2023 年に実施すべきデータ ガバナンスの 8 つのステップ

データ ガバナンスは進化しています。 Gartner の調査によると、組織の 61% が、コンプライアンスだけでなく、ビジネス プロセスと生産性のためにデータの最適化を優先しています。 これらの目標を達成するには、データ ガバナンスの重要性と従うべき主要な手順を理解する必要があります。

2023 年のデータ ガバナンスの重要性を理解する

組織はデータ ガバナンスを利用して、顧客データとビジネス データを最大化します。 顧客、従業員、資産などに関するデータを取得し、それが適切かつ効率的に利用されるようにすることで、重要なビジネス上の意思決定を支援するデータに簡単かつ確実にアクセスできるようになります。

セキュリティは、データ ガバナンスのもう 1 つの大きな利点です。 データ ガバナンス構造を作成することで、組織のナレッジ リポジトリのセキュリティを保証できます。 これらすべての利点を考慮すると、データ ガバナンスの意味を理解し、2023 年に適切なデータ ガバナンスの手順を実装することは理にかなっています。

データ ガバナンスとデータ管理は、一般的に同じ意味で使用されますが、異なる用語です。

データ ガバナンスは主に文書化に重点を置いています。 企業のデータの所有者、データにアクセスできるユーザー、利用可能なデータ ソース、およびデータ セキュリティと適用される要件への準拠を確保するために確立されたプロセスを定義します。

データ管理は、主にアクション、つまりデータ ガバナンス戦略の規制とガイドラインの実装に関するものです。

データ ガバナンスの 8 つの重要なステップ

2023 年に効果的なデータ ガバナンスを実現するには、次の手順と推奨事項を覚えておく必要があります。

1. データ ガバナンス計画をチームに伝える

すべてのチームまたは利害関係者に、堅牢なデータ ガバナンスがタスクの効率化にどのように役立つかを説明します。 これは、共有ドライブ内で複数の個人が使用する Excel スプレッドシートを作成するなど、この目的に向けた取り組みが重要なデジタル資産であることを理解するのに役立ちます。 組織全体の目標を達成する上でデータ ガバナンス プログラムが重要であることを認識していれば、人々はデータ ガバナンス プログラムを受け入れる可能性が高くなります。

2. 既存のデータ ガバナンス対策を検討する

意識しているかどうかにかかわらず、おそらく、あなたの会社はすでにかなりの量のデータ ガバナンス オペレーションに取り組んでいます。 「マスター データ管理」など、現在行っていることを調べて、どこに抜け穴があるか、グループ内に不整合があるかどうか、改善されたデータ ガバナンス プログラムに何が必要かを判断します。

3. データ ガバナンスの構成要素を理解する

アプローチは、組織のデータ関連の目的を説明する正式なミッション ステートメントまたは憲章から始める必要があります。 この段階を完了したら、これらの目的の達成を支援するデータ ガバナンス要素に進むことができます。 一般的には次のものが含まれます。

• ドキュメンテーション: 確立されたプロセスを見直して、何をどこで変更する必要があるかを判断するための、ビジネスの出発点です。
• データ カタログ: 検索機能、データ生成の履歴、コラボレーション ツール、ファイル形式などの情報を含むアクセス可能なデータのリストと、その他すべての関連する特性。
• データ マッピング: 組織内のデータ フロー、そのさまざまな相互接続と交差点、およびそのフローがその状態をどのように変更するかの表現。
• 用語集: 組織固有の用語と概念の説明を含む一般的な用語集。
• メタデータ: メタデータは、他のデータを分類および取得するために使用されるデータです。 たとえば、データが猫の写真の場合、メタデータのインスタンスには、ファイルの種類、関連するタグまたはフレーズ、およびファイルの使用権も含まれます。
• マスター データ: データ ガバナンス戦略にとって不可欠であると見なされた、定義済みの信頼できるデータ ソース。

4. 現在のデータ ガバナンスの成熟度レベルと考えられる最終目標をマッピングする

成熟度モデルを使用すると、データ ガバナンス計画を効果的に採用するための組織の能力を評価できます。 このアプローチでは、企業全体のさまざまな程度のエンゲージメント、認知度、およびユーザーの賛同を分析し、戦略のロールアウトをどのように調整するかについてのガイダンスを提供します。 通常、次のようなものには 5 つのフェーズがあります。

• 幼児期: 現時点では、ガバナンス アプローチに関するコンセンサスは限られている可能性があります。 現在の回避策とセグメント化されたデータ ガバナンス対策は、マネージャーがそのようなイニシアチブの要件をまだ理解していない場合に「十分」である可能性があります。
• 初期化: この時点で、著名人は、過去の成功を再現するにはより効果的な対策が必要であることを理解しています。 フェーズ 1 で達成した戦略を採用する必要があることをチームに納得させるのは、あなたの責任です。
• コース修正: このフェーズでは、データ ガバナンスの計画はより安定しています。 主要な管理手法を使用して、広範な統合されたガバナンス フレームワークを確立するプロセスに向けてビジネスを準備できます。
• ビジネス上の利点: このフェーズでは、プロセスがより洗練され、組織全体で一貫しています。 データ ガバナンスに対する一貫したアプローチがあり、参加者が大幅に増加しました。 また、データ ガバナンス システムは、現在および将来のビジネス ニーズに明確に関連付けられています。
• 最適化: レベル 4 を達成した企業は、データ ガバナンスをプロセスの基本的かつ不可欠な要素と見なしています。 データ ガバナンス ポリシーはしばらく運用されており、最適化対策を積極的に実施しています。

5. 所有権を割り当てる

誰のデータが誰のものであるかを特定することは、2023 年にデータ ガバナンスを採用するための次の段階です。これらの個人は、データに対する最終的な権限を持っているため、簡素化されたデータ ガバナンス ポリシーの開発に積極的に参加する必要があります。 そのため、最高データ責任者 (CDO) またはガバナンス ディレクターがプログラムの開発プロセスを主導する場合でも、データ所有者の賛同はその達成に不可欠です。 関係者がさまざまな場所で作業している場合、2023 年には特に難しいステップになる可能性があります。そのため、全員が同じページにいることを確認してください。

6. 好みのデータ ガバナンス モデルを選択します – 集中型または連合型

従来、企業は受動的でコンプライアンス重視のアーキテクチャを使用してきました。 彼らは、ユーザーがデータを生成、取得、管理、および破棄する方法を概説しました。 現在の分析を活用するには、企業はコンテキストを認識し、創造性を促進する革新的なガバナンス モデルを必要としています。

さらに、ガバナンス パラダイムは集中化または分散化する必要があります。 集中型アーキテクチャでは、IT またはその他の機関が、1 対多のビジネス用途のデータ アクセスを制御します。 「作り手」はほんの一握りで、残りは傍観者です。 複数のグループがデータ権を所有する場合、フェデレーション ガバナンス システムが発生します。 これは、部門ごとに異なるデータ要件がある場合に重要です。

妥協点として、委任されたデータ ガバナンスを検討することもできます。 このセクションでは、IT または集中管理から独立した新しい役職を紹介します。 たとえば、サイト管理者やデータ スチュワードは識別可能であり、データ ソースにすぐにアクセスできる可能性があります。 データを検証、推進、認定するプロセスの導入は、承認ワークフローによって制約される場合があります。

7. データ ガバナンスを実装する

これは、データ ガバナンス戦略を実装するための運用コンポーネントであり、特に次の 3 つのプロセスで構成されます。

• データ評価の実施: データ ガバナンス ポリシーを確立するには、企業は現在所有しているデータを認識している必要があります。 この手順のコンポーネントとして、企業はまずデータのインベントリを作成し、データを分類し、データをフィルター処理してナレッジ ストリームまたはバケットに入れる必要があります。
• メタデータ ストレージの一元化: 通常、組織内の部門には独自のメタデータ管理データベースがあります。 しかし、これはデータのサイロ化をもたらしました。 一元化されたメタデータにより、分析に必要なスケーラビリティと柔軟性が保証されます。
• データの準備: これは、最も時間のかかるフェーズの 1 つです。 生のメタデータに戻り、変換し、修正し、データセットをデータ カタログに結合する必要があります。 その主な活動は、データのクレンジング、標準化のためのデータ変換、および用語集テンプレートの開発です。

幸いなことに、これらのステップの 1 つまたは複数を変換できる、利用可能なデータ ガバナンス ソフトウェア プラットフォームがいくつかあります。

8. リスク評価とともに流通経路を作成する

最後に、データ ガバナンスの最新のイニシアチブは、データを民主化する必要があります。 したがって、ポリシーは、日常のタスク、プロセス、および定期的に使用する個々のツールに統合されたときに最も効果的です。 チーム間でデータを配布する一方で、セキュリティ プロトコルとコンプライアンス義務も考慮する必要があります。 たとえば、グローバル データ保護規則 (GDPR) により、追加のセキュリティ保護手段の実装が強制される場合があります。

重要ポイント

企業がこれまで以上に多くの情報を (IoT、リモート デバイス、オンライン プラットフォーム、ビジネス アプリなどから) 生成するにつれて、適切なデータ ガバナンスが不可欠になります。 最低レベルでは、データ保護法の遵守を保証し、最も成熟した段階では、より強力な分析への道を開きます。 これらの 8 つのデータ ガバナンスのステップは、2023 年に成功するために不可欠であり、5 つの追加の戦略的手段を通じて、いつでもガバナンス戦略を強化できます。