Webセミナー:データ活用の成功を妨げる要因と課題解決方法へのアプローチとは

定義

データ・ガバナンスとは?

データ・ガバナンスは、エンタープライズ・データ管理をサポートするために、ポリシー、プロセス、組織の構造で構成されています。 データ・ガバナンス・プログラムは、特に企業がより多くのデータ・ソースと資産を拡張し蓄積する際に、利害関係者の間で企業のデータに関する理解、セキュリティー、信頼性を提供する構造になっています。 新しいデータの急激な増加により、企業は、保管やアクセスを目的としたデータレイクのような、適切なビッグデータ環境を決定する必要があります。また、これらのソースを管理するためにデータ・アーキテクチャーを設計し、統合を行い、企業全体で利用できるようにする必要があります。 このデータ統合は、さまざまなチームのワークフローと意思決定に影響を与えるため、ますます重要になっています。

データ・ガバナンスは、データ管理のために、また完全なDataOps手法の一部として、企業の全体的な戦略に不可欠です。 また、どのようなデータがあるか、そのデータがどこにあるのか、どのようにデータを使用できるかを把握するために役立ちます。 データ・ガバナンスは、定義済みのルールとプロセスへの準拠を通じて、ビジネス対応データの基盤を構築し、分析と成長のイニシアチブを加速させます。

データ・ガバナンスとIBM

統合されたデータ・カタログを備えたデータ・ガバナンス・プラットフォームは、お客様のAIイニシアチブをサポートするためのデータの検索、キュレート、分析、準備、共有に役立ちます。 IBMのデータ・ガバナンス・ソリューションは、データ・パイプラインが機密データのカタログ化、保護、管理を支援し、データ・リネージュを追跡する準備ができていることを確認するために役立ちます。

IBMをお勧めする理由

IBM Watson Knowledge Catalog

アクティブなメタデータとポリシー管理によって裏付けられたデータ・カタログを使用して、AIと分析のためのビジネス対応データをアクティブ化します。 キュレート、分類、管理、分析、使用のためのデータの検出に役立ちます。

データ・ガバナンスの詳細情報

データ・ガバナンスのメリット

利害関係者は、データを保護する一方で深い洞察を実現する、強力なデータ・ガバナンス手法により、組織間にわたり成功を収めることができます。

データの安全性とコンプライアンスの向上

異なるタイプのデータには、特にデータに個人情報(PII)が含まれている場合は、それを取り巻くさまざまな許可やルールがあります。 データ・ガバナンスの手法は、安全性とコンプライアンスの促進、企業の違反および罰金のリスク軽減、また顧客の信頼性の確保に役立ちます。 データ・ガバナンスの手法は、どのようなPIIがどこに存在するか把握し、ポリシーとメタデータの管理を通じてコンプライアンスを自動化できるかを理解するために役立ちます。

プライバシー規制は、特にインターネット上で欧州市民にデータ・プライバシーを提供する、「EU一般データ保護規則(GDPR)」など、世界的に波及する規制により、増加の一途をたどっています。 さらに、患者とその個人医療情報を保護するための「医療保険の相互運用性と説明責任に関する法律(HIPAA)」など、業界と地域が限定された規制も存在します。 コンプライアンス規制は、データ駆動型のマーケティングとリモート・ワークの増加により促進されており、顧客が自らのデータに関する権利に関する認識を深め、企業による評判のリスクへの対応が増加するに従い、さらに普及が進んでいます。

データ品質の向上

ビジネス・インテリジェンス・ツールの機能性は、フィードされるデータに左右されます。 基礎となるデータのクレンジングや管理が適切に行われていない場合、情報に基づいたビジネス上の意思決定を行うユーザーの能力が限定される可能性があります。 そればかりか、データはさまざまなデータ・ソースから取り出されることが多く、矛盾が分析やその他の重要なプロジェクトを妨害する可能性があります。 データ・ガバナンスは、システム間で情報を接続して意味のある関係を特定し、組織のデータを最大限に活用するために役立ちます。また、重要なデータが取り残されないようにするのにも役立ちます。

自動化の加速

データ編成と品質を維持するための手法とツールにより、分析チームは、機械学習アルゴリズムを用いて、特定のタスクとプロセスを革新し、自動化することができます。 例えば、顧客データをモデルに入力して、販売パイプライン内で見込み顧客に優先順位をつける方法を決定することができます。 データ・ガバナンスの手法は、顧客データが正確かつ保護されていることを保証する上で役立つため、チームはより大きな成長とさらに対象を絞った販売を実現できます。

データ・ガバナンスに関連した役割

データ・ガバナンスの手法には重要な役割がいくつかあります。 3つの役割により、標準が作成されて長期にわたり維持され、データ・コンプライアンス、データの安全性、データ品質、自動化の目標が支援されます。

最高データ責任者

最高データ責任者などのエグゼクティブ・スポンサーは、優先順位付けを通じて、データ・ガバナンス・プログラムの重要性を組織に示します。 これらの個人は、部門の枠を超えた委員会の編成を支援します。その委員会は通常、さまざまな分野または製品ポートフォリオのニーズと懸念について述べるために、異なる事業部門のメンバーで構成されます。 この委員会は、新しいデータ・ガバナンス構想を伝達するためのフォーラムとして機能し、同意されたタイムラインおよび成果を達成するための責務が割り当てられます。

データ所有者

この役割の担当者は、データの状態に責任を負います。 担当者は通常、顧客や財務データなど、管理対象のデータ・タイプごとに指名され、データの正確性と使いやすさの維持を目的とする役割です。 共通タスクには、データに関わる問題のトラブルシューティング、データ定義の承認、特に規制要件に関連する場合のデータ推奨の提供などが挙げられます。

データ・スチュワード

この担当者は、データ・ドメインに関連する対象分野の専門家(SME)で、データ・ポリシーに影響を与え、組織全体のデータ・ガバナンスを推進します。 ビジネス・プロセスまたは意思決定のための特定のデータ・ポイントの重要性を伝えることができるため、報告のために正しいデータが確実に表示されるように、データベース・テーブルの構造に意見を述べることもできます。 全体的に見ると、データ・スチュワードシップは、利害関係者がデータ品質を維持する上で自身の役割について説明責任を果たすことに貢献します。

データ・ガバナンスのフレームワーク

ここ数年、データ・ガバナンス手法の採用は増加しており、特に、デジタル変革プロジェクトで増加しています。 データ・ガバナンスのイニシアチブが成功を収めるためには、以下のような多数のコンポーネントを組み込む必要があります。

データ標準

ビジネスとデータの定義を明確にするために、データ・ディクショナリー、分類法、およびビジネス用語集を開発する必要があります。 この文書は、会話における混乱を軽減します。特に、評価指標とレポート作成に関する会話に顕著です。 また、利害関係者がデータ・アーキテクチャーに対する可視性を得、それによりチームが独自に革新し、専門分野のプロセスを自動化できるようにします。

データ・プロセスと組織構造

データ・ガバナンスのプロセスでは、エンド・ユーザーに組織内でのデータの処理方法に関する透明性が提供されます。 これには、データの更新頻度、PIIの制限、規制データ・ポリシー、またはデータ・アクセスなど単純なものまで含まれることがあります。 このタイプの資料は、データの管理と保守に関連するさまざまな役割の責任を明確にすることにより、組織構造をサポートします。

テクノロジー

メタデータ管理プラットフォームなどのさまざまなデータ・ガバナンス・ツールは、データに関するプロセスと標準をサポートします。 これらのツールは、組織が管理するデータに関する情報を保管し保護できます。 その情報には、ビジネス定義、データ・ログ、データ所有者、データベース情報(データベース名やテーブル名、サーバーの位置、データ・タイプなど)に関する文書が含まれる場合があります。 また、セルフサービス・データ分析ツールにもフィードできるため、アナリストは報告やイノベーション・プロジェクトのためにさまざまなデータ・セットを照会して視覚化することができます。

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