信頼できるデータを構築したいのであれば、優れたデータ管理フレームワークを使用すべきです。 信頼性の高い情報は、優れた管理手法に基づいたデータ基盤から生まれます。
このお役立ち情報を正しく使うことで、信用金庫に興味を持った会員が、信用金庫を信頼し、もっと取引したいと思うようになります。 また、規制当局に報告書を送り、リスクを低減しようとする場合、データの取り違えなしに正確なデータを得る必要があります。
多くのステップでデータマネジメントのフレームワークを確立しています。 すべてのステップが互いに、そして全体としてうまく機能しています。 アクションが欠けると、問題が発生します。 ここでは、データマネジメントのフレームワークを構成するすべてのステップを簡単に探っていきます。 しかし、その前に、データマネジメントのフレームワークとはどういうものかを学びます。
データマネジメントフレームワークとは？
データマネジメントフレームワークは、企業のデータをうまく管理するために必要な人材管理、手順、ポリシーのモデルです。 ビジネスに不可欠なデータを提供するために必要なすべての要素を確保することができます。 このモデルは、データマネジメント戦略とも呼ばれる。
データマネジメントのフレームワークは、組織内で何を実施すべきかを概説しています。 それぞれのパーツに適したサイズを見極め、組織の意思決定のフレームワークに落とし込む必要があるのです。
データマネジメントフレームワークの重要性
どの業界においても、データは最も貴重なものです。 資金提供者の名前と連絡先、報告書の統計、従業員一人ひとりの個人情報は、組織の成功の土台となるものです。 それは、営利を目的としない組織でも同じです。
データがなければ、自分の実力を知ることも、将来の計画を立てることもできません。 データ管理のフレームワークは、必要なときにデータにアクセスできるようにするための全体的な戦略として重要です。
これには、チーム全体の利益のために、データ管理計画と正しい構造を導入することが必要です。 コンプライアンスコードを利用して、データを社内で共有することができます。
データマネジメントのフレームワークの構築方法
データマネジメントのフレームワークは、データマネジメント機能の成熟度とパフォーマンスの設計、実装、および測定を支援することを目的としています。 では、以下にデータマネジメントのフレームワークを構築する方法を確認しましょう。
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データマネジメント機能とフレームワークのスコーピング
企業のデータ管理の必要性の程度は、多くの要因に左右されます。 最も重要な原則は、定義された範囲が企業のニーズとリソースに適合していなければならないということです。 正式なデータ管理機能を確立するためには、以下の点を考慮する必要があります。
コーポレートドライバー
ビジネスドライバーとは、企業が特定の活動を開始することを促す原動力となるものです。 一般データ保護規則などの数多くのルールと、顧客体験向上のためのAI/ML技術の導入などのビジネス変革の組み合わせが、最も典型的なきっかけと言えるでしょう。 企業が経営上の意思決定を行う際には、内外の環境に関する変数を考慮することがあります。
多くのステークホルダーからの要求
ステークホルダーは、ビジネスドライバーを通じて特定されます。 状況に応じて、外部と内部の両方のステークホルダーを持つことができます。 データマネジメントのフレームワークは、利害関係者の数多くの、時には相反する要求や期待に応えることが期待されます。
例えば、ある企業がデジタルトランスフォーメーションに取り組みたいと考えたとします。 コストがかかるため、企業の全プロセスを一度にデジタル化することはできません。 しかし、結局は財務・商事部門が様々な要因で動かされることになる。 金融分野では効率性と生産性を向上させ、顧客満足度を高めることで収益拡大を実現します。
「エンタープライズ
企業では、データマネジメントを組織全体に適用することも、特定のビジネスユニットに適用することもできます。 理想的な方法は、選択したビジネスドライバーによって異なります。
データ管理に関する要求事項
データの管理は多面的な取り組みである。 個々のドライバーのニーズを満たすには、さまざまな要素を考慮する必要があります。データガバナンス、データモデリング、データおよびアプリケーションアーキテクチャ、データ品質などは、データ管理フレームワークの最も一般的な機能の一部です。
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成熟度の事前評価を行う
あらゆるビジネスにおいて、何らかの形でデータを管理しています。 その結果、現在、組織には正式なデータ管理機能がないにもかかわらず、ある程度のデータ管理能力を有している。 現在の能力を評価し、将来的なギャップを特定する能力は、事前の成熟度評価によって可能になる。
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データマネジメントのフレームワークとロードマップの作成
企業は、第2段階であるステップ2の結果を踏まえて、データマネジメントフレームワークの長期・中期戦略ビジョンを決定することができる。 DMFの調査では、戦略やロードマップは計画文書の一例であると指摘しています。
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データマネジメントのための機能設計
そのフレームワークに基づいて必要な能力を構築するのは、企業側の責任です。 デザインプロセスの最初のステップは、生産しなければならない製品を特定することです。 企業が製品を作るためには、方針、基準、その他の規制文書が整備されていなければなりません。
規制の遵守は、プロセスの使用によってより身近なものになります。 役割の力を借りて初めて完成するものです。 最後に、企業にはコンピテンシーを高めるための予算が必要です。
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データマネジメントフレームワークを活用する
データマネジメントのフレームワークを導入する最適な方法は、企業のビジネス目標、規模、リソースによって異なります。 オレンジ」DMFでは、集中型、分散型、ハイブリッドの3つの主要戦略を掲げている。 それぞれのデザインには長所と短所があり、状況に応じて使い分けることができます。
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詳細な成熟度評価の実施
企業は、プロセスや方針など、能力の次元や項目の一般的なレベルで、詳細な成熟度評価を実施する必要があります。 この手法により、詳細な短期計画の作成が可能になります。 また、KPI（Key Performance Indicator：重要業績評価指標）システムの構築も支援します。
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KPIシステムの構築
ビジネスでは、データマネジメントの能力開発を追跡するためのものと、日常業務の有効性を評価するためのもの、2つの重要業績評価指標（KPI）を設定する必要があります。 KPIを設定する際に、異なる抽象化レベルを利用することができる。
結論
以上、データマネジメントのフレームワークとビジネスにおける確立の仕方について学んだ。 どのような企業でも、データ管理のフレームワークとしてこれらのステップを利用することは有益です。 組織は、このフレームワークをビジネスの世界でより良く活用することができます。
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