データ管理を改善するための 5 つのステップ

あ データスチュワード データまたはデータドメインのセットを担当する専門家であり、通常、組織がビジネス用語を定義し、作成および維持することを保証します データ品質 ルールを適用し、すべてのシステム、アプリケーション、およびレポートにわたってデータを一貫して正確に適用します。一部の組織では、データ スチュワードは、データ アクセスの管理やデータセットへのユーザー アクセスの許可も担当する場合があります。データスチュワードの役割は企業や業界によって大きく異なりますが、その主な責任はほぼ同じです。データ スチュワードになりたい場合は、この記事に興味を持っている必要があります。ここにある データ管理を改善するための 5 つのステップ.

データ管理を改善するための手順

データ管理を改善するための手順 – 1. データの責任を理解する

組織は、ビジネス ユニットに報告するデータ スチュワードを選択できます。特に、データ ドメインの対象分野の専門知識がある場合はそうです。組織の階層に関係なく、すべてのデータ スチュワードは、会社のデータの整合性を維持するために従う必要があるプロセスを理解する必要があります。これらの手順またはプロセスが存在しない場合は、データの適切なメンテナンスを確保するためにそれらを作成するのはデータ スチュワードの責任です。

適切なプロセスを作成するには、次のことを理解し、特定する必要があります。

• 組織のデータが存在し、保存されている場所
• データにアクセスできる人物とその使用目的
• どのシステムがデータのダウンストリーム コンシューマーであるか
• データの影響を受けるビジネスとリスク
• 組織データとデータ品質基準の定義

データ管理を改善するための手順 – 2. 部門間のコミュニケーションを強化する

データ スチュワードは単独で作業するのではなく、ビジネス ユニット (テクノロジー、運用、リスク、コンプライアンスなど) と協力して、会社のデータを適切に理解して使用する必要があります。これには、データ要素通信の頻繁かつ完全な定義が必要です。また、レコード定義から派生したすべてのデータが含まれ、組織全体でデータ定義を標準化するために機能します。

データ スチュワードが、データ プロバイダーとしても機能する部門で働いている場合、データの品質を伝える必要がある場合があります。したがって、会社全体でデータ要素が正しく使用されるように、両者が協力することが重要です。

データ管理を改善するための手順 – 3. データ ドメインの明確化

データスチュワードは、管理するデータ要素の初期定義セットを作成し、企業全体でそれらを標準化し、適用されない可能性のある例外を慎重に文書化するために、毎日熱心に作業する必要があります。

その後、データ スチュワードはデータ要素を分類し、適切なコンテキストで使用できるように適切にラベル付けする必要があります。たとえば、「個人のアイデンティティ」分類を各データ要素にマッピングします。機密データ、制限付きデータ、または機密データですか?このデータは、金融取引の計算にのみ使用する必要がありますか?

これらは メタデータの種類 役立ちます データアナリスト さまざまなビジネス シナリオでデータを適用する方法を理解する。中央リポジトリで識別および記録されるビジネスおよび運用メタデータが多ければ多いほど、より良い結果が得られます。このコンテキストにより、ビジネス ユーザーはデータを使用して信頼することができます。

データ管理を改善するための手順 – 4. データ系統を明確にする

データがどのように使用されているかを特定することは、特に複雑なシステムとダウンストリーム アプリケーションを持つ大規模で複雑な組織では難しい場合があります。一方では、データの複数のコピーがデータ管理者の知らないうちに保存される場合があります。ただし、最も重要なのは、データ スチュワードがテクノロジーを利用して特定する必要があることです。 データ系統 最初から最後まで。

データがどこから来ているかを知ることは、データ品質領域の主なソースを特定するのに役立ちます。データ品質の低いデータ ポイントで問題を特定すると、リスクが軽減されます。

さらに、データ スチュワードは、どのビジネス領域がデータを必要とし、複数のコンテキストに対して特定の定義を必要とする可能性があるかを知っている必要があります。

データ管理を改善するための手順 – 5. データ品質の問題を修正する

データ スチュワードは、収集から破棄までデータを監視します。消費または取り込みの時点から、データ スチュワードは、特にサードパーティ ベンダーからのデータの場合、データの生の品質に精通しています。

データセットが社内で作成されている場合、データ スチュワードは、データセット プロデューサーからのデータ品質ルールの定義も支援できます。これらは、データ ユーザーが必要とするデータ品質ルールを文書化するのに役立ちます。多くの場合、これらのルールはプロデューサーとコンシューマーで異なります。

最終的に、データ スチュワードは技術および運用チームと協力してデータ品質の問題を修正および排除し、ビジネス ユニットがデータ復元の期待値を設定できるようにします。

結論

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