データ用語集 101

データ用語集、時々呼ばれる ビジネス用語集、すべてにとって重要です データガバナンス 戦略ですが、見落とされがちです。たとえば、ビジネスマンが異なる言語を話す場合や、合併や買収の場合、異なる企業が同じことを別の呼び方で呼ぶことがあります。データ用語集は、共通のデータ用語集を作成することで、この複雑さに対処できます。一言で言えば、業界や従事しているデータ活動の種類に関係なく、組織が統一された共通言語を持つ能力は、データ ガバナンスの重要な要素であり、データを信頼できるようにします。

そこで、この記事では詳しく見ていきます。 データ用語集とは何か、なぜデータ ガバナンスにとって重要なのか、データ用語集とデータ ディクショナリの違い.

データ用語集とは何ですか?

データ用語集またはビジネス用語集は、組織がデータを分析するときに同じ定義が会社全体で使用されるようにするために使用するビジネス用語とその定義のリストです。ビジネス用語集は、組織内の全員が使用できる一般的なビジネス語彙を生成します。統一された共通言語は、データ ガバナンスの重要な要素です。主要なビジネス概念、用語、およびそれらの間の関係を一貫して理解することで、組織はデータを理解し、適切に管理できるようになります。

データ用語集とは

データ用語集とは

データ用語集とデータ ディクショナリの違いは何ですか?

データ グロッサリーまたはビジネス グロッサリーという用語は、データ ディクショナリと混同されることがよくありますが、使用方法はまったく異なります。データ用語集は、企業の読者を対象としています。ビジネス用語の実際の意味を定義して、組織全体で適切なコンテキストで正しい用語が使用されるようにします。一方、データ ディクショナリは、技術スタッフがデータを管理するのに最も役立ちます。データセットとそのフィールドのプロパティを定義し、説明します。

データ ディクショナリは物理的なデータ資産に焦点を当てていますが、ビジネス用語集はビジネス用語と概念に焦点を当てています。通常、データ ディクショナリはデータ セット (通常はテーブルの形式) とそのフィールドのリスト (通常は列を表す) で構成され、ビジネス用語集にはビジネス用語とその定義のリストが含まれます。データ ディクショナリの目的は、データ資産とデータベースを明確に理解することですが、ビジネス用語集は、一般的な語彙と基本的なビジネス概念の理解を提供します。

データ ディクショナリは本質的により技術的なものであるため、多くの場合、IT によって構築および所有されますが、企業はビジネス用語集を所有することがよくあります。組織にはデータ ソースごとに 1 つのデータ ディクショナリがあり、組織全体で使用できるビジネス グロッサリーは 1 つだけです。データ ディクショナリは通常、データ ソースの文書化、データのモデリング、およびデータベースの設計に使用され、ビジネス用語集はデータ ガバナンスと要件分析に使用されます。

ただし、この 2 つは連携してデータのさまざまな側面を記述し、企業がデータの全体像を把握できるようにします。

データ グロッサリーがデータ ガバナンスにとって重要な理由

データ グロッサリーがデータ ガバナンスにとって重要な 6 つの理由:

1. ビジネスと IT の間のギャップを埋める:

優れたデータ ガバナンス プログラムは、ビジネスと IT の間の橋渡しをします。基礎となるメタデータと関連するメタデータを理解することによって データ系統 ビジネス用語に関連するビジネス用語集は、このギャップを埋め、組織により大きな価値を提供するのに役立ちます。

2. 統合検索:

データ用語集管理の最大の魅力は、組織全体のデータ ガバナンスを促進するビジネス用語間の関係を構築するのに役立つことです。優れたデータ用語集は、ビジネス用語、定義、技術メタデータ、KPI、プロセス ドメインなどのコンテキスト固有の結果を見つけることができる統合検索機能を提供する必要があります。

3. ビジネス用語および関連するすべての成果物をキャプチャする機能:

他のビジネス用語や KPI と関連付けることができないビジネス用語は何の役に立つでしょうか。今日の規制およびコンプライアンスを意識した環境では、ビジネス用語間の関係、およびテクノロジーとビジネス エンティティ間の関係を把握することが重要です。ビジネス用語集は、ビジネス用語とその基礎となるメタデータ間の関係を定義し、分析を高速化し、意思決定を強化します。

4. 統合されたプロジェクト管理とワークフロー:

ビジネス チームとクロスファンクショナル チームがサイロで活動するにつれて、ユーザーは、標準的なポリシーやベスト プラクティスに従うのではなく、好みに応じてビジネス用語を定義し始めます。ビジネス グロッサリーが効果的であるためには、利害関係者が確立されたデータ ガバナンスの役割と責任を確認できるように、共同ワークフロー管理と承認プロセスをサポートする必要があります。この機能により、ビジネス用語のユーザーは、公開前のデータ定義プロセス全体で入力を提供できます。

5. ビジネス用語を公開する機能:

成功する企業は、ビジネス用語とその定義を把握するだけでなく、大企業がアクセスできるようにそれらを公開します。通常、データ グロッサリー ユーザーはデータ ガバナンス チームのメンバーであり、データ グロッサリー コンテンツを作成、編集、承認、公開する役割を割り当てる必要があります。ワークフロー プロパティは、公開権限を持つユーザーを含め、どのロールがどのユーザーに割り当てられているかを示します。最初のリリース後、データ グロッサリーのコンテンツは、企業のニーズに応じて継続的に改訂および再発行できます。

6. エンドツーエンドのトレーサビリティ:

ビジネス用語を把握して関係を構築することは、用語集管理の鍵です。ただし、トレーサビリティがなければ完全なソリューションにはほど遠いものです。優れたデータ用語集は、関係が確立された後、マインド マップまたは表形式のレポートの形式でエンタープライズ レベルのトレーサビリティを生成するのに役立ちます。

データ用語集の利点は何ですか?

今日の複雑な環境では、ビジネス用語集を頻繁に更新することが不可欠です。組織内の全員間の一貫したコミュニケーションを保証します。また、誰もが同じ方法でデータを表示および使用できるようにします。組織全体に必要な標準を作成します。また、組織がデータを理解して適切に管理することがますます困難になっているため、適切に管理されたビジネス用語集は、全員が同じ情報を使用していることを確認するための最良の方法の 1 つです。

今日の複雑な環境では、ビジネス用語集を頻繁に更新することが必要です。組織内の全員間の一貫したコミュニケーションを保証します。また、全員が同じ方法でデータを表示および使用していることも確認できます。組織全体で必要な標準を作成します。また、組織がデータを理解して適切に管理することがますます困難になっているため、適切に管理されたビジネス グロッサリーは、誰もが同じ情報で作業できるようにするための最良の方法の 1 つです。その他の利点は次のとおりです。

データ用語集のその他の利点は次のとおりです。

1. データ検索を高速化するために用語間の関係を構築します。

ビジネス用語集の最大の利点の 1 つは、ビジネス用語間の関係を定義し、ユーザーが用語を検索しやすくすることです。包括的なビジネス用語集では、用語を定義し、例を示し、用語間の関係を示します。主要業績評価指標、プロセス、データベースとシステム、データ所有者、および データスチュワード.ビジネス用語は、これらの他のデータ ソースに関連付けることができる場合にのみ役立ちます。ビジネス用語集は、技術エンティティとビジネス エンティティの間のビジネス用語もリンクします。

2. コラボレーションのサポート:

データ用語集は、組織全体で使用される用語の同じ定義をすべての人に提供するため、部門はより効果的にコミュニケーションをとることができます。組織内の 2 人の異なる人に隔週の意味を尋ねると、2 つの異なる答えが返ってくる可能性があります。

しかし、ビジネス辞書を使用すると、従業員は自分の意味を推測したり、説明し直したりする必要がなくなり、中央の場所を参照できるため、全員の時間を節約できます。データ グロッサリーは、部門間、特にビジネスと IT の間のギャップを埋めるのに役立ちます。特にデータ ディクショナリが関連付けられている場合、データ グロッサリーには、ビジネス用語に関連付けられた基本的なメタデータと関連付けられたデータ コンテキストも含まれます。関連するメタデータと一致する技術的な対象者。

3. データ ガバナンスの役割を定義します。

ビジネス用語集は、共同ワークフロー管理と承認プロセスを可能にし、確立されたデータ ガバナンスの役割と責任を持つ利害関係者に可視性を提供します。ビジネス グロッサリーは、ビジネス チームとクロスファンクショナル チームが分離するのを防ぎます。この場合、彼らは多くの場合、自分の知識に基づいてビジネス用語を定義し、標準的なポリシーやベスト プラクティスに従わないことがよくあります。また、企業全体がこれらの条件にアクセスできるようになります。

ビジネス グロッサリーを適切に構築および維持するために、ビジネス ユーザーにはさまざまなビルド関連タスク (ビジネス グロッサリー コンテンツの作成、編集、承認、公開) を実行するロールが割り当てられます。プロセスに携わる人々のために。同様に、組織のニーズに応じてデータ用語集を定期的に改訂して再公開し、用語集が最新であり、ビジネスに関連していることを確認することが重要です。データ用語集は、明確なプロセスと厳格な基準に従って更新されると、会社全体のデータの信頼性が向上します。

4. 測定可能なものを確立する データ品質:

ビジネス用語集は、組織全体で一貫した交換、理解、および処理を提供します。組織は、用語の定義、入力、変更、および公開方法に関する標準を作成することをお勧めします。組織は文書を使用して、会社全体で品質定義を作成する方法を標準化する必要があります。標準文書の例には、定義では定義された用語のタイトルに単語を使用できない、頭字語や略語を含めてはならない、説明的でなければならないなどのルールが含まれる場合があります。これらすべてにより、データに明確さと一貫性がもたらされます。

ビジネス用語集の適切なガバナンスにより、高品質のデータ測定が可能になります。データ品質が確立され、遵守されると、人々がビジネス辞書にアクセスする必要がある頻度 (アクセスが少ないほど、定義が優れている)、同義語の使用の減少、および誤解の減少によって、データ品質のテストを開始できます。問題が発生した場合、問題を見つけて修正するのは簡単です。

データ用語集は、誤解を防ぎ、組織内の部門を調整します。データ用語集は透明性を提供し、データとビジネス用語が正確で、会社全体で理解できるようにします。また、新入社員研修にも有効なツールです。用語を定義および分類する方法に関するベスト プラクティスは、ユーザーの信頼とデータの検索可能性を高め、ユーザーに明確さを提供します。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。データ用語集とは何かをよりよく理解していただけることを願っています。データ用語集について詳しく知りたい場合は、次のサイトにアクセスすることをお勧めします。 Gudu SQLFlow 詳細については。

その一つとして 最高のデータ系統ツール 現在市場に出回っている Gudu SQLFlow は、SQL スクリプト ファイルを分析し、データ系統を取得して視覚的に表示できるだけでなく、ユーザーがデータ系統を CSV 形式で提供し、視覚的に表示することもできます。 (2022 年 6 月 2 日に Ryan により公開)

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