すべての企業は、ビジネスの成果を支えるために、データをどのように使うかを決め、それを全社的に一貫して扱わなければなりません。 今日の企業は、複数のソースから膨大な量のデータを収集しており、データガバナンスは、リスク管理、価値の最大化、コスト削減に役立っています。
データガバナンスには、企業がデータ資産を管理・保護するために必要な人材、プロセス、技術的なツールが含まれます。 すべては、あなたの会社が収集した情報をどのように扱うかにかかっているのです。 効果的であれば、データが正しく、一貫性があり、正しい方法で管理されていることを確認することができます。
組織全体でデータを管理する枠組みを形成し、信頼性の高いデータを有効活用するきっかけを提供するものです。 この記事では、データガバナンスを定義し、いくつかのベストプラクティスを紹介します。
データガバナンスとは何か？
データガバナンスとは、組織のデータの管理、配布、およびセキュリティを制御するために企業が使用するルールと手順の集合体です。 そのタスクは以下の通りです：
- インフラと技術を創る。
- プロセスやルールの設定と管理。
- 組織内のどの社員や役職が、特定の種類のデータを扱い、保管する権限と責任を持つかを把握すること。
コンプライアンスは、データまたはデータラングリングをいかにうまく管理するかに基づいています。 システムは、モノがどのように保管され、移動され、安全に保たれるかをケアするものです。 しかし、人間側は、ポリシーが策定され、手順が健全で、技術が管理され、データが保護されることを保証します。
データガバナンスの主な構成要素
組織は、適切な意思決定を行う上で、優れたデータガバナンスの恩恵を受けることができます。 よく設計されたプログラムには、ガバナンスチーム、ガイド委員会、データスチュワードが含まれています。 データの使い方のルールでもある。
ここでは、適切なデータガバナンスのための重要な構成要素を紹介します：
- 正直であること：プログラムに参加する全員が、データガバナンスに関する決定がもたらす限界、課題、その他の影響について正直かつオープンにする必要があります。
- データの質： データソースの管理の基礎となるものです。 データ駆動型組織の基礎となるのは、正確で完全、かつ信頼性の高いデータの収集です。 データのガバナンスには、高い品質と強度を持つデータが必要です。
- データの安全性 データセキュリティとは、データソースがもたらすリスクのレベルに応じてデータソースを分類・区分する手法のことです。 ユーザーの対話とセキュリティ手順の間に安全なアクセスチャネルが確立されることを保証します。
- データを管理する：データソースの活用を指示、監視、支援し、ビジネスユーザーがアクセスしやすい形で、高品質なデータの実装に貢献するものです。
- データの明確化： データセキュリティの観点から、組織のデータにアクセスし使用する個人が、その行為に責任を持つことを示唆しています。 ユーザーは自分のデータがどこから来たのか、企業の中で知ることができる。
データガバナンスのメリット
データガバナンスとは、組織がデータとその使用方法を管理・統制するための一連の方法である。 社内のデータ基準やルールを作り、それを実行することで、データの正確性、一貫性、正しい利用を確保することです。 ここでは、しっかりとしたデータガバナンスプログラムによって企業が得ることのできるメリットを紹介します。
品質保証
クリーンなデータは、優れたデータガバナンスプログラムの結果です。 監修を共有する場合は、定期的に清掃、更新、廃棄を行います。 データを扱うのは大変なことですが、データ管理スタッフがすべてを最新かつ適切な状態に保つことができれば、仕事は少しは楽になるかもしれません。
優れたデータポリシーは、組織が有用な情報を見つけて追跡し、無駄な情報、古い情報、または冗長な情報を排除するのに役立ちます。 複数の人がデータを入力すると、一部が重複したり、不正確になったりします。 データポリシーは、チームがエラーを減らし、高品質なデータの単一ソースを作成するのに役立つはずです。
より良いビジネスの意思決定
強力なデータガバナンスにより、組織内のすべての正規ユーザーが同じデータにアクセスできるようになり、企業内でデータのサイロが形成される可能性を排除することができます。 そのため、ユーザーや意思決定を行う人は、データに対する信頼度が高くなり、結果的にその情報に基づく意思決定をより信頼することができるようになります。
規制、法律、業界標準の遵守
システムを導入すれば、あなたのビジネスが最新の法的要件に従うことが容易になります。 人々が法律を守ることを確認し、ルール違反で罰金や罰則を支払う必要がないようにするのです。 また、現行の規制基準に適合していることを確認することで、機密性の高いビジネス情報を、それを持つべきでない人々から守ることができます。
経費の削減
データガバナンスにより、監査が迅速かつ容易になり、日々の業務が改善されます。 情報に基づく誤った判断や時代遅れの判断による無駄を省くことができます。 さらに、現在の活動状況、在庫、利用可能なスタッフを常に把握することで、より良いサービスを提供することができます。
データガバナンスのベストプラクティス
効果的なデータガバナンスを円滑かつ効率的に実行することが可能です。 以下のリストにある、最も重要なベストプラクティスを守るべきです。
- 小さく始めて、でも目立つように考える： データガバナンスには、人、プロセス、テクノロジーのすべてが重要な要素です。 データ戦略を立案・実行する際には、これらのことを忘れないようにする必要があります。 小さなことから始めて、全体像が見えるようにする。 各パーツは、その前のパーツをベースにして、充実したデータガバナンス戦略を構築する必要があります。 人が先で、次にプロセス、そして最後に技術であるべきです。
- 明確で定量的な目標を設定する： 明確で、測定可能で、具体的な目標を設定する。 測定できないものはコントロールできない、単純なことです。 目標が達成されたら、その成功を祝い、さらなる勝利へのモチベーションとする。
- ステークホルダーを巻き込む： データガバナンスに関する方針を立てるには、会社のトップリーダーのサポートが必要です。 社内の全員がリアルタイムガバナンスプランを利用するために、ステークホルダーに何かをしてもらうことができます。
- データガバナンスチームの役割を設定する： 効果的な手続きを行うためには、役割、責任、所有構造を確立する必要があります。 データを作り、管理する人こそ、データのことを一番よく知っているのです。 データマネージャーは、オーナーと一緒になってガイドし、コミュニケーションを円滑にする必要があります。 データガバナンスチームには、さまざまな部署からメンバーが集まり、データガバナンスの取り組みを前進させることができる必要があります。
- 管理されていないデータを考える： 最も貴重なデータの一部は、ファイル、フォルダ、および共有の中にあります。 しかし、このデータは管理されているデータよりも危険にさらされていることが多いのです。 データ管理の計画には、非構造化データも含まれていることを確認してください。
- データを分類してタグ付けする： ビジネスの目標達成に役立つメタデータの標準を設定し、データを複数回使用できるようにします。 ガバナンスの主な目的の1つは標準化ですが、データの分類とタグ付けがなければ達成は難しいでしょう。
- メトリクスで進捗を確認する： プログラムの成功は測定されなければならない。 データポリシーを導入する前に、測定値を定義してください。 そのため、現在のデータ管理の手順で始めることができます。 オリジナルメトリクスを定期的にフォローする。 これにより、データガバナンスのベストプラクティスが理論上だけでなく、実践上も有効であることを確認し、進捗を示します。
- 定期的にコミュニケーションをとる： データガバナンスプログラムや手順のいたるところで、コミュニケーションが重要です。 成功を強調するにしても、失敗後の改革を行うにしても、戦略の有効性を示すためには、明確で頻繁なコミュニケーションが欠かせません。
- ビジネスケースを作る： なぜそうする必要があるのか、ビジネスケースを作成する。 成長、コスト削減、リスク、コンプライアンスに関するものなど、データガバナンスの成熟度を様々に変化させた場合のメリットを判断し、その結果を報告する。
- 自動化を最大化する： データガバナンスプロジェクトを成功させるためには、ワークフロー、承認手続き、データ要求、許可要求など、自動化できるものはすべて自動化する必要があります。 自動化によって時間とコストが削減されるだけでなく、ガバナンスが継続的に実施されることが保証されます。
結論
データガバナンスのフレームワークにより、企業はより高いレベルの生産性で業務を遂行することができます。 一過性のプロジェクトではなく、継続的なプロセスなのです。 しっかりとしたプログラムにより、組織のデータの安全性、標準化、正確性を確保することができます。 また、自社が管理するデータの量や性質、性格の変化に応じて、手順書自体を定期的に見直し、更新する必要があります。
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