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データ ガバナンスとは

データを管理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 ガバナンスと、チームがデータ資産全体のデータ リソースを管理およびセキュリティで保護する方法について学習します。

データ ガバナンスの定義

データ ガバナンスは、情報の効果的かつ効率的な使用を保証するプロセス、ポリシー、ロール、メトリック、標準のコレクションです。これにより、データのライフサイクル全体を通して、データのセキュリティ保護、プライベート、正確、および使用可能な状態を維持するデータ管理プロセスを確立することもできます。

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、競争の激しい市場で成功を収める組織にとって非常に重要です。膨大な量の内部データと外部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、ビジネス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 ガバナンスの大きな部分は、切断された事業単位から利害関係者との共同作業プロセスを通じてデータ サイロを分割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、組織化されたデータが適切に使用され、システムに正確に入力されるように、負荷の高い作業を行う必要があります。堅牢なデータ ガバナンス戦略を実装することで、お客様の情報が次のようであることが保証されます:

  • クリーンに監査されました
  • 評価済み
  • 記載
  • 管理対象
  • 保護済み
  • 信頼可能

しかし、まず、IT チームは、信頼性の高いデータを提供できること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使用する利点は次のとおりです:

1 つの信頼のソースを持つ。すべての意思決定者は、同じデータ セット、用語、ビューから作業し、内部の柔軟性を高める機会を提供します。

データ品質の向上。チームは、使用可能なすべてのデータを安全に使用し、完全に、一貫性を保つことができます。

データ管理の改善。チームが組織のニーズや懸念事項に直ちに一貫して対処できるように、倫理規定とベスト プラクティスを確立するのに役立ちます。

より高速で一貫性のあるコンプライアンス。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ということは、コンプライアンスを維持するために、手順によってデータを正しく生成、処理、保護することを意味します。

コストの削減と利益率の向上。古くなった情報に基づく決定を排除すると、効率的な日常業務、監査の容易さ、無駄の削減が実現します。

優れた組織の評判。ビジネスが安定して信頼性が高い場合は、ビジネスをマーケットプレースのリーダーとして位置付けます。

組織にデータ ガバナンス戦略を追加すると多くの利点がありますが、チームに組織実装の準備ができていない場合、いくつかの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

報酬はすばらしいことですが、データ ガバナンス ソリューションを作成するのは難しいと感じるかもしれません。これらの課題の一部を次に示します:

会社全体の同意。データは複数の部門にまたがるため、部門間のコラボレーションだけでなく、トップダウンから明確なリーダーシップを得る必要があります。

不適切なデータ管理データ管理が不完全なデータ ガバナンス プログラムから構成されている場合、統制の取れていないプロセスが存在するだけでなく、データはセキュリティで保護されずにサイロ化され、大規模なデータ侵害やコンプライアンス違反につながる可能性があります。

標準化。組織には、ガバナンス標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。

利害関係者の連携。データの価値を利害関係者に説得するために努力する必要があります。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証券の予算に投資するよう、利害関係者を説得します。

責任の割り当て。データの特定のセグメントにアクセスすべきではないユーザーとユーザーを決定することに苦労する可能性があります。どのデータを誰がいつ見ることができるかを判断するシステムを作ることで、あなたとチームが潜在的な問題を取り除くのに役立ちます。

データ ガバナンス戦略 —技術的側面とビジネス面の両方—が社内のすべてのユーザーに受け入れられる必要があります。また、戦略を確実に成功させるには、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、組織の目標に合ったフレームワークを作成する必要があります。データを適切に使用する方法、データのセキュリティを向上させる方法、データ配布ポリシーを作成して適用する方法、およびすべての規制要件に準拠し続ける方法について検討する必要があります。

実装を成功させるには、次の 5 つのデータ ガバナンス原則に焦点を当てます:

責任

組織全体で、チーム メンバーがデータを制御する必要があります。誰もその責務を負わない場合は、データ ガバナンスはありません。お客様と IT チームは、所有権と責任を実装する必要があります。組織間のアカウンタビリティを確保するために、他の部門の担当者とデータ ガバナンス チームを確立します。

規則と規制

すべてのデータ使用状況の基準を実装して作成するには、すべてのユーザーがデータ ガバナンス チームによって開発された規則と規制を標準化する必要があります。

データ管理

データ スチュワードとも呼ばれる専用のデータ管理者を選択することは、データ ガバナンスを適切に保護し、確実に保護するための鍵です。データ スチュワードとして、このユーザーの責任は、データ ガバナンス チームに報告し、データルールと規制を適用し、定期的に遵守することです。

データ品質

情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うには、高品質でクリーンで信頼性の高いデータが必要です。これを行うために、データ スチュワードは、データ品質を向上させるために標準の共有セットを作成します。

透明度

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、データの処理方法、およびチームがデータを使用した理由を決定できるようになります。

ビジネスが拡大し、これら 5 つのデータ ガバナンス原則に従うようになるにつれ、最新のデータ ガバナンス プラクティスに適応し、最新のテクノロジーで常に最新の状態に保つ必要があります。

データ ガバナンスの最初の 5 つのベスト プラクティスは次のとおりです:

  1. 大きく考えて、小さく始めます。

    概要レベルの目標を文書化しますが、プロジェクトの目標とマイルストーンに留意してください。

  2. エグゼクティブ スポンサーを指名する。

    この担当者は、お客様のデータ ガバナンス戦略を、より広範な組織だけでなく、上級の役員に対しても主張します。

  3. ケースを作成します。

    成功したデータ ガバナンス計画をできるだけ早く実装しなければならに理由を正当化する必要があるビジネス ケースを作成します。

  4. 適切なメトリックを開発します。

    メトリックが多すぎるか少なすぎると、目標に到達しているかどうかを把握するのが難しくなります。ユーザー、オペレーター、チームは、目標を達成するために必要なメトリックと不要なメトリックかをすばやく判断する必要があります。

  5. 引き続きすべてのレベルと通信します。

    この新しいプロセスに対してオープンであること、特に変化を嫌う人たちを励ますようにします。プロセスとその重要性を理解していない多くの人に、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

データをクラウド ストレージに移行することは、成長には不可欠なことです。クラウド データ ガバナンス フレームワークはブループリントとして機能し、データ戦略をクラウドに格納する方法の基礎を構築します。Microsoft Purview などの製品を使うと、クラウド ストレージ内でデータ フローを安全に管理および制御する方法に関するルール、責任、手順、プロセスをガバナンスによって統合しながら、チームがデータ フローを調査するのに役立ちます。

世界の業界団体である EDM Council は、データ ガバナンスがカプセル化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。これには次のものが含まれます:

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、説明、検出を可能にする、統合された方法でのデータ資産の自動識別と物理レコード。

データ分類—データに適切な情報、プライバシー、またはその他の秘密度の分類をタグ付けして、以降の使用と保護をセキュリティで保護します。

データ所有権—組織内の責任を負い、権限を持つエージェントによる保護、説明、アクセス、品質のためにデータが確実に所有されるようにします。

データ セキュリティ—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分類に沿って適用されていることを確認します。セキュリティ アプリケーションの証拠のキャプチャとデータ損失防止の管理が含まれます。

データ主権とクロスボーダー データ共有—管轄区域の規則と法律に従って、データが格納、アクセス、および処理されていることを確認します。

データ品質—データ品質—正確性、完全性、一貫性、有効性、関連性、適時性などの主要な測定値に従って、データが目的に合っていることを確認します。

データ ライフサイクル管理—データのソース、格納、処理、アクセス、および破棄が、その法的、規制、プライバシー ライフサイクルの要件に沿って行われるようにします。これは、多くの場合、保持スケジュールで定義されます。

データの権利とアクセスの追跡—データには、アクセスしようとしているユーザーのみがアクセスできる必要があります。このアクセスの監査は、暗号化と制御の確保の重要な部分です。

データ系列—データの発信元、実行した手順、データの使用されている場所を、関連する細分性と頻度で特定できるようにします。

データ プライバシー—組織が準拠する規制およびプライバシーに関する法律を反映するデータ主体のプライバシー保護のためのフレームワークを定義します。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に、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 コントラクト—大規模な組織では、多数のソースから送信されたデータや処理されたデータが類似している場合があります。信頼できるソースを特定して管理し、従量課金データ コントラクトを定義することは、データが合意された信頼できるソースから提供され、全体的なデータ アーキテクチャが効果的に管理されるようにするために重要です。

倫理的な使用と目的—データの倫理的使用は、プライバシーに関する法律やデータ主体の権利を超えてますます疑問にさらされています。AI と機械学習の使用が増えるにつれて、企業の倫理規定に従って顧客が期待する方法でデータが処理されるようにすることが重要です。

マスター データ管理—マスター データは、組織内で最もよく使用され、重複するデータです。多くの場合、会社の主要な運用上の側面 (製品、顧客、従業員、会社の構造など) を記述するデータです。このデータを 1 つの一貫したビューで確実に表示することは、正確で信頼性の高いデータ使用の基礎です。

データ ガバナンスはテクノロジー ソリューションだけでは満たされていないことに注意することが重要ですが、ハイブリッドとマルチクラウドの世界が増える中で、統合データ ガバナンス アーキテクチャはソリューションの重要な部分になりつつあります。

データ ガバナンス ツール、ソフトウェア、リソース

すべてのビジネスで機能する単一のデータ ガバナンス戦略はありませんが、Azure などのクラウドベースのスケーラブルなソリューションは、組織が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、どのツールを選択しても、次のことに役立ちます:

  • 検証、クレンジング、エンリッチメントを使用してデータの品質を向上させます。

  • 検出、プロファイリング、ベンチマークを通じてデータをキャプチャして理解します。

  • データを管理して、エンドツーエンドの系列とのデータ統合を追跡します。

  • データを文書化して、関連性、検索可能性、アクセシビリティなどを高めます。

  • 常にデータを積極的に確認および監視します。

  • ユーザーがそのデータを最もよく知る力を与えます。

さらに、AI、機械学習、情報ライフサイクルとコンテンツ管理、エンタープライズ メタデータ管理 (EMM) を含むソフトウェア機能を探します。

Azure のガバナンスと管理は、IT ライフサイクル全体でデータを管理するのに役立つ高度な機能を備えた管理およびガバナンス クラウド ソリューションの完全な例です。この データ ガバナンスを使用すると、組織のエンド ツー エンドからのデータ フローを追跡し、必要なときにいつでも適切なユーザーが信頼性の高い正確なデータにアクセスできるようにします。

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