2018年，全球各行业的合规标准正在发生变化。合规要求本身很难遵循。大数据的存在使事情更加复杂化。

　　大数据遵守法律、法规、标准和合同义务日益严重的挑战可能令人难以置信。

　　即使没有个人身份信息存在风险，企业也有义务采取适当的安全措施来保护其他高度敏感的信息，例如与他们的商业秘密、市场营销努力、商业伙伴互动等有关的敏感信息。

　　企业常常陷入法律、法规、标准和指导中，并且无法了解这些其关系，当然，很少能够获得合规性森林的整体视图。

　　在过去的三年中，这些问题变得更具挑战性。

　　以下是一些需要回答的大数据合规性问题。

　　新工具使用大数据来帮助遵守法规

　　所有新的标准都需要用与大数据相关的细微差别来编写。幸运的是，新工具利用大数据来解决这些挑战。

　　大多数撰写需求的人都是从文档的角度出发，但每个人都希望在信息层面管理需求。这造成了形式和实质之间的不匹配。现代需求的智能文档4TFS填补了这一空白。

　　现代需求4TFS是一个非常有创意的需求管理工具，它看起来很完整，而且非常用户友好。例如，智能文档可以用来创建需求规格，其中工作项目可以隐式创建。它还具有跟踪分析，基线和审查管理，与FDA兼容的电子签名，支持其全球客户群的监管报告工作。

　　新的非结构化数据源可能无法正确匿名

　　匿名化是大多数公司必须遵守的要求。他们不允许保存有关其客户或其他利益相关方的个人身份信息。

　　过去很容易达到这个要求。在2018年，事情变得更加复杂。组织从许多不同的来源收集数据。很多这些数据是非结构化的。为了正确匿名化，企业需要使用Hadoop等工具来提取。、别任何可以识别个人身份的数据类型，并用正确的匿名标记代替它们。

　　这个过程比许多人所期望的要困难得多。保持组织从两个非结构化的特定来源收集数据可能就足够了。
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