データガバナンスの仕組み：入門 | TechRepublic

Google CloudやOracleなど、様々なベンダーがデータガバナンスを売りつけようとしていますが、データガバナンスはお金で買えるものではありません。確かに、企業がデータベースなどに保存されている機密データをチェックし、保護することを支援する製品は存在しますが、データガバナンスはテクノロジーやツールよりも、人材とプロセスに大きく左右されます。

多くの企業はデータガバナンスの成功を金銭的な手段で実現しようとします。これは、ガートナーの調査でデータガバナンス・プロジェクトの90%が失敗に終わった理由の一つです。データガバナンスの人的側面を理解している組織には、大きなメリットが待っています。

データガバナンスは、データ処理に関する明確な基準を設定し、企業内のデータの品質と一貫性を向上させます。このガイドは、優れたデータガバナンスの実現に必要な要素を理解するのに役立ちます。

ジャンプ先:

• データガバナンスとは何ですか?
• データガバナンスが重要な理由
• データ ガバナンスがすべてのビジネスにとって重要なのはなぜですか?
• データ ガバナンスの責任者は誰ですか?
• データガバナンスモデル

データガバナンスとは何ですか?

データガバナンスとは、データのライフサイクル全体、つまり取得から廃棄まで、そしてその間の様々な利用形態において、組織がどのようにデータを管理するかを規定するものです。データガバナンスにはツールも含まれますが、それだけではありません。データのセキュリティ、可用性、整合性を確保するために人々が従うべきプロセスも含まれるのです。

参照: 採用キット: データベースエンジニア (TechRepublic Premium)

この人中心のアプローチは、データガバナンスが何ではないかを示すものでもあります。従来、データガバナンスは高度に中央集権化された機能であり、イノベーションの促進よりもデータの管理に重点が置かれていました。しかし、もはやそうではありません。

ガートナー社のバイスプレジデントアナリストであるソール・ジュダ氏は、「今日の世界では不確実性のレベルがさまざまであるため、データ ガバナンスはスピードと俊敏性を取り入れる必要があり、それがデータ ガバナンスに対する従来のアプローチを時代遅れにしている」と主張しました。

そのため、現代のデータ ガバナンスは、データをビジネス ケースにリンクし、ビジネス ニーズに応じて柔軟に対応するという原則によって推進される傾向があります。

データガバナンスが重要な理由

データガバナンスは伝統的に、企業のデータ資産を守り、セキュリティを確保することでコンプライアンス目標の達成に貢献する手段でしたが、今日では、これはデータガバナンスの目的として最も説得力のないものと言えるでしょう。セキュリティが重要ではないということではありません。むしろ、企業が機械学習などの新たな取り組みを推進するためにデータへの依存度を高めている中で、データの価値をいかに高めるかという問題なのです。

参照: 人工知能倫理ポリシー (TechRepublic Premium)

組織のデータの可用性と一貫性に対する信頼度が高ければ高いほど、その組織はイノベーションにデータを活用できるようになります。

データ ガバナンスがすべてのビジネスにとって重要なのはなぜですか?

データガバナンスの改善によるメリットは、データを活用して既存企業を追い抜こうとするシリコンバレーの新興企業だけにとどまりません。あらゆるビジネスにおいてデータの重要性が高まっていることを考えると、強力なデータガバナンスのメリットは、それぞれの業界で競争力を維持したいと考えるすべての企業に及んでいます。

すべての企業が厳格なデータ プライバシーのニーズを持っているわけではありませんが、ほぼすべての組織は、データ品質の向上、データ管理コストの削減、組織全体でのデータへのアクセスの予測可能性の向上から恩恵を受けています。

データ ガバナンスの責任者は誰ですか?

データガバナンスを効果的に活用している組織では、データガバナンスのポリシーとプロセスの責任者は一人ではありません。むしろ、その責任は主にいくつかの主要な役割に委ねられています。

運営委員会またはデータガバナンスプログラムチーム

この委員会には、組織のデータ ガバナンス戦略の全体的な目標とガイダンスを設定する上級管理職が含まれることがよくあります。

データ所有者

その名の通り、これらの担当者は、特定の領域におけるデータに対する責任を負い、事業部門全体にわたる責任あるデータ利用を確保します。この機能は多くの場合IT部門に所属し、所有するデータを保護するために必要なインフラストラクチャを管理します。

データ管理者

データスチュワードは、日常的なデータ管理を担う専門家です。データ品質維持の最前線に立つ彼らは、特に大規模プロジェクトや企業主導の取り組みにおいて、データの継続的な使用状況についてデータ所有者に報告します。

すべての従業員

これらの役割にはそれぞれ異なる組み合わせがありますが、データガバナンスは「他人の仕事」と認識されると失敗する傾向があることを指摘しておくことが重要です。最も成功している組織は、データガバナンスを全従業員の役割の不可欠な要素としています。

データガバナンスモデル

従来、企業はトップダウン型のデータガバナンスモデルを好んできました。しかし残念ながら、これらのモデルは概ね失敗に終わりました。ガートナーの調査によると、2025年までに80%の組織が時代遅れのデータガバナンス手法に固執しているため、デジタルビジネスの拡大に失敗すると予測されています。

トップダウン型のアプローチに加え、企業でますます導入が進むデータガバナンスにおいては、ボトムアップ型のアプローチも存在します。データガバナンス協会は、ボトムアップ型のアプローチを、組織内の専門家が主導する「センターアウト型」と、異なる事業部門やグループがデータ管理協議会に集まり、データガバナンスにおける連携方法を決定する「サイロイン型」と定義しています。

ビジネスに適したデータガバナンスモデルの選択

特定のモデルを組織に押し付けたいという誘惑は確かにありますが、現実には、ほとんどの組織は、自社の文化、既存の人材、そしてプロセスに適合する、適応性の高いハイブリッドなアプローチを必要としています。ガートナーのローレンス・ゴアズダフ氏によると、データガバナンスモデルの選択には、以下の4つの重要なステップのバランスを取ることが必要です。

1. 適応型データ ガバナンスの原則の明確なセットを定義します。これには、どの原則が組織の既存の文化と整合できるか、また整合すべきかを決定することが含まれます。
2. 組織領域全体で説明責任の決定権を確立する: 各チームと役割に明確な責任を設定し、それらが組織のより大きなデータ ガバナンスの目標にどのように影響するかを明確にすることが重要です。
3. ビジネス シナリオに適切な適応型ガバナンス スタイルを適用する: ガバナンス モデルをビジネスに適応させることで、ビジネス目標に適したツール、手順、監督上の期待が確実に満たされます。
4. ガバナンス運用モデルを適応型ガバナンスに基づいて構築することで、適応型ガバナンスを維持します。運用レベルでは、データ ガバナンスは、すべてのデータ駆動型作業に変更管理の原則と戦術を適用することに重点を置いており、運用がデータ ガバナンスの期待に沿うようになります。

組織にデータ ガバナンスを強制的に適合させるのではなく、データ ガバナンスを組織に適合させることで、企業は成功の可能性を最大限に高め、過度に権威主義的なアプローチによって課せられる負担から個人または事業部門が逃れる可能性を最小限に抑えることができます。

開示: 私は MongoDB で働いていますが、ここで表明されている意見は私自身のものです。

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