データ ガバナンスの 15 のベスト プラクティス
この投稿では、15 のベスト プラクティスを紹介します。 データガバナンス.記事に入る前に、考えてみましょう データガバナンスとは.データガバナンスは、データガバナンスを確実にするための一連の原則と実践です データの品質 そのライフサイクルを通して。 Data Governance Institute (DGI) は、これが、あらゆる組織のさまざまなデータ利害関係者が情報ニーズを特定して満たすのに役立つ一連の実用的なフレームワークであると考えています。 DGI は、企業はデータを管理するためのシステムだけでなく、これらの規則が確実に守られるようにするためのプロセスと手順を備えた完全な一連の規則も必要であると考えています。これは、どのガバナンス システムにとっても困難な作業です。
データは、ビジネスの成功を左右する中核的なビジネス資産になりつつあります。デジタルトランスフォーメーションは、世界中で議題に上っています。データを管理できれば、データ資産を活用してデジタル トランスフォーメーションを成功させることができます。これは、 データ ガバナンス フレームワーク 組織の成長、将来のビジネス目標、およびビジネス モデルに適合します。フレームワークは、このプロセスで必要なデータ標準を制御し、組織内および会社が運営されているビジネス エコシステム内で必要な役割と責任を委任する必要があります。
データ ガバナンスの 15 のベスト プラクティス
一方では、データ ガバナンスに関与する他のプロセスから学ぶことができます。ただし、組織はそれぞれ異なり、無意識の成熟段階から効果的な成熟段階に至る過程で、データ ガバナンスのプラクティスを調整する必要があります。データ ガバナンスの 15 のベスト プラクティスを次に示します。
- 小さく始めましょう。ビジネスのあらゆる面で、傲慢になってはいけません。迅速に勝利し、時間をかけて野心を構築することを目指します。
- 明確で測定可能な具体的な目標を設定します。測定できないものは制御できません。目標を達成したことを祝い、それを使って次の目標を勝ち取りましょう。
- 所有権を定義します。企業の所有権がなければ、データ ガバナンス フレームワークは成功しません。
- 関連する役割と責任を特定します。データ ガバナンスは、ビジネスのあらゆる部分からの成果物を含むチームの取り組みです。
- 利害関係者を教育します。可能な限りビジネス用語を使用し、データ ガバナンス分野の学術的な部分をビジネス コンテキストで意味のあるものに翻訳します。
- ビジネスモデルに注目。データ ガバナンス フレームワークは、企業内でビジネスを行う方法に統合する必要があります。
- インフラストラクチャ、アーキテクチャ、およびツールをマッピングします。データ ガバナンス フレームワークは、エンタープライズ アーキテクチャ、IT 環境、および必要なツールの論理的な部分である必要があります。
- 標準化されたデータ定義を開発します。一元的に管理する必要があるものと、機敏にローカライズして管理する必要があるものを区別し、両者のバランスを取る必要があります。
- データ フィールドを識別します。データドメインから始めて、影響とアクションの最適な比率を取得して増加させます データ ガバナンスの成熟度.
- 主要なデータ要素を特定します。最も重要なデータ要素に焦点を当てます。
- コントロール メトリックを定義します。これらを最も意味のあるビジネス プロセス、IT アプリケーション、レポートに展開します。
- ビジネスケースを構築します。成長、コスト削減、リスク、およびコンプライアンスに関連するデータ ガバナンスの成熟度を高める利点を特定します。
- メトリックを使用します。一般的な企業業績に関連する限られたデータ品質 KPI に焦点を当てます。
- 頻繁に通信します。データ ガバナンスの実践者は、コミュニケーションが規律の最も重要な部分であると考えています。
- これはプロジェクトではなく実践です。
データガバナンスはどのように実装されていますか?
データ ガバナンスの分野には、データ標準、データ品質、 メタデータ、データモデル、データ流通、データストレージ、データ交換、データライフサイクル、データセキュリティなど。データガバナンスの分野は銀行業務の発展とともに変化しており、分野間の関係も継続的に発掘・分析する必要があります。そして最後に、相互の調整と検証のフィールド ネットワークが形成され、データ ガバナンスの有効性が総合的に向上します。
- データ アーキテクチャ管理: 生成者から消費者へのデータの配布、送信、および保存のための論理フレームワークの計画と管理。
- データ モデル管理: 企業の情報モデルは、企業データ標準のグラフィカルな表現です。
- データ標準管理: 企業の重要な活動とオブジェクトのデータ記録形式を標準化します。
- データ品質管理: データの標準化、正確性、一貫性、完全性、および適時性を継続的に監視および評価します。
- メタデータ管理: 企業データ資産を登録し、それらの関連性を記録します。
- データ セキュリティ管理: データが適切に使用されるように、データのセキュリティ レベルを設定します。
- マスター データ管理: 企業にとって重要であり、システム間で共有されるビジネス データを一元的に定義し、一元的に保存、公開、更新、および削除するプロセス。
- データ ライフ サイクル管理: データの生成、保存、送信、使用、破棄の全プロセスを管理します。
結論
この記事をお読みいただきありがとうございます。この記事が、データ ガバナンスのベスト プラクティス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。
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 ファイルを分析するだけでなく、 データ系統、および視覚的な表示を実行するだけでなく、ユーザーが CSV 形式でデータ系統を提供し、視覚的な表示を実行できるようにします。 (2022 年 8 月 29 日に Ryan により公開)