データガバナンス戦略を構築するために重要な5つの考慮事項

以前のブログで、Hadoopでのデータクオリティ(DQ)プロセスを設計する際に留意すべき重要なヒントをいくつか紹介しました。その際に説明したデータプロセスとフレームワークは、データクオリティプログラムだけでなく、データガバナンスプログラム(導入している場合)にも影響するために重要です。皆さんの組織では、データガバナンスプログラムを導入していますか。概念としてのデータガバナンスは、十分に理解されているものではありません。そのため、この質問に答えるのは簡単ではありません。すでに何らかのデータガバナンスを導入していても、そのことに気づいていない場合があります。では、データガバナンス(DG)とは、どのようなものでしょうか。

Data Governance Instituteの定義によると、データガバナンスとは、「誰がどの情報を使用して、いつ、どのような状況で、どの方法を使用するかを説明する合意モデルに従って実行される、情報関連プロセスの決定権と説明責任のシステム」です。多くのことが盛り込まれていますが、結局のところデータガバナンスとは、標準、ポリシー、再利用可能なモデルに関するものです。このことを念頭に置いてください。

データの知見を得るための従来のアプローチであるデータウェアハウス(DW)を使用している場合は、おそらく、ディメンションテーブルの標準を用意することで、いくつかのデータガバナンスフレームワークと標準がすでに用意されています。したがって、DGのベストプラクティスについて話すときの最初のステップは、皆さん自身の企業がDGを導入する実際の意義を理解することです。

皆さんの企業にとってのデータガバナンス

DGはMDMと同じようなものであると耳にすることがあります。その発言に問題があるわけではありませんが、不完全です。データガバナンスは、1つのプラットフォームまたは1つの概念である必要はありません。実際、健全なデータガバナンスアプローチには、複数のプラットフォームまたはプロジェクトが含まれる可能性があります。DGは、データに関連する事柄のルールと基準を設定する企業内のプログラムです。たとえば、ビジネスに売上レポートソリューションが必要な場合には、次のようなガバナンスの課題があります。

  1. どの内部データベースにこの情報が含まれているか?
  2. 誰がアクセスできるか?
  3. 「顧客」または「ベンダー」と呼ぶものを定義したか?
  4. 販売データの構造はすでに定義されているか?
  5. ソースデータの品質は?
  6. データサイズに関する評価指標はあるか?

ITチームはプロジェクトのソリューションを提供し、開発およびインフラストラクチャのサービスを提供する責任があります。しかし、データ関連のポリシーと標準について、ITチームに何らかのガイダンスを提供するのは、データガバナンスチームの責任となります。これにより、次の重要な考慮事項が導き出されます。

データガバナンス評議会

評議会は、データガバナンスのフレームワークの設定を担当します。DGフレームワーク自体は、企業の特定のニーズに合わせてカスタマイズする必要がありますが、一般的にフレームワークには、データニーズの決定、データポリシーとガイドラインの開発、データ管理プロジェクトの計画などの戦略計画タスクが含まれます。さらに、データ関連の問題の管理と解決、データポリシーの監視、データ資産の価値の促進など、継続的な制御タスクも含まれます。

ITプロジェクトのリーダーシップチームと同様に、データガバナンス評議会のメンバーには、ビジネスおよびITのメンバーを含める必要があります。企業がこのプログラムを確実に支持し、DGタスクに積極的に関与することが重要です。

また、評議会に柔軟な組織構造を持たせることも重要です。評議会のリーダーシップがガバナンスを推進するトップダウンのアプローチと並行して、ビジネスアナリストとデータスチュワードがポリシーを実装することをお勧めします。データスチュワードは、リーダーシップに必要なフィードバックを提供する責任を担います。

コミュニケーション

DGの実装は、組織の大きな変化を伴います。これは、DG評議会がビジネスの利益と一致し、実装チームの強みを考慮したミッションを考え出すことが不可欠である理由です。DGプログラムのミッションは、組織内のDGの主な要因を明確かつ簡潔に伝える必要があります。ミッションは、さまざまな手段を使用し、繰り返し一貫性をもって伝達する必要があります。

フォーカスエリア:データガバナンスプログラムには、多数のフォーカスエリアを含めることができます。企業にとって最も価値のあるエリアを選択することが重要です。これらのイニシアチブは、エンタープライズレベルまたはプロジェクトレベルで推進できます。以下に、いくつかのフォーカスエリアと簡単な説明を示します。

  1. 標準とポリシー:この種のプログラムは、標準を収集し、既存の標準をレビューして企業標準に照らし合せます。もう1つの主な活動は、企業のデータ戦略を定義し、エンタープライズ環境に参加しようとするサイロ化されたプロジェクトをサポートすることです。
  2. データクオリティ(DQ):この種類のプログラムは、企業内のデータ品質の問題を検出、修正、監視します。これらのプログラムには通常、プロファイリング、クレンジング、およびマッチングエンジン用のソフトウェアが含まれます。DQイニシアチブは、マスターデータを定義し、顧客やベンダーなどのドメインの360°ビューを提供するマスターデータ管理(MDM)プロジェクトにもつながります。
  3. データのセキュリティとプライバシー:すべての企業にはコンプライアンスと規制の要件があり、このプログラムは、アクセス管理権、情報セキュリティ制御、データプライバシー手順などを、特に機密データについて設定することで、これらの問題に対処することを目指します。
  4. アーキテクチャー/統合:このフォーカスエリアは、データモデリング、マスターデータモデリング、サービス指向アーキテクチャーなどのデータ統合アーキテクチャーコンポーネントを簡素化することにより、運用効率を達成することを目的としています。
  5. DWおよびビジネスインテリジェンス(BI):このプログラムは、データウェアハウスおよびデータマートの構築の使用を促進し、履歴レポートと未来的なレポートをサポートします。
  6. セルフサービスアーキテクチャー:この種のプログラムは、スチュワードとデータプレパレーションの課題を考慮し、組織で頻繁に発生する「シャドウIT」の規範を制限するワークフローを構築することを目的としています。

それは旅であり、目的地ではない

データガバナンスは、コーポレートガバナンスと同様、プロジェクトではなく継続的なプロセスであることを理解することが重要です。進行中のプロセスでは、目標を定義し、プログラムの進捗を測定する方法が必要です。このために推奨されるアプローチは、データガバナンス成熟度モデルに対して進捗状況をスキャンすることです。DGプログラム用に選択したフォーカスエリアに応じて、プログラムの成功を測定するための指標も定義する必要があります。アジャイルのプラクティスを使用することもお勧めします。継続的デリバリー、ITとビジネス間の絶え間ないコラボレーション、変化を歓迎する姿勢、テクノロジーの卓越性と優れた設計に継続的に注意を払うなどのアジャイル手法は、データガバナンスのプラクティスに完全に適合するものです。

進化

プロセスや人と同じように、テクノロジーはデータガバナンスの大きな部分を占めており、テクノロジーは常に変化しています。ビジネスであれITであれ、テクノロジーのイノベーションを受け入れることをお勧めします。機械学習、クラウド、ビッグデータの分野での新しいイノベーションにより、データガバナンスのイニシアチブが効果的になります。たとえば、Hadoopにデータレイクを構築すると、マスターデータとDWデータのストレージが安価になり、処理が高速になります。

皆さんの企業でも、データガバナンスのいずれかのイニシアチブがすでに実装されているのではないかと考えられます。それをベースとして使用し、他のフォーカスエリアを実装することをお勧めします。企業のデータガバナンスのビジョンを持ち、ビジネスとITのリーダーシップから賛同を得て、ITとビジネスのコラボレーションを改善します。これらの最初の手順を実施することにより、DGの進化を成功させ、組織に真の価値を提供できます。

参考文献:

https://www.sas.com/en_us/insights/articles/data-management/what-is-a-data-governance-framework.html

http://www.datagovernance.com/the-dgi-framework/

http://tdan.com/a-ten-step-plan-for-an-effective-data-governance-structure/19183

http://mitiq.mit.edu/IQIS/Documents/CDOIQS_200777/Papers/01_08_1C.pdf

https://www.pcmag.com/article/347785/big-data-basics-how-to-build-a-data-governance-plan

http://www.computerweekly.com/tip/Guidelines-for-data-governance-framework-creation

https://www.dataqualitypro.com/data-governance-design-build-execute-guy-harvey/

https://www.whitepapers.em360tech.com/wp-content/files_mf/white_paper/wp_iway_7steps.pdf

https://www.isaca.org/chapters3/Atlanta/AboutOurChapter/Documents/GW2014/Implementing%20a%20Data%20Governance%20Program%20-%20Chalker%202014.pdf

http://dbhids.org/wp-content/uploads/2016/03/OCIO-DBHIDS-DG-Framework-Strategic-Plan-v1.01.pdf

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