摘要：随着企业不断产生和存储前所未有的大量数据，监管机构正在越来越多地制定和实施新的规则，并定义信息系统必须设计和维护的标准。

　随着企业不断产生和存储前所未有的大量数据，监管机构正在越来越多地制定和实施新的规则，并定义信息系统必须设计和维护的标准。
　　
　　监管机构已得出结论，监控系统是保证大数据内容资产的唯一手段，也是作为一个公司行为的真实记录和其遵守相关的流程和文件要求的证明。其结果是，当涉及到调节大数据，信息管理人员必须关注新的大数据系统的设计和工程。
　　
　　这当然也可能会提高合规成本，信息管理经理将努力确保实现其他业务目标所需的资金，并进一步减轻负担。企业的信息治理团队必须确保他们的数据系统工程方式确保用于调节大数据营收涨幅，并且其流程跟上不断变化的法规遵从。
　　
　　利用大数据的胃口
　　
　　对于大数据分析工具是有效的，他们必须有能力审查大量的电子企业记录。许多记录和数据实际上是不能够摄入这些分析引擎的，因为它们的内容资产不符合治理规则，允许它进行适当分类，从而为企业的增益进行全面评估。
　　
　　例如，如果数据不符合信息治理规则，系统引擎禁入，检测，或者完全拒绝入站的信息。这将导致更少的数据被输入到分析引擎，减少对有效地洞察企业的经营潜力。当没有足够质量的数据被摄取时，那么这对于可以创造新财富的大数据分析的整个经济模式将受到损害。
　　
　　信息管理允许存储数据在大数据分析中具有更高的功能价值。但是，当信息治理专业人士参与到工程设计和设计决策的过程中，对大数据进行调整，其分类、索引和管理数据资产的经验变得更加有价值。这些专业人士知道如何遵从新的法规，以实现企业数据资产的合规性。
　　
　　信息治理允许存储数据在大数据分析中具有更高的功能价值。这种功能价值将大数据经济模型放回原处，并作为寻求创造新财富的优先工具。当企业创建保持良好定义，并得到有效实施和遵从规则的组织的数字内容资产，该分析引擎可以摄取更加大量的数据，使结果报告更有助于未来的业务规划。此外，前端信息治理设计需要更少的下游资源，将合规性数据进行必要的质量验证，其结果可以更快地让人依赖，从而有更多的时间专门规划和一线业务管理。
　　
　　通过这些策略来调整大数据，企业的信息治理将不再只是使其保持合规，也表现出其经济价值。
　　
　　合并数据源标准
　　
　　对于如今的信息治理专业人士来说，他们面临爆炸式增长的数字资产往往是许多数据管理方案的起源。计算机及其应用程序设计，以生产出他们的表现记录。每一个进程，不管多么小，都会产生事件数据。由此产生的主要内容可以连接到事件日志的成千上万的记录内容。
　　
　　数据是内容的出处：有关完整地记录系统，设备，应用，用户和采取的行动来创建和维护的主要内容。实际上，源记录文件可以有效地实施信息治理。
　　
　　在大数据分析中，物源数据变为主要内容。通过仔细评估这些数据，可以得到有益的见解。源数据也是必不可少的，以确保主要的内容是可用的，需要进行日常操作。对存储数据的每一个请求总是需要验证，所提供的内容并没有被修改，以及源数据提供了验证。
　　
　　信息治理和法规遵从的好消息是，新的标准使数据源被设计，使其可以在不同系统之间传输。并利用不断发展的标准来设计信息，无论数据和主要内容是否对大数据分析更加有用。
　　
　　有用的内容创造新的财富。因此，工程信息治理不仅有助于调节大数据，还能更好地分析内容和其出处数据，它有助于组织创造一个新的收入能力。那么信息成为一个业务流程产生财富，而不是强制性的服务，以提供强制性规定。
　　
　　编辑：Harris