データ ガバナンスとは
データを制御しているユーザーを常に把握することが重要です。データ ガバナンスに加えて、チームでデータ資産全体のデータ リソースを管理し、保護する方法について説明します。
データ ガバナンス定義
データ ガバナンスの定義には、情報の効果的かつ効率的な利用を保証するプロセス、ポリシー、ロール、メトリック、および標準のコレクションが含まれます。また、データ ライフ サイクルを通じて、これはデータのセキュリティ保護、機密性、正確性、有用性を維持するデータ管理プロセスの確立にも役立ちます。
堅牢なデータ ガバナンス戦略は、データを使用してビジネスの成長を促進し、意思決定を改善し、競争市場で成果を上げることを目指す組織にとって極めて重要です。社内外の膨大なデータを収集する場合は、リスクを管理し、コストを削減し、組織の事業目標を効果的に実行する戦略が必要になります。
データ ガバナンスの利点
データ ガバナンスの大部分は、切り離されたビジネス ユニットの利害関係者とのコラボレーション プロセスを通じて、データのサイロ化を解消するプログラムを構築することです。データ ガバナンス プログラムでは、整理されたデータが適切に使用され、正確にシステムに入力されるようにすることを重視する必要があります。堅牢なデータ ガバナンス戦略の実装は、情報を確実に管理するのに役立ちます。
- クリーンに監査済み
- 評価済み
- 文書化済み
- 管理対象
- 保護されている
- 信頼可能
ただし、IT チームはまず信頼できるデータを提供できるかどうかを確認する必要があります。アクセス可能で正確なデータを持つことの利点は以下のとおりです。
信頼できる唯一の情報源があること。すべての意思決定者が同じデータセット、用語、ビューで作業するため、社内の柔軟性を高める機会が増えます。
データ品質の向上。チームでは、利用可能なすべてのデータが安全に使用され、完全で、一貫性があることが保証されます。
データ管理の向上。行動規範やベスト プラクティスの確立をサポートし、チームが組織のニーズや懸念事項に迅速かつ一貫して対応できるようにします。
より迅速で、一貫したコンプライアンス。ガバナンス プロセス全体でクリーンなデータ管理を行うことは、コンプライアンスを維持するためにデータを正しく生成し、処理し、保護する手順を意味します。
コスト削減と利益率の向上。古くなった情報に基づく意思決定を排除することで、日常業務を効率化し、監査を簡略化し、無駄を省きます。
組織の素晴らしい評判。事業が揺るぎなく信頼できるものである場合は、市場のリーダーとして位置づけられます。
データ ガバナンス戦略を組織に追加することには多くの利点がありますが、チームが組織的な実装の準備をしていない場合、課題が発生する可能性があります。
データ ガバナンスの課題
やりがいは大きいものの、データガバナンス ソリューションの構築は難しく感じる可能性があります。そのような課題には次のようなものがあります。
全社的な受け入れ。 データは複数の部門にまたがるため、トップダウンによる明確なリーダーシップと部門横断的なコラボレーションが必要です。
不十分なデータ管理。 データ管理 が不完全なデータ ガバナンス プログラムで構成されている場合、データは保護されず、サイロ化されているだけでなく、大規模なデータ侵害やコンプライアンス違反を引き起こす可能性がある統制の取れていないプロセスになります。
標準化。組織は、ガバナンス基準と柔軟性の適切なバランスを見つける必要があります。
利害関係者の調整。利害関係者に透明性を提供することで、組織のガバナンスとセキュリティ予算に投資するよう説得して、利害関係者にデータの価値について粘り強く働きかける必要があります。
責任の分担。特定のデータ セグメントにアクセスできるユーザーと、アクセスすべきでないユーザーを決めるのには苦労する可能性があります。誰が、いつ、何を見るかというシステムを構築することで、潜在的な問題を排除できます。
データ ガバナンス戦略 は、技術的側面とビジネス的側面の両方において、社内の全員に受け入れられる必要があります。また、戦略を成功させるためには、データ ガバナンス プログラムにベスト プラクティスと原則を実装する必要があります。
データ ガバナンスの原則とベスト プラクティス
データ ガバナンスに必要なフレームワークを作成する場合は、組織の目的に合ったフレームワークを作成する必要があります。データの適切な使用方法、データ セキュリティの向上、データ配布ポリシーの作成と実施、すべての規制要件の遵守などについて考える必要があります。
実装の成功を保証するために、以下の 5 つのデータ ガバナンス原則に注目してください。
アカウンタビリティ
組織全体で、データを制御するチーム メンバーが必要です。誰もその責任を負わなければ、データ ガバナンスは成立しません。ユーザーとその IT チームは、所有権と責任を果たす必要があります。組織横断的なアカウンタビリティを確保するため、他部門の代表者を交えたデータ ガバナンス チームを立ち上げます。
規則および規制
データ ガバナンス チームが策定した、すべてのユーザーが従う必要がある標準化された規則と規制が必要です。
データ管理
データ スチュワードとも呼ばれる専任のデータ管理者を選ぶことは、データ ガバナンスを確立し、適切に保護するための鍵となります。データ スチュワードとしてのこの担当者の責任は、データ ガバナンス チームに報告し、データ規則や規制を実施し、それらが定期的に守られていることを確認することです。
データ品質
十分な情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うためには、高品質でクリーンな、信頼できるデータが必要です。そのために、データ スチュワードはデータ品質を向上させるための共有された一連の標準を作成します。
透明性
すべてのデータ ガバナンス プロセスは、可能な限り透明である必要があります。すべての機能と手順の永続的な記録を保持することで、将来の監査で、データの使用状況、使用されたデータ、データの取り扱い方法、チームでデータを使用した理由を特定できるようになります。
データ ガバナンス定義
ビジネスが拡大し、これら 5 つのデータ ガバナンスの原則に従うようになると、最新のデータ ガバナンス事例に適応し、最新のテクノロジに確実に対応する必要も出てきます。
データ ガバナンスの最初の 5 つのベスト プラクティスは以下のとおりです。
1. 大きく考え、小さく始める
大まかな目標をドキュメント化しますが、プロジェクトの目標とマイルストーンを念頭に置いてください。
2. エグゼクティブ スポンサーの任命
この担当者は、高レベルのエグゼクティブだけでなく、より広範な組織に対してもデータ ガバナンス戦略を提唱します。
3. ケースの構築
成功につながるデータ ガバナンス計画を可能な限り早期に実装する必要があることの根拠となるビジネス ケースを作成します。
4. 適切なメトリックの開発
メトリックが多すぎても少なすぎても、目標に到達しているかどうかを理解するのは困難になります。ユーザー、オペレーター、チームは、目的を達成するために必要なメトリックと不必要なメトリックを迅速に判断する必要があります。
5. すべてのレベルとのコミュニケーションの維持
この新しいプロセスに対してオープンであり続け、特に変化を嫌う人たちを説得します。プロセスやその重要性を理解していない多くの人々に、コンテキストと透明性を提供する必要があります。
クラウド データ ガバナンス フレームワーク
世界的な業界団体である EDM Council は、データ ガバナンスが包含する必要があるフレームワークを規定するクラウド データ管理機能 (CDMC) を作成しました。これには以下が含まれます。
データのカタログ化と検出 - 組織のデータの論理的な検索、記述、検出を可能にするために、統一された方法でデータ資産を自動的に識別し、物理的に記録します。
データ分類 - 適切な情報、プライバシー、またはその他の機密性の分類でデータをタグ付けし、その後の使用と保護を確保します。
データ所有権 - 組織内のアカウンタビリティと権限を付与されたエージェントが、データの保護、説明、アクセス、品質のためにデータを所有することを保証します。
データ セキュリティ - データの暗号化、難読化、トークン化、またはその他の適切なセキュリティ対策がその分類に従って適用されていることを確認します。セキュリティの適用とデータ損失防止の管理に関する証拠の取得を含みます。
データの主権と国境を越えたデータ共有 - データが存在する場所の規則と禁止事項に従って保存、アクセス、処理されていることを確認します。
データ品質 - 正確性、完全性、一貫性、妥当性、関連性、適時性というデータ品質の核となる尺度に従って、データが目的に適合していることを確認します。
データ ライフサイクル管理 - 法的事項、規制、プライバシーのライフサイクル要件に沿って、データの取得、保存、処理、アクセス、および廃棄が行われるようにします。
データ権限とアクセス追跡 - データへのアクセスは、アクセスしようとするユーザーのみ行えるようにする必要があります。このアクセスを監査することは、管理を証明し確実にするための重要な要素です。
データ系列 - データがどこから発生し、どのような手順を経て、どこで使用されているかを、適切な粒度と頻度で特定できるようにします。
データ プライバシー - 組織を管理する規制法およびプライバシー法を反映した、データ対象者のプライバシー保護の枠組みを定義します。プライバシー フレームワークが積極的に適用されるよう、プロセスとテクノロジーが採用されていることを確認します。
信頼できるソース管理とデータ契約 - 大規模な組織では、多数のソースから発信された、または多数のソースを通じて処理された類似データが存在する可能性があります。信頼できるソースを特定して管理し、消費データ コントラクトを定義することは、データが合意された真のソースから調達され、データ アーキテクチャ全体が効果的に管理されていることを確認するために重要です。
マスター データ管理-マスター データは、組織内で最も一般的に使用され、重複しているデータです。多くの場合、それは企業の中核的な運営面 (製品、顧客、従業員、企業構造など) を記述するデータです。このデータの単一の一貫したビューを確保することは、正確で信頼できるデータ使用の基本です。
データ ガバナンス定義
データ ガバナンスは、テクノロジ ソリューションだけでは満たされないことを認識することが重要です。ただし、ハイブリッドとマルチクラウドが進化する世界では、統合されたデータ ガバナンス アーキテクチャがあらゆるソリューションの重要な一部になっています。
データ ガバナンス ツール、ソフトウェア、リソース
すべてのビジネスに通用する単一のデータ ガバナンス戦略は存在しませんが、Azure のようなクラウドベースの拡張可能なソリューションは、コスト効率を高めながら、将来のニーズに適応するのに役立ちます。さらに、どのようなデータ ガバナンス ツールを選択するにしても、以下のような場合に役立つことを確認してください。
- 検証、クレンジング、エンリッチメントによるデータ品質の向上。
- 検出、プロファイリング、ベンチマークを通じたデータ取得と理解。
- エンドツーエンドのリネージによるデータ統合を追跡するためのデータ管理。
- 関連性、検索性、アクセシビリティなどを高めるためのデータのドキュメント化。
- データの常時積極的なレビューと監視。
- そのデータを最も把握しているのは従業員です。
さらに、AI、機械学習、情報ライフサイクル、コンテンツ管理、エンタープライズ メタデータ管理 (EMM) などのソフトウェア機能を検索します。
Azure のガバナンスおよび管理は、IT ライフサイクル全体を通してデータを管理するための高度な機能を備えた、管理およびガバナンスのクラウド ソリューションの完全な例です。このデータ ガバナンスを使用して、組織のエンドツーエンドのデータ フローを追跡でき、適切な担当者が必要なときに必要な信頼性の高い正確なデータにアクセスできるようになります。
よくあるご質問
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組織の目標を達成するためのプロセス、ポリシー、ロール、メトリック、および標準のコレクション。
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信頼できる唯一の情報源を作成し、データ管理を改善し、コストを削減し、すべてのチームのコンプライアンスを実現します。
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組織的な課題には、受け入れ、標準化、データ権限の割り当てなどがあります。
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データ ガバナンスの上位 5 原則は、アカウンタビリティ、規制、データ管理、データ品質、透明性です。
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データ フローを管理し、組織の事業目標の達成に役立つ、事前決定された一連の規則。
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