其中一个重要环节,是对用于评估企业可持续性进展的数据集进行可持续性报告。这不仅涉及遵循环境、社会与治理(ESG)规范,还包括减少温室气体排放和碳足迹,并落实联合国可持续发展目标(SDG),以推动更可持续的未来。
什么是可持续的数据管理?
“Kearney数字与分析部门的合伙人Himanshu Jain表示:‘可持续的数据管理是指在整个数据生命周期中——从创建和收集,到存储、处理和销毁——以负责任和合乎伦理的方式进行管理,从而最大限度降低环境影响,提高资源利用效率,并实现长期价值创造。’”
根据企业目标的不同,可持续数据管理有多种实施路径。例如,管理咨询公司Protiviti的常务董事Matt McGivern认为,可持续数据管理应被视为一个持续的过程,而不是一次性项目。
不过,数据治理往往面临挑战。McGivern解释说:“很多关键角色,例如数据所有者、数据管理员和数据监管人,通常只是兼职承担这些职责,他们本身已有繁忙的工作任务,因此很难给予这些角色应有的重视和投入。”
Protiviti也特别强调在长期内以可持续方式管理数据的成本与风险,包括对历史数据的管理。最初,企业对历史数据的担忧主要源自20年前因eDiscovery规则变更而带来的风险,即保留数据过久可能受到处罚。随着GDPR和CCPA等数据隐私法的出台,以及网络安全事件的频繁发生,这些风险被进一步量化。
“我们还看到另一个趋势回归到上世纪 90 年代末,”McGivern 指出,“随着企业将海量历史数据迁移到云端,存储成本和每月的持续性开销成为新的负担。”
要解决传统数据管理带来的挑战,企业必须建立健全的数据治理计划。McGivern 强调:“很多客户口头上把数据当作资产,却没有真正把它当作其他资产那样去管理。没有任何一家公司会在财务账目上保留一项不清楚定义、不知道数量、不知道存放位置、也不清楚如何被使用或访问的金融资产。”
然而,许多企业至今仍未对非结构化、结构化和半结构化数据完成资产清查。这意味着他们无法确保数据在备份与恢复、保护、使用等方面具备必要的控制机制。同时,企业还需要更深入地了解所备份的数据,以制定高效的数据保留、使用和安全策略。McGivern 坦言:“从历史上看,我们的基础架构并没有针对高效的长期存储或数据销毁进行设计,因此许多企业在制定可持续数据管理策略时,不得不面对对数据资产缺乏核心认知的现实。”
为什么可持续的数据管理很重要?
UST的首席战略官兼CIO Krishna Prasad 表示:“可持续的数据管理能让组织长期从数据中受益。” 这种方法能为企业带来多重价值,包括:
• 精简的数据备份与恢复流程
• 更具韧性且具成本效益的数据生态
• 降低因网络攻击导致数据丢失的风险
• 更高效的数据复用
• 改进的合规表现
• 降低能源消耗
• 减少碳足迹
可持续数据管理的挑战
Jain指出,尽管好处显著,但企业在推进数据可持续化过程中,也必须应对一系列挑战:
• 初始投资成本高:升级现有基础设施、引入节能技术、培训员工使用新系统,都需要大量前期投入,可能对预算造成压力。
• 缺乏标准化:企业难以找到被普遍接受且一致的可持续数据管理标准。行业和监管机构的合作有助于推动统一标准的制定。
• 组织阻力:为适应可持续数据战略所需的变革,往往会遭遇员工抵触。习惯于现有管理模式的人员,可能不愿接受新的流程。
• 意识与教育不足:很多企业尚未意识到数据运营对环境的影响,或缺乏对可持续数据实践的清晰认知。因此,对员工、管理层和客户等利益相关方进行教育十分必要。
如何构建可持续的数据管理战略
在短期和长期内收集、保护并实现数据价值,需要一套覆盖数据质量、存储、处理、治理、安全和隐私的战略。Jain 建议,逐步实施的战略应推动数据整合、节能型基础设施建设,以及负责任的数据生命周期管理。
1. 建立共识
收集、存储、使用、保护和销毁数据的过程,很大程度上依赖业务与技术相关方对数据重要性的理解,以及确保正确流程的落实。
2. 明确角色与责任
清晰界定各方的角色与责任,确保全组织范围内的数据治理。同时,为数据模型建设奠定基础,包括数据结构、数据所有权和负责任的使用。
3. 开展全面的数据盘点
通过数据盘点,团队能了解数据的价值、备份与保护机制、使用方式、潜在风险以及运营需求,从而确保数据的可用性和可访问性。
4. 建立数据减量机制
为降低数据占用和存储成本,McGivern建议删除重复数据、将数据转移到离线存储、去标识化敏感数据,并清理不再需要的数据。他强调:“我见过太多客户仍停留在‘所有数据都是有价值的,所以不能删除’的旧观念。在当前数据泄露频发、隐私法规严格的环境下,这种做法已不可持续。”
5. 强化数据管理流程
系统架构必须支持全生命周期的数据质量、备份、恢复和合规使用。Prasad补充说,企业应通过工具和技术监控数据使用情况,利用访问控制与加密确保安全,并以商业上高效且负责任的方式存储和使用数据。
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