息治理策略对于确保合规性的重要性。
在数据中心行业，引入有效的信息治理策略正变得越来越重要。在这个数据驱动且数据量不断增长的世界里，信息仍是企业的关键资产，既带来机遇也带来挑战。
在整个技术领域，监管正逐渐成为常态。2024年8月1日，欧盟《AI法案》生效，为企业使用AI引入了全面框架。这意味着数据集可能受到数据治理和管理实践的约束。
“各种规模和类型的企业都看到了投资于良好信息治理实践的价值，以管理其多种格式、网络、系统、软件和硬件中的数据。”Iron Mountain信息治理专业服务首席顾问兼区域负责人Hana Laws解释道。
“数据越多，隐私和监管环境就越复杂多变。”
数据管理的挑战
数据中心合规是指确保数据中心遵守监管要求和行业最佳实践，以保护数据安全和隐私。识别和减轻风险有助于加强安全态势，进而促进透明度和问责制。
“这向企业发出信号，表明它们必须在管理不断扩展的数据的同时，学会在日益复杂的监管环境中导航，”Hana说。“这一点尤为重要，因为内部数据的质量和分类仍是企业实施AI时最关心的问题之一。”
为了有效管理数据并释放数据的真正潜力，Hana建议信息治理是企业管理其信息的关键策略。
“制定和实施强大的信息治理策略需要企业了解其企业目标、法律和监管义务以及风险承受能力。”Hana表示。
“有了这种理解，企业可以分四步在多个领域和专业范围内实施策略。”
实施强大的信息治理策略
为了严格控制信息治理过程，企业必须评估其现有实践、政策和运营模式，以了解可能存在的潜在差距。
“企业需要衡量员工对信息治理的意识，以确定任何必要的培训需求，”她解释道。“下一步是概述信息治理策略的目标，可能包括应对审计、减轻风险、确保合规、提高效率或降低成本。”
她继续说：“在此之后，企业需要为实施策略制定商业案例，并确保获得资金以建立正式的变革计划。在这一阶段，企业必须确定有效执行路线图所需的具体变更。”
新措施到位后，下一步是考虑遗留数据和信息的整改。据Hana称，随着AI采用率的加速，优先处理遗留数据整改对于确保数据质量、完整性和安全性至关重要，这些是AI系统成功实施的关键因素。
“然而，审查所有遗留数据和技术是一个耗时的过程，无法手动完成，”她补充道。“为了解决这一挑战，企业应寻找能够识别、整改和自动分类数字内容的技术解决方案，以有效移除冗余、过时或琐碎的数据。
“制定和实施全面的信息治理策略对于企业有效管理其信息资产、减轻风险并确保合规至关重要。”
Hana还解释道：“建立信息治理框架有助于发现和解决数据风险，如数据泄露和隐私不合规问题，同时确保企业遵守监管要求。
“企业可以在合规与业务优先级之间取得平衡，并充分挖掘其数据的价值，同时确保其数据具备未来适应性，以应对新技术时代。”
