データガバナンスのイニシアチブが失敗する 8 つの理由

データガバナンス 組織がプロセスの効率を改善し、ビジネスの成長を促進する機会です。簡単に聞こえることは、非常に難しい場合があります。 Gartner の調査によると、90% 以上のデータガバナンスイニシアチブが失敗しています。今日の記事では、いくつかを見てみましょう データガバナンスイニシアチブが失敗する最も一般的な 8 つの理由.

データガバナンスの取り組みが失敗する理由

データガバナンスの取り組みが失敗する理由 – 1. 明確な目標の欠如

明確な目標はありません。目標がないと言っているのではなく、目標が達成可能で測定可能であることを考慮せずに、目標が大きく、幅広く、的を絞っていないということです。たとえば、目標はすべてを解決することです。 データ品質 企業内の問題。
データガバナンスの目標はあまりに近視眼的であり、データガバナンスのやり直しにつながっています。たとえば、ガバナンスは、データ品質目標の定義と理解について利害関係者の間で意見の相違がある場合に始まります。
データガバナンスの目標はビジネスの目標とは関係がなく、理由ではなく、技術的な観点から管理する方法のみを検討してください。

ヒント: 明確な目標の欠如、または近視眼的なガバナンスの目標に焦点を当てると、一貫したガバナンスメカニズムの開発に失敗し、無駄が生じます。資力データガバナンスが効果を発揮する前に脇に追いやられます。効果的なデータガバナンスは、ビジネス価値に結び付ける必要がある明確なガバナンス目標から始まります。

データガバナンスのイニシアチブが失敗する理由-2. 分業が混沌とし、権利と責任が不明確である。

誰がデータを所有する権利を持ち、誰がデータを使用する権利を持ち、誰がデータを管理する権利を持ち、その他の責任を負うのかについて明確な定義はありません。誰もがデータ品質に責任があると言われていますが、実際にはデータ管理は非常に混沌とし、多くの重複があり、実際に問題が発生した場合、誰も責任を負いません.
明確なデータの権利の確認と説明責任のメカニズムが確立されておらず、データの問題が発生した場合、誰に連絡すればよいか分からず、複数の関係者による調整によってプロジェクトの実施が遅れ、多くの品質問題が解決されていません。
IT スタッフは、データ品質の定義と傾向に集中し、データ品質の問題の根本原因を分析して特定できます。
ビジネス担当者がデータ構造を分析し、 データ系統 とデータの使用。

ヒント: 効果的なデータガバナンスでは、データの権利と責任を確認し、IT 部門とビジネス部門の間の協力関係を適切に処理する必要があります。 IT 部門は技術的な提供に集中する必要があり、ビジネス部門はデータ品質ルールの定義とデータ品質の継続的な改善に集中する必要があります。データ品質を監視および改善するために、両方のチームが協力し、オープンなコミュニケーションラインを維持する必要があります。

データガバナンスの取り組みが失敗する理由その3.トップの注意不足

シニアマネージャーはデータガバナンスについて高いレベルの認識を持っておらず、データガバナンスは IT 部門または DBA の責任であり、IT チームがあまり関与せずに処理できると信じて、データガバナンスとデータ管理を混同しています。上級幹部からの注目。
上級管理職は、「データは資産であり、ガバナンスは非常に重要であり、強力にサポートする必要があります」などのスローガンを毎日叫びます。スローガンは大声で叫びましたが、実際の行動はありませんでした。データ部門に完全な権限を与えたり、小規模で影響力のない部門を担当させたりすることはできませんが、これは現実的ではありません。
シニアマネージャーは、データガバナンスの目標と業績を結びつけることを促進する権限と影響力が不十分です。部門横断的な調整の場合、各部門はうまく連携することを約束しますが、実際の実装では、それはまだ独自の方法です。

ヒント: 効果的なデータガバナンスプロジェクトには、シニアリーダーが責任を負う必要があります。主要なシニアマネージャーは、データガバナンスについて一定の理解を持っているだけでなく、かなりの権限と影響力を持ち、部門間で調整でき、プロジェクトのデータ部門に完全な権限と強力なサポートを与えることができる必要があります。

データガバナンスの取り組みが失敗する理由 – 4. データガバナンスの専門家の不足

データガバナンスとシステム管理を混同すると、IT システム管理者はデータの品質について説明責任を負うことになります。これは、水道管の修理業者に水道水の品質の責任を負わせるのと同じくらい信頼できません。
IT は、データ品質管理は IT 担当者のすべてであると考えられており、IT はアルゴリズム、モデル、およびプログラミングを理解するのに十分です。ただし、データ品質チームは、ビジネス分析の考え方と、正しい決定を下すためのビジネスプロセスの十分な理解を備えている必要があり、ビジネスを理解していなければ、悪いデータの影響を理解できない可能性があります。
データの品質はビジネスマンの仕事であり、ビジネスマンが責任を負うだけで十分であると誤解しています。ただし、データ品質とは、ビジネスルールを特定してエラーを修正することだけではなく、データを継続的に監視し、エラーのリスクを最小限に抑えるプロセスを設計することでもあります。また、多くの企業では、ビジネスルールを明確に説明できるビジネスパーソンは多くありません。

ヒント: データガバナンスは部門横断的なものであり、1 つの部門や 1 人のビジネスではありません。純粋なビジネス担当者も孤立した技術スタッフも、データガバナンスを提供する完全な能力を持っていません。企業は、データガバナンステクノロジとエンタープライズビジネスの両方を理解しているデータガバナンスの専門家グループを育成する必要があります。

データガバナンスの取り組みが失敗する理由 – 5. 不透明なルールとシステム

策定されたデータ管理システムとデータ管理プロセスは公開されておらず、定義されたデータ標準も公開されておらず、関連する利害関係者がこれらの規則を認識しているかどうかも不明です。
データガバナンスの進捗状況と結果はタイムリーに報告されず、関連するリーダーや部門は結果を見ることができません。
データは資産であり、「隠す」必要があり、他の部門と共有できないと誤解しています。「情報の孤島」があってこそ、他部署との「情報ギャップ」を維持し、「謎」を確保することができます。

ヒント: 効果的なデータガバナンスには、完全な透明性が必要です。プロジェクトの進捗状況、作業の結果、および既存の問題は、データガバナンスに対する信頼を高めるために、上司とビジネス部門に間に合うように表示される必要があります。問題を隠すのではなく、タイムリーに公開して解決する必要があります。データレベルでは、透明性を高める必要もあります。マスターデータと参照データは社内で共有する必要があります。データ資産とデータ系統は、データを見て、見つけて、適切に使用できるように、可能な限り視覚化する必要があります。

データガバナンスの取り組みが失敗する理由 – 6. 受動的なデータガバナンス

データ品質ではなく、ビジネスプロセスのみに焦点を当てます。
確立するイニシアチブ データガバナンス戦略 統一されたデータ標準はなく、各システムのデータは独立して維持されます。
普段は、データガバナンスとデータ品質の問題のタイムリーな処理に注意を払っていません。

ヒント: 効果的なデータガバナンスには、イベントの前、最中、後の 3 つのレベルでデータガバナンス戦略を構築する必要があります。イベントの前に: データ標準を定義して確立し、データ標準の宣伝とトレーニングを実施し、エンタープライズデータ文化を育成します。実施中: データ標準に基づくデータ検証、確立されたプロセスとシステムに基づくデータの保守と使用。事後: 継続的なデータ品質測定、進行中のデータの問題、ビジネスプロセスの改善など。

データガバナンスイニシアチブが失敗する理由 – 7. プロジェクトベースのデータガバナンス

データガバナンスを 1 回限りのプロジェクトとして扱い、プロジェクトの実施によってデータ品質が一晩で改善されることを強く期待します。
データガバナンスとは、現在発見されているデータの問題に対処することだと誤解しています。
データ品質とデータガバナンスのプロセスは 1 回限りの作業であると誤解している。
データガバナンスポリシーとデータ品質対策は関連部門と合意する必要はないと誤解している。

ヒント: データガバナンスの最終的な目標は、データの価値を高めることです。これは、段階的な改善と段階的な反復を必要とする継続的かつ長期的な運用プロセスです。データガバナンスが 1 つのステップで完了することを期待するのは非現実的です。プロジェクトベースのデータガバナンスは不完全であり、継続的ではありません。一時的なデータの問題は解決できますが、継続的なデータ値を取得することは難しく、効果は不十分な運命にあります。

データガバナンスイニシアチブが失敗する理由 – 8. サイロ化されたデータガバナンス

データ標準は確立されているが、データ標準は実装されておらず、レガシーシステムは機能しない データ変換 と データマッピング、新しいシステムはデータ標準に言及していません。データ標準は棚上げされ、一枚の紙になります。
データガバナンスを、ビジネスプロセスに関連付けられていない別の追加タスクと見なします。ビジネス部門は、データ品質の問題を解決するために協力するだけで、ビジネスプロセスに組み込まれたデータルールを受け入れません。
ビジネス部門は、データガバナンスは余分な作業負荷を増加させるだけであり、ビジネスに特定の制約を課し、ビジネスパフォーマンスに何の助けも価値もないと考えています。

ヒント: 効果的なデータガバナンスは、ビジネスパーソンがビジネス目標を達成するためのツールと見なす必要があります。追加のタスクとしてではなく、企業のビジネスプロセスに組み込まれ、ビジネスの日常生活におけるデータの保守と使用を規制するものと見なす必要があります。 .

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取り組みが失敗する理由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し、データ系統を取得して視覚的に表示できるだけでなく、ユーザーがデータ系統を CSV 形式で提供し、視覚的に表示することもできます。 (2022 年 7 月 10 日に Ryan により公開)

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