近藤麻理惠助你整理企業數據

Tidy Up Your Company's Data Marie Kondo-Style
梁康 Kon Leong(音譯)
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整理達人近藤麻理惠,在清理和整理個人物品方面家喻戶曉。處理企業內日積月累的數據資料,也可以沿用近藤麻理惠的收藏心法。本文將近藤麻理惠的六項整理規則,逐一應用在企業上,讓領導人從分配預算開始,到留下「令人喜悅」的有用資料,實現有效率的資訊管理。

「我找不到我的高中畢業紀念冊。不,我不知道它擺在哪個盒子裡,也不知道那個盒子在哪裡,我也不記得那個盒子裡還有什麼。」聽起來有點耳熟?整理我們的「東西」,一直是個挑戰,這也可以說明,為什麼近藤麻理惠能成為清理和整理個人物品方面家喻戶曉的名字。

不論你相不相信,企業在管理自家的數據資料方面,面臨相似的挑戰,只不過規模更大得多,而且要求更複雜。多年下來,大多數大型企業已累積了好幾千兆位元組(petabyte,一千兆位元組)的「暗資料」,像是網路日誌、舊的電子郵件、過時的顧客檔案,這些資料都是在日常業務過程中收集的,可能永遠不會再使用,每一千兆位元組相當於兩千萬個完全塞滿的四抽屜文件櫃。隨著資料成長的速度持續加快,對於如何管控這種不斷擴張、像山一樣多的數位資料的法規和法律要求,也不斷升級,使資料清理躍升為企業的首要任務。

儘管在家中清理垃圾與在企業中清理資料之間有極大差異,但我們還是可以將近藤的六項整理規則,應用在企業上,以下說明如何進行。

下定決心整理

在進行清理時,一開始先下定決心很重要。否則各項努力可能會失敗,並逐漸消失。成功的資料清理計畫,需要最高層級主管投入支持,包括分配適當的資源和預算。設立「資訊治理」委員會,有助於確保這項專案長期的成功,委員會成員應包括不同的利害關係人,來自法律、法規遵循、紀錄管理、隱私、安全和許多不同的業務部門。在過去,要爭取其中每一個團體的支持,都是艱巨的任務;然而,新的資料隱私法規,像是「一般資料保護法規」(GDPR)和「加州消費者隱私保護法」(CCPA),讓管理階層必須更重視這個問題,尤其是考慮到違反隱私可能面臨的美國集體訴訟風險。

想像你(公司)的理想生活方式

近藤建議設定明確的目標,否則整理行動可能會很快失去意義。清理公司的資料也不例外。你就是要設定目標;設定流程並遵守;定期衡量進展;不怕困難持續進行。此外,在最初的清理流程之後,必須有一個長期的持續計畫。否則,你的資料會迅速恢復為自然的混亂狀態。這通常表示應設立自動執行的策略,以便在資料產生之後持續受到清理。

先丟棄

近藤主張特別把焦點放在擺脫不必要的物品上。這是個很有幫助的標準,適當刪除資料,應被視為一件好事。例如,在移到雲端之前刪除資料,是非常很合理的,因為沒有必要浪費金錢和時間把「垃圾」移到雲端。其實,研究機構顧能(Gartner)估計,最多達85%的企業資料是ROT(多餘、過時、瑣碎的),其中大部分可經由初步分析來識別。

但在企業層級,刪除資料必須有正當理由。企業必須預先制定保留和刪除資料的政策,確保它符合隱私要求、法規、紀錄政策,同時也要檢查它是否涉及正在進行的訴訟的一部分,或是屬於預期性保留。

根據類別而不是位置來整理

近藤主張按衣物等物品的類別進行整理,而不是依房間整理。類似的規則也適用於企業界,尤其是在處理全球化的資訊科技平台時。如果全球各地的辦公室都使用相同的資料平台,例如電子郵件,那麼最好一次處理全球所有電子郵件,而不是一次整理一個國家所有類型的資料。

遵循正確的順序

近藤建議,你應該從最簡單的物品類別開始做決定,在家中,這是指衣服。在企業環境中,這種方法也很合理。人們應該從較簡單的資料類型開始,像是內部檔案硬碟或SharePoint。接下來你可以處理電子郵件、即時訊息、社群媒體資料,然後再進入更複雜的環境,像是雲端應用程式、日誌、企業資源規畫系統的資料、電腦等各項設備產生的資料。

自問它是否能「觸發喜悅」

顯然一般並不建議使用情感作為保存資料的衡量指標,但其實「觸發喜悅」這個概念可以貼切地反映在公司環境中,只要你把「喜悅」定義為優異的公司績效。

分析是公司的首要任務;然而,高達73%的資料沒有用於分析,通常是因為資料缺乏管理。其實有一種最有用的分析類型,仍然沒有獲得使用:根據人們為人們產生的文本資料所進行的分析,像是電子郵件和檔案共享之類的文字。清理和管理這些資料,可以促進更有效的分析,並提供有關企業人性面的深入見解。對最高層級主管來說,這必定可以「觸發喜悅」。

把近藤麻理惠的原則擴大應用到今日的企業

近藤麻理惠的整理原則,有助於為清理公司資料建立異常堅固的架構。謹記這點之後,資訊科技領導人和資料管理團隊應該注意到企業在規模和複雜度上的差異,這會造成簡單的任務也可能成為挑戰。企業同時也必須履行複雜的治理義務,因此,對資料採取的所有行動,都必須在整個組織內進行統籌協調或統一。

技術是擴增人類行動所必需的。由於資料量巨大,人類根本不可能憑一己之力對每個文件進行分類和管理,而技術可以在這方面派上用場,包括運用分析、人工智慧和機器學習,自動化進行資料分類和生命週期管理。

現在,如果資料管理技術只能對實體毛衣和畢業紀念冊做這些工作,這恐怕會讓近藤感到憂心忡忡。

(劉純佑譯)



梁康 Kon Leong(音譯)

ZL Technologies共同創辦人及執行長,這家軟體和雲端供應商為大型企業提供資訊治理(information governance)和分析解決方案。之前,他曾與人共同創辦幾家高科技新創公司。


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