在一些组织中，企业律师承担着保护数据不被滥用于分析。但是，他们需要避免过多地束缚数据科学家。

假设你开始启动一个客户数据分析项目。当然，你肯定需要使用一些高级分析工具。另外，也要有一些数据科学家去开发预测模式和数据挖掘算法，然后再分析它们所生成的结果。当然，一定不要忘记律师。

数据科学处理中流行的观点是，分析团队会挖掘和处理他们认为有必要的大规模数据集，从而才能发现原本不能发现的洞察力。毕竟，他们是科学家，他们要用数据做实验。

但是，在现实情况中，分析项目通常并非完全不受限制的，特别是在涉及敏感客户数据的时候。通过数据漏洞或已知信息误用等，一些组织担心分析项目会带来危害。他们已经将自己的法律团队派驻到数据实验室中，审查实验室所做的工作。

Intuit公司就是一个突出的例子。两年前，这个个人财务软件开发者让其分析团队与法律部门合作，两个团队一起制定关于客户数据访问与分析的规则。Bill Loconzolo带领数据工程和分析团队，他向法律总顾问与企业秘书Laura Fennel汇报。在近期举行的Strata+ Hadoop World 2015联合展示中，他们承认他们的工作进展并不顺利。Loconzolo说：“对于我来说，在一开始就考虑法律并不容易。” 

业务建立在客户信任之上

但是，Fennell指出，由于分析误操作而失去客户信任可能会严重损坏Intuit的声誉，最终影响它的业务。他解释说，企业执行官希望保证公司系统中当前超过6PB的数据得到正确保护。 

而且，并不是只有Intuit这样的公司才有这个问题。Rent the Runway是一家通过它的网站租赁衣服和时尚用品的创业公司。它甚至还没有一个法律部门——但是它有一些外部律师使用一些在线检查表单，通过收集一些尺寸信息及其他客户数据来实现网站的推荐引擎。Rent the Runway首席分析官VijaySubramanian说：“我们的宗旨是客户为先，信任为重。”

对于跨国组织而言，在欧洲时问题会变得更加尖锐，因为数据保密措施比美国更加严格。一家位于欧洲同时在北美运营的零售商的数据科学家说：“我们有一些团队在处理法律问题。这是一个大问题。它指导我的工作方式。”

避免数据锁定模式 

问题是，律师会因为界限过于严格和一刀切地锁定数据而撤销一些合法的分析应用，为了避免出现这种情况，执行官必须明确一点：目标不仅仅是保护数据——而是给数据科学家正确安全和数据访问方法，使他们能够高效地完成工作。否则，客户数据分析项目或大数据分析很可能最终会变成毫无意义的工作。 

Intuit提供了一些让保护工作真正有效的方法。它的数据分析师和律师共同确定数据访问的目标和界定这些目标的可审核性。它鼓励争论，也鼓励Fennell所谓的“合理压力”。律师知道他们不可能否则所有东西；分析团队也知道自己的操作方式不能肆无忌惮。

Loconzolo指出，现在他能“感受到法律部门对待事物的认可感。”Fennell指出，公司中有一些律师甚至“表现得更像是数据团队。”或许这种看起来合作无间的最终表现并不一定是像法庭剧里演的那样。