隨著企業不斷產生和存儲前所未有的大量數據，監管機構正在越來越多地制定和實施新的規則，并定義信息系統必須設計和維護的標準。

監管機構已得出結論，監控系統是保證大數據內容資產的唯一手段，也是作為一個公司行為的真實記錄和其遵守相關的流程和文件要求的證明。其結果是，當涉及到調節大數據，信息管理人員必須關注新的大數據系統的設計和工程。

這當然也可能會提高合規成本，信息管理經理將努力確保實現其他業務目標所需的資金，并進一步減輕負擔。企業的信息治理團隊必須確保他們的數據系統工程方式確保用于調節大數據營收漲幅，并且其流程跟上不斷變化的法規遵從。

利用大數據的胃口

對于大數據分析工具是有效的，他們必須有能力審查大量的電子企業記錄。許多記錄和數據實際上是不能夠攝入這些分析引擎的，因為它們的內容資產不符合治理規則，允許它進行適當分類，從而為企業的增益進行全面評估。

例如，如果數據不符合信息治理規則，系統引擎禁入，檢測，或者完全拒絕入站的信息。這將導致更少的數據被輸入到分析引擎，減少對有效地洞察企業的經營潛力。當沒有足夠質量的數據被攝取時，那么這對于可以創造新財富的大數據分析的整個經濟模式將受到損害。

信息管理允許存儲數據在大數據分析中具有更高的功能價值。但是，當信息治理專業人士參與到工程設計和設計決策的過程中，對大數據進行調整，其分類、索引和管理數據資產的經驗變得更加有價值。這些專業人士知道如何遵從新的法規，以實現企業數據資產的合規性。

信息治理允許存儲數據在大數據分析中具有更高的功能價值。這種功能價值將大數據經濟模型放回原處，并作為尋求創造新財富的優先工具。當企業創建保持良好定義，并得到有效實施和遵從規則的組織的數字內容資產，該分析引擎可以攝取更加大量的數據，使結果報告更有助于未來的業務規劃。此外，前端信息治理設計需要更少的下游資源，將合規性數據進行必要的質量驗證，其結果可以更快地讓人依賴，從而有更多的時間專門規劃和一線業務管理。

通過這些策略來調整大數據，企業的信息治理將不再只是使其保持合規，也表現出其經濟價值。

合并數據源標準

對于如今的信息治理專業人士來說，他們面臨爆炸式增長的數字資產往往是許多數據管理方案的起源。計算機及其應用程序設計，以生產出他們的表現記錄。每一個進程，不管多么小，都會產生事件數據。由此產生的主要內容可以連接到事件日志的成千上萬的記錄內容。

數據是內容的出處：有關完整地記錄系統，設備，應用，用戶和采取的行動來創建和維護的主要內容。實際上，源記錄文件可以有效地實施信息治理。

在大數據分析中，物源數據變為主要內容。通過仔細評估這些數據，可以得到有益的見解。源數據也是必不可少的，以確保主要的內容是可用的，需要進行日常操作。對存儲數據的每一個請求總是需要驗證，所提供的內容并沒有被修改，以及源數據提供了驗證。

信息治理和法規遵從的好消息是，新的標準使數據源被設計，使其可以在不同系統之間傳輸。并利用不斷發展的標準來設計信息，無論數據和主要內容是否對大數據分析更加有用。

有用的內容創造新的財富。因此，工程信息治理不僅有助于調節大數據，還能更好地分析內容和其出處數據，它有助于組織創造一個新的收入能力。那么信息成為一個業務流程產生財富，而不是強制性的服務，以提供強制性規定。