データガバナンスのフレームワークを作ると決めたのなら、今がその時です。データの収集、保存、解釈は、グローバルなビジネス環境において、組織の柔軟性と競争力を高めています。
しかし、これらのデータ資産をうまく管理することができれば、デジタルトランスフォーメーションに活用できるかもしれません。 組織の将来のビジネスプラン、モデル、戦略に最も適したものを選択する必要があります。
例えば、ビジネスエコシステムでは、このフレームワークを使用することで、データ標準の遵守を保証するために、関連する役割と責任を割り当てることができます。 ただし、自社の将来のビジネス目標、モデル、野心に最も適したものを選択する必要があります。
ここでは、データガバナンスとそのフレームワーク、そしてデータガバナンスのフレームワークをどのように組織に導入したらよいかを見ていきましょう。
データガバナンスフレームワークとは？
データガバナンスのフレームワークは、データの収集、保存、使用に関する一連のルールと手順を設定するものです。 このフレームワークにより、基本的なガバナンスの手順を簡略化し、規模を拡大することが容易になります。 これにより、データ量がどれだけ増加しても、コンプライアンスを維持し、データを共有し、コラボレーションを促進することができます。
このフレームワークは、組織内のすべての人が同じデータビューを持てるようにすることを目的としています。 このオプションには、データそのものに加え、データのリンクと系統、技術・ビジネス情報、データ評価、データ検証、クラスタリング技術、高度な分析、コラボレーションが含まれます。
このフレームワークを使用することで、すべてのポリシー、ルール、定義が組織のデータに適用されることを保証することができます。 組織は、企業のリーダーからデータスチュワードやエンジニアまで、さまざまな職種の人に信頼性の高いデータを提供することができます。
データガバナンスフレームワークの重要性
組織を運営し、ビジネスの世界でより良い成果を上げようとするならば、データガバナンスのフレームワークを確立する必要があります。 では、なぜデータガバナンスのフレームワークが組織にとって不可欠なのか、その理由を探ってみましょう。
- データガバナンスのフレームワークは、企業がルール、規範、責任、および所有権を設定するのに役立ちます。 役割と責任に加え、重要品質指標、主要データ構成要素、主要業績指標、データリスク、プライバシー指標、方針、手順などが含まれます。
- このフレームワークにより、データを発掘し、企業全体のイメージを構築することができます。 データ連携・系統、技術・企業メタデータ、データプロファイリング、データ認証、データ分類、データエンジニアリング、コラボレーションをカバーしています。
- データフレームワークは、データガバナンスプログラムに不可欠なプロセス部分を定義することで、データガバナンスの実行を支援します。
- そして、このフレームワークを用いて、信頼、プライバシー、セキュリティを向上させるための結果を測定・監視します。 プロセス、データ品質、データの広がりなどを把握することができます。 また、データのプライバシーとリスク露出を監視し、問題があれば通知し、監査証跡を作成し、問題の処理とワークフローの管理を容易にする。
データガバナンスのフレームワークはどのように構築するのか？
データガバナンスのフレームワークを構築するためには、いくつかのコツやステップを踏む必要があります。 では、あなたの組織でそれを構築するために、そのいくつかを探ってみましょう。
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資産、手順、パイプラインの文書化
すべては、物理的なデータ資産、手順、パイプラインを特定し、文書化できるようにすることから始まります。 これは、データを格納する構造や、データを転送し消費するプロセスを詳細に記述し、現場の現実を正確に再現する基盤を提供するものです。
これにより、徹底したデータのリネージ、影響分析、そしてステークホルダーがコンテキストに沿って環境を移動できるナビゲーションツールを提供するためのフレームワークを構築しています。
組織のサイロ化を解消するには、ハイブリッドクラウドの導入、さまざまなデータフォーマット、従来型と最新のデータ統合・移動方式（ETL、ELT、ストリーミングなど）を認識し、サポートする柔軟なデータガバナンスシステムが必要です。
また、データを消費する膨大なユースケース、テクノロジー、高度な分析（BI/Reporting、ML/AI、Advanced Analytics）を、すべてを網羅する単一の物理的なイメージに正規化する必要があります。
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ビジネスコンテキストの確立
ビジネスの文脈を構築する能力は、その次に来るものです。 そのためには、柔軟なビジネス語彙力が不可欠です。 ビジネス用語集は、データの世界で使われるさまざまな言葉の意味を定義し、その定義を企業のネットワークインフラ上に存在する実際のデータと結びつけることを可能にします。
真のメリットは、企業が特定の要件を表す追加のビジネスデータ資産を迅速に開発・管理し、それらの資産を関連するフレームワークのすべてのコンポーネントにリンクさせることができるときに生まれます。
例えば、データ共有契約、規制遵守のためのタグ付け、データ分類システム、企業がデータ資産の意味、危険性、価値をより良く理解するための指標など、いくつかの方法があります。
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データ品質を知る
ビジネスユーザーは、データの品質を理解し、その価値とインサイトをバランスよく把握した上で、選択する必要があるのです。 データ品質を知ることは、データガバナンスのフレームワークの3番目のステップです。 データの機微をより深く理解するために、プロファイルの統計情報を提供することから始まります。 そうすることで、情報をもとにした選択に必要な信頼が構築されます。
ステークホルダーが、あるべき姿を理解し、定期的にデータをルールと比較し、問題があれば品質の修正を求めることができるように、データ品質基準へのアクセス性が必要です。
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ステークホルダーのネットワークと協力
ステークホルダーのネットワークとコラボレーションは、データのビジネスと物理的な視点を記録し、融合することを可能にする次のような重要な機能です。 データガバナンスのフレームワークを読み取り専用で表示することで、企業のステークホルダーが各機能のコンテキストでデータを見つけて探索できるようになり、データ駆動型の文化を促進するのに役立ちます。
組織は、管理されたフィードバックループとガイド付きプロセスを導入することで、「部族の知識」をよりよく管理し、共有することができます。 また、これらのアプローチは、フレームワークで定義された役割と責任を維持・向上させることにも役立ちます。
組織のサイロをなくし、部門を超えたコラボレーションを促進し、データに対する組織の信頼と戦略的な使用を高めるために、「データコミュニティ」とソーシャルネットワークがデータを中心に構築されるかもしれません。
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オートメーション
パズルの最後のピースは、自動化です。 データガバナンスのためのフレームワークは、これまでやっていれば難しいことではありません。 柔軟なデータガバナンス体制を構築することは、一つのポイントです。 しかし、それを正確、完全、かつ最新の状態に保つことは別のことです。 ステークホルダーは、この施設が時代遅れであったり、不完全であったりすると、もはや信頼することはできません。 そして、不正確なデータインサイトは、組織に悪影響を及ぼすかもしれません。
そこで、データガバナンスの枠組みをできる限り自動化できたとします。 その場合、デジタルトランスフォーメーションへの取り組みがどこまで進んでも、適切かつ柔軟な対応が可能であることを確認できます。
結論
データガバナンスのフレームワークと、それをどのようにビジネスで構築していくかについて、できる限り説明しました。 柔軟で自動化されたデータガバナンスのフレームワークを採用することで、ビジネスをサポートするためのデータインサイトにアクセスでき、完全で、適切で、持続可能な供給を実現し、重要なデータ能力とデータ駆動型のビジネス戦略を構築することができます。
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