データガバナンスとデータ品質：データ戦略の改善

データ品質とデータガバナンスは、企業のデータ管理戦略における異なる側面を表しますが、互いに排他的なものではありません。これらを組み合わせることで、企業資産の可視性を高め、収益の向上に貢献すると同時に、効率性と運用の改善を促進し、ビジネスの俊敏性を高めることができます。この比較では、両方の用語の定義、違い、そしてデータ品質とデータガバナンスのベストプラクティスをどのように連携して活用できるかについて説明します。

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のはなぜですか?
• データ品質とは何ですか?
• データ品質が重要なのはなぜですか?
• データ ガバナンスとデータ品質の主な違いは何ですか?
• データガバナンスとデータ品質の重なり方
• 組織にデータ品質とデータガバナンスを統合する方法

データガバナンスとは何ですか?

データガバナンスとは、組織内でデータを確立、調整、そして保護するためのプロセスです。その目的は、データが一貫して収集、保存、処理、そして廃棄されることを保証することです。

データガバナンスは、企業データを効果的に管理し、ビジネス上の意思決定に活用するために必要な戦略とプロセスを網羅しています。また、不確実な規制環境下におけるビジネス関連リスクを管理するためのフレームワークも提供します。

つまり、データ ガバナンスとは、データだけでなく、ドキュメント、アプリケーション、ネットワーク、構成、メタデータなど、組織のすべての情報資産を管理することです。

参照:詳細については、データ ガバナンスの詳細な概要をご覧ください。

データの可用性、ユーザビリティ、整合性、セキュリティを管理できるデータガバナンスソフトウェアは数多く存在します。私たちは、お客様に最適なツールを選択できるよう、主要なデータガバナンスツール、その機能、長所と短所、そして価格をレビューしました。

データ ガバナンスが重要なのはなぜですか?

データ ガバナンスが重要な理由はさまざまです。

• コンプライアンス: GDPR などの法律や規制を企業が遵守していることを保証し、多額の罰金や罰則を回避するのに役立ちます。

• 一貫性:組織全体でデータを処理するための一貫したアプローチを提供します。

• セキュリティ:機密データを潜在的な侵害から保護し、漏洩のリスクを軽減する上で重要な役割を果たします。

• 信頼:データが適切に管理され、最新かつ正確であると関係者が確信できるため、データに対する信頼が構築されます。

• 効率性の向上:不要なデータの重複を排除し、データ関連のプロセスを合理化することで、運用効率が向上します。

• より優れた意思決定:高品質で信頼性の高いデータにより、ビジネスのあらゆる分野にわたって、より優れた戦略的計画、意思決定、全体的なパフォーマンス指標が可能になります。

データ品質とは何ですか?

データ品質とは、データの完全性、正確性、関連性、タイムリーさ、一貫性、信頼性を測る指標です。データがこれらの特性をすべて備えている場合、高品質とみなされます。高品質なデータを持つ企業は、自社の方向性、実行すべき戦略、そして成功のために利用可能なデータについて、より適切な意思決定を行うことができます。

参照:データ品質を測定する方法を学習します。

データ品質を確保するには、最高のデータ品質ソフトウェアを使用する必要があります。データ品質に欠陥があると、意思決定に悪影響を与える可能性があるためです。データの品質が高ければ高いほど、その価値は高まります。

データ品質が重要なのはなぜですか?

データ品質の確保は、単に望ましいことではなく、データドリブンなアプローチやビジネスにおいて不可欠な要素です。データ品質を管理することで、次のようなメリットが得られます。

• 正確な意思決定:パフォーマンスの追跡、将来の結果の予測、潜在的な問題の特定などが含まれることが多いため、高品質のデータは意思決定プロセスの改善につながります。

• リソースの最適化:データの品質を確保することで、企業は不正確なデータによるリソースの浪費を回避し、リソースを効率的に活用できるようになります。

• 顧客体験:正確で最新のデータは、企業が顧客とその好みを理解するのに役立ちます。

• コスト削減:データ品質が低いと、コストのかかるミスややり直しが発生する可能性があるため、データ品質に投資することで、組織はエラーとそれに伴う費用を最小限に抑えることができます。

データ品質は短期的な問題にとどまらず、組織の長期的な成功と成長に影響を与えます。組織は高いデータ品質基準を維持することで、将来の課題や機会に十分備えることができます。

データ ガバナンスとデータ品質の主な違いは何ですか?

データガバナンスは、人、プロセス、テクノロジーを網羅した包括的なデータ管理活動に焦点を当てています。その適用範囲には、情報の適切な保管方法の設計、ライフサイクルの管理、修正または削除が必要な情報の特定、責任あるデータスチュワードの任命、そしてデータガバナンスの維持を支援するテクノロジーへの投資などが含まれます。

一方、データ品質は、氏名や住所といった個々の情報におけるデータの問題や不一致を特定することで、情報の正確性に関する問題をより詳細に解決することに重点を置いています。また、データの正確性、一貫性、関連性、完全性を確保するための具体的なプロセスの設計と実行も含みます。

データガバナンスとデータ品質の重なり方

データ品質はデータガバナンスの重要な要素ですが、ガバナンスの代替と見なすべきではありません。データ品質とガバナンスは共生関係にあり、健全な企業データ管理を実現するために不可欠です。

参照:中小企業向けのトップデータ管理戦略をご覧ください。

適切なデータ品質管理がなければ、組織は他の企業プロセスへの入力として信頼できる完全かつ正確な情報を維持することが困難になります。また、メタデータの管理が不十分だと、レポートツールに不正確な情報が生じ、ビジネスインテリジェンスの取り組みに支障をきたします。さらに、データ品質が低いと、生データから洞察を引き出すことが困難になります。

そのため、企業はデータ管理におけるこれら2つの重要な要素の適切なバランスを見つける必要があります。どちらか一方だけでは不十分であり、組織は強力なガバナンス体制を構築しつつ、堅牢なデータ品質戦略を実行する必要があります。

組織にデータ品質とデータガバナンスを統合する方法

データ品質とガバナンスの目標は、戦略的意思決定、運用上の取り組み、継続的な監視、そして革新への意欲によって達成されます。データ品質とデータガバナンスの戦略の実装には、多くの場合、以下の要素が含まれます。

• 組織のデータのインベントリを作成して、どのようなデータがあるのか​​、どこに保存されているのか、どのようにそこに存在するのか、どのビジネス プロセスで誰がデータを使用しているのか、どのくらいの頻度で使用しているのか、なぜデータが必要なのかを把握します。
• この情報を使用して、最初に作業する最も重要なデータセットを決定します。
• 改善を測定する主要業績評価指標を定義して、最も重要なデータセットを改善します。
• これらの KPI に基づいてアクション プランを作成し、自動化または効率化の機会を特定します。
• ガバナンス ポリシーが適用されているかどうか、またガバナンス ポリシーを更新または作成する必要があるかどうかを決定します。

データガバナンスが効果的でない場合、高いレベルのデータ品質を達成できない可能性があります。逆に、データ品質が低い、あるいは全くない場合、組織は効果的なデータガバナンスを実現できません。望ましい結果を得るには、この両方が整備されている必要があります。