データガバナンスの成熟度モデルを測定する方法

データガバナンス 組織内にプロトコルが存在しない。 データ品質 保証できません。データが構造化されておらず、変更が文書化されていない場合、その品質は急速に低下します。これはデータチームにとって最大の頭痛の種であるだけでなく、ビジネスユーザーが企業データを使って革新することを妨げます。質の悪いデータと存在しない データ管理 プロセスが不正確なデータセットにつながる可能性があります。

データが間違っていると、有害なビジネス上の決定から潜在的なデータ侵害や費用のかかるコンプライアンス違反まで、破滅的な結果をもたらす可能性があります。これらの問題に対処するには、組織は データガバナンス戦略ですが、その戦略を成功させるには、高度なデータ成熟度が必要です。これを達成する最善の方法は、 データガバナンス成熟度モデル.

データガバナンス成熟度モデル

データガバナンスの成熟度とそのモデル

より高いレベルのデータガバナンスの成熟度を達成するには、組織はデータガバナンスの成熟度モデルに準拠する必要があります。このモデルには多くの例がありますが、最もよく知られている例に入る前に、用語を理解しましょう。

データガバナンスの成熟度とは正確には何ですか?

データガバナンスの成熟度とは、組織がデータガバナンスプログラムの実装と採用に関して到達した段階を指します。未熟な組織は、組織化されていないデータを大量に抱えており、それを使用して成長を促進することはありません。あるいは、成熟した組織は、重要なビジネス資産としてのデータの重要性を十分に認識し、それに応じて管理します。

データガバナンスの成熟度モデルとは?

データガバナンス成熟度モデルは、組織のデータガバナンスプログラムを測定し、組織全体に伝達するためのツールおよび方法論です。成熟した組織では、データ資産を管理、アクセス、革新するためのすべてのプロセスが整っています。高度でない組織は、成熟度モデルを使用してこれを達成できます。

IBM、スタンフォード、ガートナー、オラクルの例など、よく知られたデータガバナンス成熟度モデルがいくつかあります。これらのモデルは、データを効果的に管理する方法、ユーザーアクセスを提供する方法、高品質のデータを保証する方法、および組織内の全員がこれらの進歩から利益を得られるようにする方法を企業が学習できる手段を提供します。

データの成熟度に万能のモデルはありません。モデルを選択したとしても、組織に合わせて調整する必要があります。組織が最高レベルのデータガバナンス成熟度に達すると、目に見える結果が見られます。企業全体で、データは革新とコラボレーション、より良いビジネス上の意思決定に使用され、これらの組織はデータ保護規制への違反に対する多額の罰金を回避できます。

どのデータガバナンス成熟度モデルを使用する必要がありますか?

データガバナンスの成熟度モデルはいくつかありますが、データガバナンスの成熟度モデルを決定する際には、多くの要因を考慮する必要があります。これらには、主要なビジネスドライバー、モデルの実装に必要な予算、既存のデータ管理とガバナンスのフレームワーク、および業界が含まれます。

プログレッシブデータガバナンス成熟度モデル

各データガバナンス成熟度モデルの目標は同じですが、Gartner も IBM も、企業が直面する課題を克服するために必要な詳細を提供していません。組織は、データガバナンスプログラムの進捗状況を追跡できます。

レベル 1: 未定義

データの重要性を知らない;
何もしない;
フローは反応的で、しばしば無秩序です。

レベル 2: 認識している

データの重要性を認識します。
既存のデータプラクティスが理解され、文書化されている。
データソースのリストを提供します。

レベル 3: 定義済み

データガバナンスのルールとポリシーが定義されています。
データの所有者を特定し、データスチュワード;
ガバナンス委員会を設置。
インストールされたデータディレクトリ。

レベル 4: 実装済み

データガバナンスポリシーと施行規則を施行します。
訓練を受けた;
データを収集して測定します。
ユーザーが提起したデータ品質の問題を監視するためのアラートを設定します。

レベル 5: 最適化

効率を改善するための最適化されたルールとポリシー。
再設計されたワークフローにより、冗長性が削減されます。
発見しやすさを高めるために、ユーザーがデータにフラグを立てます。

データガバナンスの成熟度モデルは、データガバナンスの 3 つのコア領域 (データ品質、データアクセス管理、データリテラシー) に適用する必要があります。目的は、モデルを 3 つのドメインのそれぞれに個別に適用し、データガバナンスの問題に徐々に対処することです。

組織の現状を理解し、次のレベルに移行するための最良の方法は、正式なアンケートを通じてデータユーザーに質問することです。これにより、組織がどこにあり、従業員が何を知っていて、何を知らないかを理解できるようになります。

IBM データガバナンス成熟度モデル

IBM Data Governance Maturity Model は、最も広く知られているモデルの 1 つです。このモデルは 2007 年に開発され、組織が 11 のコアデータガバナンス領域の進捗状況を判断するのに役立ちます。これらには、データ認識と組織構造、データポリシー、データガバナンス、データ品質管理、データライフサイクル管理、IT セキュリティとプライバシー、データアーキテクチャ、データ分類、コンプライアンス、価値創造と監査が含まれます。

レベル 1: 初期

データプロセスまたはガバナンスがないことに限定されます。
データ管理はアドホックでリアクティブです。
データを追跡するための正式な手順はありません。
締め切りに間に合わず、プロジェクトの予算を超えています。

レベル 2 にアップグレードするには、データチームは、データが組織全体でどのように共有されているかを確認し、データ所有者やその他の利害関係者を含む計画を策定する必要があります。

レベル 2: 管理

ユーザーはデータのビジネス価値を認識します。
マップデータインフラストラクチャなどの一部のデータプロジェクトは進行中です。
自動化はほとんどありません。
データガバナンス対策が合意され、使用可能であること。
データチームはメタデータに注目し始めます。

レベル 3 に到達するには、規制措置をさらに発展させ、文書化する必要があります。これを行うには、重要なインフラストラクチャと要件をマッピングするモデルの作成を開始します。

レベル 3: 定義済み

データポリシーが明確に定義されている。
多くのデータスチュワードが特定され、任命されています。
いくつかのデータ管理手法が使用されています。
データ統合 計画が策定されています。
ユーザーはデータ管理プロセスを共有し、理解しています。
マスターデータの管理は一般的です。
データ品質リスク評価手段が使用されています。

組織は、データポリシーとガバナンスプロセスを引き続き指定および実装するにつれて、レベル 4 に移行します。

レベル 4: 定量的管理

データポリシーが明確に定義されている。
企業レベルのデータガバナンス対策が実施されている。
明確なデータ品質目標が設定されています。
データモデルはすぐに利用できます。
データガバナンスの原則は、すべてのデータプロジェクトを推進します。
パフォーマンス管理はライブで進行中です。

最高レベルのデータ成熟度を達成するには、KPI やその他のパフォーマンスメトリックの生成に集中する必要があります。これを行うには、データモデルを実装するための明確で簡潔な計画を立てる必要があります。

レベル 5: 最適化

データ管理コストの削減;
自動化は一般的です。
明確で包括的なデータ管理原則を全社的に採用する。
データガバナンスは企業文化の一部です。
データプロジェクトの ROI を計算して追跡することは、標準的な方法です。

成熟した組織は、重要なビジネス資産としてのデータの重要性を十分に認識し、それに応じてデータを管理します。

Gartner データガバナンス成熟度モデル

もう 1 つの広く認識されているモデルは、Gartner Data Governance Maturity Model です。 2008 年以来、Gartner モデルにより、組織は次の 5 つの主な目標を達成できるようになりました。

全社的なデータ統合。
統一されたコンテンツ;
マスターデータドメインの統合。
スムーズな情報チャネル;
メタデータ管理;

レベル 0: 未定義

データガバナンス、データの所有権、または説明責任はありません。
情報共有のためのプロセスや構造がない。
標準化やメタデータ管理はありません。
ほとんどのアーカイブとドキュメントの共有は電子メールで行われます。
統合なし、データの断片化。
重要なビジネス上の決定は、不十分な情報で行われます。

アクション項目: データチームとプランナーは、データガバナンスの重要性について主要なビジネスリーダーを教育し、コンプライアンス規制に違反した場合の潜在的な影響に焦点を当てる必要があります。

レベル 1: 認識

データ所有者の不在は明らかです。
ビジネスリーダーは、エンタープライズ情報管理 (EIM) のサポートが不足していることを認めています。
データの価値はますます明白になっています。
データ品質の問題に対するある程度の認識。
人々は、標準化されたデータポリシーとプロセスの必要性を認識しています。
冗長なレポートと非効率的な BI プロセスに注意してください。
EIM を持たないことのリスクは、より明白になりつつあります。

アクションアイテム: データチームは、既存のエンタープライズアーキテクチャと戦略的なビジネス目標に沿った EIM 戦略を策定する必要があります。

レベル 2: 反応性

組織は企業データの価値を理解しています。
部門、プロジェクト、システム間でデータが共有され始めます。
データ品質プロセスは受動的です。
ポリシーは整備されているが、採用率は低い。
開発中のデータ情報および保持評価プロセス。

アクション項目: 主要なビジネスリーダーは、最初の手順を促進し、採用を促進する必要があります。同時に、全体的な価値提案を提供する必要があります。

レベル 3: アクティブ

データ管理者と所有者が特定され、アクティブです。
コラボレーションは重要なエンタープライズプロセスと見なされます。
役割とガバナンスモデルが確認されました。
全社的なガバナンス契約の遵守。
データガバナンスは、すべてのプロジェクトの開発と展開に不可欠な部分です。
運用リスクの軽減;

アクションアイテム: EIM 戦略を作成してビジネスの利害関係者と経営陣に提示し、部門レベルで EIM の機会を特定します。

レベル 4: 管理

データが重要であるという企業全体のコンセンサス。
データポリシーが作成され、開始され、十分に理解されている。
データガバナンス機関が作成されました。
データ指標は明確に定義されており、簡単にアクセスできます。

アクションアイテム: IT 管理タスクのインベントリを作成して、EIM ポリシーに準拠していることを確認する必要があります。データ管理プロセスを評価するためのスコアカードが必要です。

レベル 5: 有効

データと管理情報を活用することは、競争上の優位性をもたらすと見なされています。
サービスレベルアグリーメント (SLA) があります。
生産性目標の達成とリスクの軽減は、EIM 戦略に関連する 2 つの目標です。
EIM を担当するチームは成熟しており、活動的です。
主要な EIM 目標が達成されました。

アクションアイテム: リーダーシップの変更が発生した場合でも、EIM の管理と品質基準が継続されるようにするための措置が講じられていることを確認します。

企業が最高レベルのデータガバナンス成熟度に達すると、目に見える結果が見られます。

データは、現代のビジネス成長の最も重要な原動力です。重要なビジネス上の意思決定をサポートするだけでなく、組織全体のイノベーションを支援するコラボレーションプラクティスを可能にします。

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成熟度モデル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 6 月 23 日に Ryan により公開)

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