对于那些还没有解决这个问题的人来说，这可能很难相信，但从一个庞大而复杂的分布式系统中可靠地删除数据是很困难的。在指定的保留时间内删除它比较困难。然而，在这一点上，我们隐私工程师已经花了足够多的时间来制定原则。

商业智能（BI）使公司能够从海量数据中获取见解。但要做到这一点，需要克服一系列战略和战术挑战。

今天，欧盟委员会就谁可以使用和访问欧盟所有经济部门生成的数据提出了新的规则。《数据法案》将确保数字环境中的公平性，刺激竞争性数据市场，为数据驱动创新提供机会，并使所有人都能更容易地访问数据。这将为售后服务和相关物体的维修带来新的创新服务和更具竞争力的价格。根据2030年的数字目标，委员会数据战略的最后一个横向构建块将在数字转型中发挥关键作用。

欧洲数据战略旨在使欧盟成为数据驱动社会的领导者。创建一个单一的数据市场将使其能够在欧盟内部和跨部门自由流动，从而造福于企业、研究人员和公共管理部门。

数据已成为全球治理的一个主要议题。即将发表的《世界发展报告》赞扬了数据对经济发展的潜力。新冠肺炎大流行暴露出，在依赖互联网数据传输基础设施的平台的推动和依赖下，经济可能以多快的速度向不同的配置转变。对数据的访问和控制保证了卓越的经济性能，对于机器学习算法的开发和部署至关重要。尽管数据具有非竞争性传播和消费的潜力，但它已成为有争议的经济资源。世界各地的政界和公众正在努力应对数据化和持续的数字互联所带来的巨大经济、社会和政治变革。他们应该面对国家之间和国家内部以及主要总部位于美国和中国的大型科技公司与依赖其基础设施的企业和消费者之间的巨大权力失衡。北大西洋对“监视资本主义”的批评太容易忽略了将当今的数据资本主义与前数字帝国主义、殖民主义和提取主义联系起来的连续性、相似性，甚至路径依赖性。从“全球南方”的角度来看，数据不平等和人工智能公正的问题看起来太熟悉了。

首席数据官史蒂夫·皮姆布莱特（Steve Pimblett）正在通过组织变革和新技术的结合来驯服这家英国在线零售商的数据，以在整个企业中提供分析资产。

当Steve Pimblett于2020年10月加入该集团，担任首席数据官，向集团首席信息官汇报工作时，他的任务是帮助企业发掘其丰富数据遗产的价值。

对于一家在邮购目录销售中成名的公司来说，构建企业范围的数据目录的想法似乎是该过程的适当部分。

许多邮购目录公司相继合并，最早的可追溯到19世纪90年代。其成员公司后来进入了商业街零售业，推出了新的邮购品牌，以赊销方式销售服装，甚至创建了一家消费者金融数据经纪公司，后来像集团其他许多非核心业务一样分拆出去。

该集团的在线行动始于20世纪90年代，第一步进入电子商务，随后于2005年关闭实体店。2009年，该集团推出了第一个在线品牌Very，并最终在2015年放弃了印刷目录，全部在线。

整个公司在2020年重新命名为Very，也就是Pimblett加入的那一年。他发现了丰富的数据资产，包括每天超过220万次的网站访问、480万活跃客户和每年交付的4900万项。

很少有组织能够真正实现数据驱动决策的承诺。下面是如何判断你的是不是一个。

公司已经学会了通过利用数据获取竞争优势来繁荣发展，在某些情况下甚至生存下来。但有多少组织是真正的数据驱动企业？

“数据变得越来越有价值，特别是从商业角度来看，”全球IT咨询公司Tech Mahindra的美洲战略垂直业务总裁Lakshmanan Chidambaram说。“毕竟，数据可以告诉我们很多关于公司流程和活动的信息。它显示了公司是否朝着正确的方向前进，确定了需要改进的领域，并建议了适当的流程来进行这些改进。”

专家表示，以下是数据驱动企业的一些关键特征。

他们以组织范围内的数据战略进行运营

要成为一个数据驱动的企业，需要有一个适用于整个组织的连贯、全面的数据战略。这包括技术和自动化，包括人工智能（AI）的使用。但它还包括文化、治理、网络安全、数据隐私、技能和其他组成部分。

奇丹巴拉姆说：“数据治理、存储和分析工具的市场已经大幅增长，但企业仍在努力应对这一挑战。”。“首席信息官、首席技术官和首席行政官必须退后一步，制定企业范围的战略，为企业利用数据的价值，并整合人工智能，以实现销售、营销和运营的卓越。”

欧盟的一般数据保护条例（GDPR）是过去20年来数据保护和治理方面最引人注目的变化。随着更多即将出台的隐私法规、数据泄露频率的增加以及潜在的声誉损害，数据安全已成为安全领导者的重中之重。由于市场规模，数据安全供应商有很大的机会；手动任务/服务自动化；ML使能分化；并与数据即服务趋势保持一致。我们对大约100家数据安全业务进行了分类，以提供一个全面的环境。我们对这一领域的创新感到兴奋，并期待与提供数据安全解决方案的初创公司进行交流。

过去两年，由于监管、数据泄露频率和声誉损害，公司越来越关注数据隐私。GDPR只是一个开始。加利福尼亚、日本、中国、印度、澳大利亚、新西兰等国正在制定类似的隐私条例。

在我们的渠道检查中，我们多次听到安全领导人对2020年初生效的《加州消费者隐私法》表示担忧。该法赋予加州居民了解公司收集的个人数据类型以及收集原因的权利。消费者也有权要求删除个人信息，选择不出售个人信息，并以“易于使用的格式”访问信息。监管将是数据安全企业的一个良好顺风。

行业领导者一致认为，数据治理属于IT中的每个人。管理数据的隐私、安全和可靠性会影响业务的各个方面。

数据治理是一个涵盖多个不同学科和实践的总括术语，优先级通常取决于谁在推动这项工作。首席数据官、隐私官、安全官和风险管理领导者通常关注驱动数据治理计划的隐私、安全和法规。数据科学家、营销人员、devops领导者和业务分析师更可能关注主动数据治理，包括数据目录、数据集成、数据质量、数据沿袭、客户数据配置文件和主数据管理。

在所有的术语、实践和技术中都有很多东西需要解开，有些功能和目标重叠。Zilliant的首席技术官兼高级工程副总裁Shams Chauthani同意，由于存在多个目标，业务利益相关者、IT和数据团队之间的合作是成功项目的关键。

他说：“数据治理通常以一种条块分割的方式处理，主要是作为IT管理的合规要求。”。“在当今的数字时代，数据是最大的资产，将数据治理视为由IT专门运行的孤岛式工作对整个组织都是一种伤害。为了让组织充分实现使用数据进行更智能决策的承诺，必须在所有利益相关者的参与下不断改进数据治理流程。”

很可能，你收集的大部分数据-从人类通信到机器日志-都在堆积，几乎没有实现其潜力的计划。善治和人工智能可以提供帮助。

寻求从公司收集的数据中获取业务价值的IT领导者面临着无数挑战。也许最不被理解的是，我们失去了一个机会，无法利用创建的、经常存储的、但很少与之交互的数据。

这种所谓的“暗数据”，以物理学中的暗物质命名，是在做生意过程中常规收集的信息：它由员工、客户和业务流程生成。它由计算机、应用程序和安全系统生成为日志文件。出于法规遵从性目的必须保存的文档，以及永远不应保存但仍然保存的敏感数据。

据Gartner称，企业信息领域的大部分由“暗数据”组成，许多公司甚至不知道他们拥有多少数据。存储信息会增加法规遵从性和网络安全风险，当然，这样做也会增加成本。

弄清楚您拥有什么样的暗数据，它保存在哪里，以及其中包含什么信息，是确保这些暗数据中有价值的部分是安全的，不应该保存的部分被删除的关键步骤。但是，挖掘这些隐藏的数据的真正优势可能在于将其用于实际有益于业务。

但挖掘暗数据并非易事。它有多种格式，例如可以完全未格式化，锁定在扫描文档或音频或视频文件中。