データ ガバナンスへの 10 の重要なステップ

デジタル トランスフォーメーション企業の場合、データ ソースの追跡、データ定義の統一、データ ストレージの分類、および無効なデータの排除により、 データ管理 データ適用における法的リスクを回避し、製品の保守および開発コストを削減します。では、どうやって手に入れるのですか データガバナンス 右?この記事では、整理しました データ ガバナンスへの 10 の重要なステップ.

データ ガバナンスへの 10 の重要なステップ

データ ガバナンスへの 10 の重要なステップ

データ ガバナンスの重要なステップ – 1. ビジネス ルールを整理し、データ定義を統一する

企業のデジタルトランスフォーメーションのプロセスでは、データの共通の理解と解釈が重要です。 データ品質 問題は通常、同じデータセットが異なるものとして解釈されること、または異なるデータセットが同じものとして解釈されることを指します。ビジネスでも技術でも メタデータ、ビジネス属性に基づいた明確なデータ定義は、データ品質を向上させるために非常に重要です。企業は、データ ガバナンス チームに特定のデータ管理アプリケーションを使用させて、ビジネス ルールを整理し、データ定義を統一することができます。

データ ガバナンスへの重要なステップ – 2. 外部データ ソースの追跡

競争の激しい市場環境に直面して、エンタープライズ データの適用の方向性は、もはや内部データに限定されず、分析ソリューションを構成する要素の 1 つとなっているサード パーティ データにさらに焦点を当てています。パートナー データ、サプライヤー データ、インターネット オープン データのいずれであっても、 資力 企業の新たなビジネス価値を獲得する。

ただし、従来のデータ ガバナンス手法に頼っていては、データの真実を追跡することはできません。データの品質を判断できたとしても、データの出所が固定されているという保証はありません。したがって、データ ガバナンス チームは、外部データの正確性を確保するための実行可能なモデルを確立する必要があります。

データ ガバナンスへの重要なステップ – 3. ビジネスに影響を与える主要なデータ指標を特定する

ビジネス シナリオでは、ビジネス要件、ビジネス プロセス、およびビジネス パフォーマンスが重要なデータ指標です。製品またはサービスが市場の需要を満たすことができるかどうかを測定するには、特定の企業業績指標を採用する必要があります。不完全で不正確なデータは、顧客の苦情につながる可能性があります。したがって、顧客離れ率やKPIなどのデータ指標を整理して決定することは非常に重要です。

データ ガバナンスの重要なステップ – 4. ビジネス クリティカルなデータの品質を分析する

企業内のビジネスに影響を与える主要なデータ指標を特定した後、データ ガバナンス チームは、主要なビジネス プロセスをサポートする企業内のシステムと手順のデータ品質も理解する必要があります。

並べ替えプロセス中、データ ガバナンス チームはデータ分析ツールを使用して、比較的短期間でデータ分析モデルを予測し、データの品質を理解することができます。また、データ リポジトリに対して実行されるスクリプトを作成して、高度なクロスアプリケーションに対応することもできます。 データ分析 ニーズ。

データ ガバナンスへの重要なステップ – 5. データ自動化管理および制御システムを作成する

デジタル経済の時代に、多くの企業がデジタル トランスフォーメーションの旗印を掲げていますが、ほとんどの企業のデータ システムは、デジタル トランスフォーメーションの実現を支援できません。

データ ガバナンス チームは、データ ガバナンスからデータ アプリケーションまでのプロセス全体をチェックする自動管理システムを確立し、パフォーマンス評価、分析、意思決定、および基本的なデータ品質の間に明確な自動フィードバック メカニズムを確立して、データ ガバナンスの効果をフィードバックする必要があります。営業成績。

データ ガバナンスの重要なステップ – 6. ビジネスに対するデータ品質の影響を検出する

プロのデータ品質分析ツールを使用すると、データ ガバナンス チームは次のことができます。 テスト データ品質を高め、対象を絞ったデータ処理のために異常なデータを特定します。ビジネスへの影響度を通じてデータ品質を測定することで、企業は価値のないデータを効果的に選別し、データ品質を向上させることができます。

さらに、データ品質の検出は、データ適用プロセスに長期間存在する必要があります。組織がデジタル トランスフォーメーションに着手することを決定したら、データ品質がビジネスの成果に与える影響を定期的に評価し、新しいビジネス シナリオの出現に応じてデータ品質評価の焦点と方法を調整することが不可欠です。

データ ガバナンスへの重要なステップ – 7. ビジネス ニーズに耳を傾けて伝達し、的を絞った方法でデータを管理する

データ ガバナンス チームがデータのクリーニングと管理を行う場合、まず、データ ガバナンスによってすべての問題をすぐに解決しようとするのではなく、データに対するビジネス部門のニーズに注意深く耳を傾ける必要があります。効果的なコミュニケーションを通じて、アクション プランを決定し、データ内の潜在的な問題を調査し、分析と意思決定をサポートします。

データ ガバナンスへの重要なステップ – 8. データ ガバナンス プロセスを監視するためのデータ品質動的認識プラットフォームを作成する

通常、データ ガバナンス チームは、定期的な会議やグループ ディスカッションを通じて、データ処理の進捗状況を同期します。ただし、定期的な会議の報告では、データ ガバナンス プロセスについていくことができません。

その結果、データ ガバナンス チームは動的なデータ品質認識プラットフォームを作成できます。 Data Quality Dynamic Awareness Platform は、KPI と主要なビジネス オペレーション プロセスに基づいて、データ品質のパフォーマンスを判断できます。変更が必要な場合、データ ビジネス アナリストは CDO と連絡を取り、ガバナンス ルートと優先順位を調整できます。

成熟したデータ ビジネス アナリストは、企業がデータを管理し、データの品質を積極的に監視および改善するのを支援できます。 Data Quality Dynamic Awareness Station は、企業がデータ リスクを管理し、運用コストを削減する機会を増やすのに役立ちます。

データ ガバナンスの重要なステップ – 9. 学習、共有、トレーニングのメカニズムを確立する

データ ガバナンス チームの各メンバーには、さまざまな分業とさまざまなデータ モジュールがあります。人はそれぞれ異なるデータ品質の問題に遭遇し、個人がそれらを解決することは困難です。

したがって、チーム リーダーは、学習共有トレーニング メカニズムを確立する必要があります。チーム メンバーは、発見されたデータの問題を他のチーム メンバーとタイムリーに共有し、データ ガバナンス ソリューションについて話し合い、チーム メンバーが自身の能力を向上させるのを助けることができます。

データ ガバナンスへの重要なステップ – 10. IT の悪循環を回避する

データ ガバナンス チームが企業の内外のデータを完全に公開しないと、ビジネス部門のニーズをいつでも満たすことができず、データ ガバナンス チームは IT の悪循環に陥ります。

まず、フロントエンドのビジネス シナリオは常に変化しており、ビジネス部門はいつでも対応する必要があります。この期間中、ビジネス部門はさまざまな作業要件を技術部門に提出し続けます。一部のビジネス要件が非常に単純で技術者が操作する必要がない場合でも、データ ガバナンスのプロセスまたは手順を簡素化するだけで済みます。ただし、データ ガバナンスが不完全であるため、技術部門は常にローエンドの要件に対応する必要があります。

ビジネス シナリオは急速に変化しています。ユーザーのニーズはいつでも満たす必要があります。技術部門は、フロントエンド ビジネス部門のローエンド ニーズを満たすのに苦労しており、その結果、ビジネス ニーズへの対応が遅くなり、満足のいく結果が得られず、ビジネス チャンスが遅れることさえあります。このままでは、技術部門はITの悪循環に陥り、抜け出せなくなります。

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 ガバナンスの 10 の重要なステップ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 ガバナンス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。

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