企业已经在信息治理和安全上大量投入,在2016年,采纳三个新的数据类别将是有益的。 公司已经意识到,为了平衡经济和性能效率,使用移动设备和云计算这样的技术,信息安全投资至关重要。
2016年也是如此,公司董事会和管理团队继续意识到 信息管理,对于他们整体的合规性战略和项目的重要性。 增加的安全支出不仅仅是为了防止恶意破坏者。还能提高整个生态系统中所有数据的完整性和可靠性。对于任何企业,确保数字信息的安全作为真实、准确的记录, 可以成为事实的权威证据。虽然2015年,对于数据治理是不平凡的一年。
但是,有三个新的信息类别,对当前的,短期的业务战略将是至关重要的。 日志数据作为证据 部分企业已经转向云来存储由电脑生产的,代表公司运营效率的大量的性能和日志数据。因此,大大小小的供应商都创建了大数据分析工具,用来评估日志数据,从 而比前一次迭代更早检测到异常和变化。
过去,档案管理和IT团队并没有意识到这些大量的日志数据,对于企业合规性计划目标的重要性。然而,这些数据对于法律实施和法律案件有着巨大价值。日志数 据通常可以作为证据,反驳口头证词,甚至其他数字记录的内容。例如,电子邮件服务器日志上的时间戳可以反驳一份打印出来的电子邮件上的信息。
信息治理和安全流程可以利用日志数据,来达成企业合规性计划的目标。 通过开发有效的治理,同样的日志数据可以用来评估并识别通信错误,不正当的接触,交易违规行为,未经授权的采购和类似的举动,通常都是执行调查和诉讼的基 础。 软件设计文档 大众汽车燃油传感器事件让我们聚焦文件和记录的第二个类别,通常被传统的档案和IT管理流程而忽视:软件设计文档。在第一印象上,软件和信息系统工程师与 住宅和写字楼的建筑师没有不同。他们制作最终结果的设计蓝图,然后构建它。但是,最后的成品往往不同于最初的设计。
软件和系统设计的创新,使得在应用或系统发布之前和之后,都能够更快速完成成形,版本发布、修正错误和缺陷。DevOps团队使用这些创新技术,因为当产 品仍在改进和提高时,它为用户提供了持续交付。 通过这些流程,产生了大量的支持文档。但是,由于追求修正的速度,很少对文档执行结构化治理。如果最终产品失败,测试后发现故障(大众案例就是),或者根 据治理系统设计的新法律法规,受到合规性调查,这些文档(或者无法找到并提供这些文档)都会改变格局。
在每个新项目的早期,信息治理和安全人员应该与开发团队一起创建信息类别,并管理相关数据。团队还应该提供设计文档,作为企业整体信息治理计划的一部分。 使用Blockchain技术 作为数字货币,比特币已经获得了大量关注,而其背后的blockchaining技术则可能对企业创建和保持信息记录,带来更戏剧性的转变。 Blockchaining技术,每个记录或数字资产不再使用中央储存器。
相反,blockchaining将信息资产,比如交易记录等分成块。然后,对 每个块进行加密,在由系统和设备组成的一个大型网络内,分布这些块。Blockchaining提供高度可靠的记录,信任不是建立于中央储存器,而是建立 在参与系统的集体维护上。 大型金融机构和风险投资公司都在对blockchain技术进行大量投资。
信息治理的挑战,记录和信息资产,包括blockchain试点或正式交付,依 然属于业务记录,必须遵循现有的保护,访问控制、可用性和销毁法规。如果信息治理被忽视,之后的法律询问,或者要求提供主要记录可能会更麻烦。 对于这三个新的信息类别,如果数据管理团队和公司合规性项目的推动者,和其他IT团队进行协作,将更好的帮助企业。通常,对于快速的软件发布或系统开发的 追求要优先于有效的信息治理和安全。协作将帮助确保这些流程的项目预算,合理考虑相关的信息治理费用及其相关利益。
好文章,需要你的鼓励
随着员工自发使用生成式AI工具,CIO面临影子AI的挑战。报告显示43%的员工在个人设备上使用AI应用处理工作,25%在工作中使用未经批准的AI工具。专家建议通过六项策略管理影子AI:建立明确规则框架、持续监控和清单跟踪、加强数据保护和访问控制、明确风险承受度、营造透明信任文化、实施持续的角色化AI培训。目标是支持负责任的创新而非完全禁止。
哈佛、MIT联合研究揭示人类语言理解的神经机制,发现大脑通过"信息出口"将语言从核心系统传递至专业脑区实现深度理解。研究提出浅层与深层理解的区别,为人工智能发展提供重要启示,表明真正智能需要多系统协作而非单一优化。该发现可能改变我们对语言认知的理解。
英国正式推出DaRe2THINK数字平台,旨在简化NHS全科医生参与临床试验的流程。该平台由伯明翰大学和MHRA临床实践研究数据链开发,能够安全传输GP诊所与NHS试验研究人员之间的健康数据,减少医生的管理负担。平台利用NHS现有健康信息,安全筛查来自450多家诊所的1300万患者记录,并使用移动消息系统保持试验对象参与度,为传统上无法参与的人群开辟了研究机会。
腾讯混元等团队开发出革命性的AI视频生成自我评判系统PAVRM和训练方法PRFL,让AI能在创作过程中实时评估和改进视频质量,无需等到完成才反馈。该技术使视频动态表现提升56%,人体结构准确性提升21.5%,训练效率提升1.4倍,为AI视频生成质量带来质的飞跃。