Cyfrowy detoks: Praktyczne sposoby porządkowania danych ROT

Dane ROT stanowią istotny problem: Wiele organizacji posiada znaczne ilości zbędnych danych, które mogą stanowić zagrożenie dla ich działalności operacyjnej. Dane ROT ograniczają efektywność zarządzania informacją, prowadząc do wzrostu kosztów, zwiększenia ryzyka bezpieczeństwa oraz utrudnionego podejmowania decyzji.

Nieustrukturyzowane dane

Nie dziwi fakt, że dane nieustrukturyzowane stanowią główne źródło danych ROT. Dane nieustrukturyzowane — pozbawione zdefiniowanego formatu typowego dla baz danych — stanowią wyzwanie dla organizacji ze względu na swoją niejednoznaczną strukturę, co utrudnia ich efektywne wykorzystanie i zarządzanie. Menadżerowie informacji często nie są świadomi istniejących luk i zagrożeń, ponieważ „nie wiedzą, czego nie wiedzą.”

Dane nieustrukturyzowane to szeroki zakres cyfrowych zasobów, obejmujący dokumenty tekstowe, obrazy, pliki audio i wideo, komunikację w mediach społecznościowych, e-maile oraz inne istotne materiały cyfrowe. Wiele z tych plików to często kopie, a czasem nawet kopie kopii. Uczestnicy dyskusji szacują, że aż 50–60% danych organizacji stanowią dane nieustrukturyzowane.

Dlaczego Twoja organizacja potrzebuje cyfrowego detoksu

Optymalizacja poprzez usuwanie danych ROT znacząco zmniejsza złożoność zarządzania dużymi zasobami informacji w trakcie postępowań prawnych, audytów, fuzji i przejęć oraz innych strategicznych procesów biznesowych, co przekłada się na efektywniejsze operacje. Im większe zasoby danych, tym większe wyzwania związane z ich identyfikacją i udostępnianiem w trakcie sytuacji spornych. Regularne zarządzanie danymi i eliminacja danych ROT pozwala również na:

• Ograniczenie ryzyka związanego z bezpieczeństwem oraz wzmocnienie ochrony kluczowych informacji;
• Zwiększenie produktywności w całej organizacji;
• Zoptymalizowanie cyfrowego przechowywania danych i zmniejszenie negatywnego wpływu na środowisko.

Kolejną ogromną zaletą cyfrowego detoksu jest przygotowanie organizacji na nadchodzące trendy, takie jak wykorzystanie sztucznej inteligencji. Oczyszczony z ROT zbiór danych charakteryzuje się wyższą dokładnością i przydatnością, co ma kluczowe znaczenie dla zaawansowanej analityki oraz dostarczania danych wejściowych do modeli Sztucznej Inteligencji. Uporządkowane dane dostarczają cennych informacji biznesowych np: dotyczących Klientów.

Odpowiednie podejście do porządkowania danych

Pomimo tego, technologia jest pomocna w zarządzaniu danymi ROT, ale to ludzie i procesy mają decydujące znaczenie dla skutecznego rozwiązania tej kwestii. Często wymaga to działań z zakresu zarządzania zmianą, wspieranych odgórnie przez najwyższe kierownictwo. Pracownicy często mają w zwyczaju tworzyć wiele kopii tych samych informacji i przechowywać je w różnych typach folderów, bez zastanowienia się nad wpływem takiego działania na bezpieczeństwo organizacji. Opór wobec zmiany nawyków dotyczących przechowywania danych można zaobserwować nawet wśród osób odpowiedzialnych za zarządzanie dokumentacją.

Czyszczenie milionów plików cyfrowych

Podczas naszej dyskusji Chantel Johnson, wiceprezes i dyrektor ds. zarządzania danymi w Bank of China, przedstawiła kilka kluczowych strategii stosowanych w ramach jej podejścia do czyszczenia danych ROT.

Odgórne wsparcie:

Chantel uzyskała akceptację kierownictwa dla projektu porządkowania danych, rozumiejąc, jak istotne jest usunięcie maksymalnej ilości zbędnych (ROT) informacji.

Selektywna analiza danych:

Organizacja skoncentrowała się na danych niestrukturalnych, które uznano za stanowiące największe ryzyko z uwagi na ich brak uporządkowania oraz potencjał wycieku wrażliwych informacji. Podczas procesu oczyszczania danych, ważnymi czynnikami były wymogi dotyczące dokumentów prawnych (Legal Holds) oraz zarządzanie informacjami umożliwiającymi identyfikację osób. Oba te czynniki miały bezpośredni wpływ na to, które dane ROT mogły zostać usunięte.

Wdrożenie technologii:

Organizacja wykorzystała technologię i narzędzia do klasyfikacji treści, aby wizualizować swoje nieustrukturyzowane dane, identyfikować pliki ROT i oceniać stan zgodności.

Zaangażowanie interesariuszy i MŚP:

Zostali zaangażowani koordynatorzy ds. dokumentacji, kierownicy działów i eksperci prawni w celu przekazania specjalistycznej wiedzy oraz zapewnienia dokładnej klasyfikacji danych i ich usuwania.

Stopniowe czyszczenie:

Organizacja podzieliła proces czyszczenia danych na etapy, zaczynając od danych niskiego ryzyka i stopniowo przechodząc do bardziej złożonych zbiorów.

Bieżąca konserwacja

Organizacja wdrożyła procesy i procedury mające na celu zapobieganie gromadzeniu się nowych, zbędnych danych (ROT) oraz utrzymanie stałego porządku w zasobach informacyjnych.

Czyszczenie danych ROT nie jest zadaniem jednorazowym, ale ciągłym procesem wymagającym regularnych przeglądów i aktualizacji. Eksperci rekomendują, by działania te odbywały się częściej niż raz w roku, sugerując osobom odpowiedzialnym za dokumentację przyjęcie stałej strategii działania. Element ludzki w tym cyklicznym procesie ma kluczowe znaczenie. Bez odpowiednich osób zaangażowanych w proces porządkowania danych ROT, podejmowanie decyzji może zostać sparaliżowane. Technologia może podpowiadać wybory, ale nie może podejmować wszystkich krytycznych decyzji biznesowych i prawnych.

Zredukowanie danych ROT i ustanowienie strategii bieżącego czyszczenia jest obecnie niezbędne w procesie zarządzania informacjami. Nieustannie tworzone są nowe dane, a problem przeciążenia informacjami będzie nadal narastać w związku z szybką ekspansją sztucznej inteligencji.

Nie można pozwolić sobie na stanie w miejscu.

Jak zastosować te wnioski w praktyce

Chcesz omówić praktyczne sposoby czyszczenia danych ROT i optymalizacji zarządzania informacjami? Zachęcamy do kontaktu z przedstawicielami Iron Mountain, w tym celu prosimy o wypełnienie formularza link. Może on przedstawić szczegółowe informacje oraz zademonstrować rozwiązania dopasowane do konkretnych wymagań Państwa firmy.