データ ガバナンス フレームワーク: データ駆動型企業の礎

データガバナンス プロジェクト、策定 データガバナンス構造 がコアタスクです。優れたデータ ガバナンス構造は、データ ガバナンスの整合性を確保し、徹底した完全なデータ ガバナンスを実現し、データ ガバナンスの期待される結果をより適切に達成することができます。記事に入る前に、考えてみましょう データ ガバナンス フレームワークとは.

データ ガバナンス フレームワーク

データ ガバナンス フレームワーク

データ ガバナンス フレームワークとは

データ ガバナンスのフレームワークを説明するには、まずデータ ガバナンスを定義する必要があります。

  • データ ガバナンスとは、組織がその人員、プロセス、テクノロジーを活用して内部データを管理する方法を指します。
  • データ ガバナンス フレームワークは、組織内でデータを収集、保存、および使用する方法を定義する特定の一連の原則とプロセスです。

適切なフレームワークを導入することで、組織はデータを貴重で強力な資産に変換し、ビジネスの目標や目的を達成または超えるために使用できます。

少なくとも、データ ガバナンス フレームワークは、組織内の各データ資産に対して次のポリシーを確立する必要があります。

  • スキーマ: データを整理、取得、および保存する方法を定義します。
  • 使用法: データにアクセスできる従業員とサード パーティを指定します。
  • プライバシー: 法的リスクを最小限に抑えるために使用パラメータと制限を確立し、消費者データのプライバシーと規制遵守を確保します。
  • 分類: データを機密レベルに分類します (内部 vs. 公開、機密 vs. 制限付きなど)。
  • 標準: データを意思決定に使用できるように、正確性、有効性、および信頼性を確保するための標準を確立します。

データ ガバナンス フレームワークの 10 のコア要素

データ ガバナンス プログラムを成功させるには、人、プロセス、テクノロジーを連携させる必要があります。計画を実行するための適切なフレームワークを作成することも重要であり、専任の IT プロフェッショナル、ビジネス ユニット リーダー、およびデータ関係者の間のコラボレーションが必要です。以下は、データ ガバナンス フレームワークに含める必要があるものです。

  1. データ戦略: データ戦略の作成は、データ ガバナンスのフレームワークを確立するための重要な最初のステップです。データ戦略とは、データに関する組織の高レベルの運用基準と要件を指し、多くの場合、組織内の文化を反映しています。
  2. データ管理: データ ガバナンスの主要なプロセスを確立することは、すべてのデータ ガバナンス フレームワークにとって重要です。典型的な手順には、データ共有、 データ品質 監視とテスト、データの問題の追跡など。
  3. データシステム: このフレームワークは、エンタープライズ データのデータ ガバナンス システムも確立します。データ体制の例には、内部および外部のデータ共有、規制順守、データ ストレージ要件、データ品質などが含まれます。
  4. データ標準: データ標準は、データ ポリシーへの準拠を確保するための全体的なアプローチを定義します。データ標準の例には、データ モデリング標準、命名および略語標準、 メタデータ管理など。データ標準の最も一般的なシナリオは、マーケティングの分類です。つまり、すべての利害関係者がアクセスできるマーケティング データ (キャンペーン、アセット、タグ) の共通の青写真を作成します。
  5. データセキュリティ: データ セキュリティとは、ライフサイクル全体を通じて企業データを保護することを指します。フレームワークでは、サイバー攻撃、不正アクセス、データ侵害、盗難からデータを保護するためのプロセスを詳述する必要があります。また、すべての潜在的な脅威に対処するための明確な行動計画も必要です。
  6. データ品質: 低品質のデータの何が問題になっていますか?データ品質は、データセットがビジネス目的に適しているかどうかを決定します。したがって、データ ガバナンス フレームワークを設計する際には、高いデータ品質を確保することが最優先事項となります。手入力を禁止し、オープン スタンダードを要求し、データ アクセスを制限するポリシーを確立することは、出発点として適しています。データの品質が低いと成功が妨げられる可能性があるため、これはおそらくデータ ガバナンス フレームワークの最も重要な要素です。
  7. コミュニケーションとコラボレーション: データ ガバナンスは、企業全体の取り組みを必要とする戦略的イニシアチブです。したがって、データ ガバナンス チームの行動と成果を伝えるための計画を策定することが重要です。目標、目的、およびツールを明確に定義して、熱心なサポートとデータ ガバナンス フレームワークの広範な採用を促進します。データ品質と同じように、データ共有、コミュニケーション、コラボレーションに関する社内文化は、データ駆動型のイニシアチブとデータ戦略自体を成功または失敗させる可能性があります。これは、データリテラシーの重要性を強調しています。
  8. データ リテラシー: データ ガバナンスを成功させるには、大きな文化的変化が必要になる場合があります。これは、データ リテラシーを教育または促進することで達成できます。データの民主化を優先すること、またはすべてのユーザーがデータにアクセスし、理解し、利用できるようにすることは、教育プロセスの一部です。教育を受けたユーザーは、より適切な意思決定を行い、企業データの価値を最大化できます。
  9. 主要業績評価指標: データ ガバナンス プログラムには、人とお金への共同投資が必要であるため、ビジネスへの影響を測定するための KPI を確立することが重要です。さらに、KPI は、利害関係者に正確な投資収益率 (ROI) を提供するために、測定可能であり、長期にわたって一貫して追跡される必要があります。
  10. テクノロジー: 選択中 データ ガバナンス ツール 固有のニーズに対応することは、組織にとって重要です。 データ ガバナンス戦略.市場に出回っているソリューションと統合データ プラットフォームは幅広い機能を提供するため、企業のニーズを特定する必要があります。ほとんどのデータ ガバナンス ソフトウェア プラットフォームは、 ビジネス用語集、ルールベースのワークフロー、および自動化。さらに、その多くは、データの検出、管理、クレンジング、統合など、さまざまなデータ機能を提供します。

なぜデータ ガバナンス フレームワークが必要なのですか?

データを活用、保存、解釈する機能により、情報が貴重な資産に変わり、組織はグローバルなビジネス環境でより機敏で競争力のある組織になることができます。ただし、この機能には、保存されたデータを確実に保護するという大きな責任が伴います。

法律と規制により、全体的なデータ セキュリティとコンプライアンスが改善されましたが、消費者の個人情報を公開する違反は、毎日のニュースになり続けています。これにより、企業はデータを保護するために追加の戦略的措置を講じるようになりました。データ ガバナンス プログラムを実装することで、組織はセキュリティを向上させ、その他の貴重なビジネス上のメリットを実現できます。

効果的なデータ ガバナンスの主なメリットは次のとおりです。

  • より良い意思決定支援: 組織全体でデータの一貫性と高品質を確保し、自信を植え付け、意思決定をサポートするためのより良い洞察を生み出します。
  • リスクの軽減: コンプライアンスを促進し、ビジネスの存続とデータ セキュリティを脅かすリスクを軽減します。
  • スケーラビリティの向上: データ量がどれほど指数関数的に増加しても、シームレスな成長が可能です。
  • 効率の向上:データの戦略と管理に関する透明性の高いプロセスとポリシーを確立し、企業とその IT 部門の機敏性と拡張性を高めます。
  • コストカット: データを一元管理し、断片化またはサイロ化されたデータ管理に関連するコストを削減します。
  • コラボレーションの強化: 組織全体に一貫した正確なデータを提供することで、コラボレーションの文化を促進します。

データガバナンスから最も恩恵を受けるのはどの企業ですか?

もちろん、適切に実行された包括的なデータ ガバナンス ポリシーは、企業全体に利益をもたらします。しかし、それらはビジネスの機能領域にも特定のメリットをもたらします。

  • 財務: 高品質でタイムリーなデータは、株主に正確な財務報告を提供します。
  • マーケティング業務: 顧客データ、エンゲージメント率、リード指標、およびその他の主要なマーケティング データ ガバナンス指標は、販売およびマーケティング戦略をサポートし、情報を提供します。
  • 法令: ポリシーと手順は、コンプライアンスと消費者のプライバシーを確保し、リスクを軽減し、ビジネスを保護します。
  • 効率: ガバナンス ツールとプロセスは、運用効率を自動化し、向上させることができます。
  • リーダーシップ: 一貫性のある正確で高品質なデータは、監視を提供し、戦略に情報を提供し、潜在的な市場機会を特定します。
  • 顧客サポート: 正確で完全な一元化されたデータにより、顧客サービス担当者はより少ないタッチポイントで問題や懸念を迅速に解決できます。

3 つのデータ ガバナンス運用モデル

データ ガバナンス プログラムを設計するときは、ビジネスの規模とアーキテクチャに最適な運用モデルを検討する必要があります。モデルは運用ガイドラインを詳述し、監視を確立し、データの所有権と意思決定のためのインフラストラクチャを提供する必要があります。組織は、集中型、分散型、ハイブリッドの 3 つの基本モデルを評価する必要があります。

1.集中化

一元化されたデータ ガバナンス モデルでは、多くの場合、1 人の人物がデータ ガバナンス リーダーとして指名され、意思決定を行い、プロジェクトに指示を与える責任があります。一部の組織では、この担当者は、マスター データの管理と、必要または要求に応じたユーザーへの配布も担当する場合があります。他の組織では、コンポーネントを分散して配布し、チーム リーダーを割り当ててデータセットを開発し、ユーザーに情報を配布する場合があります。

長所:

  • より良いフォーカス: データを収集、管理、配布する代わりに、チームは重要なタスクに集中できます。
  • 品質管理: 組織全体でデータに一貫性がある場合、チームはビジネスに関してより適切な意思決定を行うことができます。
  • セキュリティの強化: データの追跡と保護が容易になり、データの誤った取り扱いに関連するリスクが軽減されます。
  • 原価管理: データを一元化すると、 資力 プロセスを簡素化します。

短所:

  • トップダウンのアプローチとして、集中型モデルは官僚主義を促進し、ビジネスの各領域の固有のニーズを満たすことができません。

2.分散化

分散型データ ガバナンス モデルでは、通常、委員会がエンタープライズ データ ガバナンス ポリシーを設計および管理します。ただし、ビジネスの機能部分は、独自のデータセットを作成および管理し、ユーザーへの情報の配布を処理します。

長所:

  • 改善された表現: ビジネスのすべての分野と、それぞれに固有の課題を検討してください。
  • より良いデータ: データは、それを使用して仕事を遂行する人々によって作成されます。
  • 効率の向上: 設定が比較的簡単で、変化するビジネス ニーズや要件により柔軟に対応できます。
  • 共有メンテナンス: 複数のデータ所有者が、データ ガバナンス ポリシーを管理および実施する責任を共有します。

短所: 

  • 分散型モデルは、マスター データの不一致や重複につながり、コンセンサス、レポート、および意思決定に影響を与える可能性があります。

3.連合

フェデレーション モデルでは、一元化されたエンタープライズ データ ガバナンス構造によって、従うべきフレームワーク、テクノロジ、およびベスト プラクティスが提供されますが、アプリケーションの所有者は自律的に運用されます。つまり、ビジネスの各領域には独自のデータとメタデータがあり、ビジネス ニーズに最適な標準、ポリシー、および手順を自由に開発できます。

長所:

  • さらなる自律性: チームは、他のチームに影響を与えることなく、独自のデータを管理およびスケーリングできます。
  • より迅速な問題解決: 問題は、いつどこで発生しても解決されます。
  • 敏捷性の向上: ビジネス ニーズが発生するとすぐに、チームはデータを実験して調整できます。

短所:

  • 自律的に運営するためには、各事業領域での深い専門性が必要です。また、組織全体のチーム間でデータの一貫性と調整を確保するために、追加の手順を実行する必要があります。

結論

この記事をお読みいただきありがとうございます。この記事が、データ ガバナンスのフレームワークをよりよく理解するのに役立つ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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1 つのコメント

  1. […]データ、データ資産を活用してデジタル変換を成功させることができます。これは、組織の成長、将来のビジネス目標、およびビジネス モデルに適合するデータ ガバナンス フレームワークを展開することを意味します。枠組み […]

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