每个人都知道失去对客户数据的控制是不好的。那么，为什么它一直在发生？似乎每周我们都会听到一场影响数百万人的新数据崩溃。本周，Facebook和Cambridge Analytica成为新闻焦点，但即使他们的戏剧上演，我们也重新听到了在线旅游网站Orbitz新违反880,000支付卡的消息。仅上个月，我们就发现39个健康数据泄露影响了350,000多个患者记录。同月，我们听到了112,000联邦快递客户记录的泄露。清单还在继续。
Facebook希望我们认为他们最近的漏洞不太重要，因为严格来说，这并不是安全漏洞。对于那些数据被不当利用的5000万Facebook用户来说，这是一种冷淡的安慰。正如我在用户大会上去年5月强调的以我的治理为重点的keynotet一样，是时候退后一步，认真研究一下我们如何管理委托给我们的数据了。以下是Facebook和Cambridge Analytica崩溃的五个教训，每个组织都应该注意。
治理不仅仅是安全。
我们不断听到有关安全漏洞的消息，实际上，安全漏洞的威胁环境正在恶化。美国所有行业数据泄露的平均成本现已超过700万美元，据估计，在未来24个月内，全球约有3分之1的公司将经历至少一次涉及超过10,000条记录的重大泄露。
据《纽约时报》报道，Facebook的首席安全官坚持认为，这一事件不是违规行为: “《纽约时报》和《卫报》最近的剑桥分析报道既重要又有力，但在这个术语的任何合理定义下，称其为 '违规' 都是不正确的。”当然，这可能不是违反安全规定，但这肯定是违反政策和严重违反信任。从Facebook用户的角度考虑这一点，这实际上可能比安全漏洞更糟糕，因为剑桥分析公司不必为了获取这些数据而努力黑客Facebook。
委托客户数据的组织有义务很好地管理它，这不仅意味着数据安全。这意味着就如何管理数据制定周到和全面的政策，并确保实施和审计这些政策的控制措施到位。
这让我想到了第二课。
适合目的不仅仅是数据质量。
数据质量是一个巨大的治理问题。有一种著名的计算机科学现象叫做GIGO: 垃圾进，垃圾出。这意味着使用质量差的数据会产生不好的结果。劣质数据造成严重破坏。糟糕的数据质量使加利福尼亚州损失了600万美元的超额假期和病假付款。糟糕的数据质量导致圣何塞市在去年的历史性洪水中未能疏散居民。在一些悲惨的情况下，糟糕的数据质量会导致生命损失。但是，数据质量并不是全有或全无的事情。适合一种目的的数据可能不适合另一种目的。今天，作为一个行业，我们刚刚开始达到一个成熟的水平，我们可以从数据质量的使用角度来考虑数据质量，而不仅仅是从整体准确性的角度来考虑。
但是，我们需要走得更远。Cambridge Analytica使用的Facebook数据可能具有足够的质量来实现其目的，但是使用它是否合法？这是道德的吗？组织需要更广泛地定义适合目的，而不是 “是否有可能将这些数据用于此目的？” 适合目的还必须包括 “将这些数据用于此目的是否合法，道德和适当？”如果您的组织管理他人委托给您的数据，则您有义务明确考虑这一点。最成熟的组织将此决定排除在业务范围之外，并将其与道德或治理组织放在一起，以避免否则会出现的冲突。
底线是: 仅仅因为你不意味着你应该。
一旦数据出来了，你就拿不回来了。
在去年的用户会议上，我说过，数据是唯一可以从你那里窃取的商品，而它仍然在你的手中，与实物不同，即使你抓住了小偷，你也永远无法确定你把它拿回来。这适用于您的数据是否被盗或泄露。像任何商品一样，数据的价值在于您从中获得的价值。数据与其他数据组合以产生新数据，然后将其重新分配到其他地方。在这种情况下，Facebook的原始个人资料数据用于创建心理资料。即使恢复或删除原始数据，这些配置文件仍然存在。谁拥有它们？此外，这些配置文件用于制定决策，生成和定位内容以及采取行动。可以解开这些吗？
数据移动得很快，一旦精灵从瓶子里出来，你就不能把它放回去。
正如组织需要考虑他们的数据来源来确定是否适合目的一样，他们也必须非常仔细地考虑他们放置数据的用途，特别是如果数据的产品与他人共享。有些事情不能 “不共享”。
你要对你的数据负责，即使其他人对违规行为负责。
无论您是滥用他人的数据，还是共享随后被滥用的数据，您都将由那些将数据委托给您的人负责。这听起来可能不合理，但这是现实。Facebook的用户不在乎是否有人违反了Facebook的使用条款。他们担心自己的数据被不恰当地收集 -- 他们指责收集、策划和管理这些数据的组织。
上个月，weheard在网上公开了112,000护照和其他身份证记录。这些与2009年2012年约会的记录属于邦戈国际公司，联邦快递2014年并关闭了2017年。谁应对这一违规行为负责？邦戈国际？即使发生在联邦快递收购之前，标题仍然写着 “联邦快递客户记录曝光”。
如果您的组织处理客户数据，无论您是自己收集数据还是从其他人那里获取数据，您都要对客户负责。在规划数据策略并明智地选择合作伙伴时，请仔细考虑这一点。
治理很重要。
最后，每次发生这种情况时，我们似乎都必须重新学习一课。数据治理很重要。真的很重要。数据治理有很多花哨的定义，但我的定义很简单: 数据治理意味着将政策应用于数据。关于如何获取、管理和使用数据，它有明确的政策。这是关于传达该政策的。这是关于执行和审计该政策的。
许多组织认为数据治理是一种税收。但是，这是错误的思考方式。把它当成保险单来考虑。为了避免以后的灾难，您现在付出了很小的代价。那只是好生意。