データ品質管理は、あらゆる企業の成長と事業戦略にとって極めて重要な要素です。しかし、高いデータ品質を実現するには、特定の役割、責任、そしてツールの整備が不可欠です。
参照: 職務内容: 最高データ責任者 (TechRepublic Premium)
データ管理には、技術とビジネスの両方の専門知識を持つチームが必要です。さまざまなステークホルダーがどのようなデータを必要としているか、どのように収集・生成すべきか、管理者はどのようにデータを保管すべきか、そして定期的に更新する必要があるかを理解する上で、チームは連携して取り組む必要があります。さらに、企業には、入力データストリームを分析し、企業全体に波及する前に問題を特定する、フロントエンド（収集）チームとバックエンド（分析）チームが必要です。
これらのスキルセットと責任を備えたチームを編成することは、特にデータドリブンな考え方を導入したばかりの企業にとって、困難な場合があります。効果的なデータ品質管理を通じてより高いレベルのデータ品質を達成するには、これらのデータ関連の役割と責任を担える専門家への投資を検討してください。
ジャンプ先:
- データ品質管理とは何ですか?
- データ品質管理の役割と責任
- データ品質ツール
- 結論
データ品質管理とは何ですか?
データ品質管理とは、データが事前に定められた一連の要件を満たしていることを保証するプロセスです。これは、生データの収集と編集から分析、そして意味のある形での提示に至るまで、データのライフサイクル全体を網羅するデータ戦略です。データ専門家は、情報の収集、処理、保存、そして配信方法を監督することで、あらゆる段階で重要な役割を果たします。
データ品質管理の役割と責任
データ品質管理プロセスは多面的であり、様々な責任を持つ様々な専門家が関与します。データ品質管理タスクフォースに含めるべき最も重要な役割には、以下のようなものがあります。
データ品質マネージャー
データ品質マネージャーは、データ品質に関連するプロジェクトを監督し、改善すべき点を評価する責任を負います。データ品質マネージャーの責任には、以下が含まれます。
- 顧客と協力して、データ品質管理プロジェクトの要件を特定し、定義します。
- 管理する必要があるデータを分析して、それがこれらの要件にどの程度適合しているかを判断します。
- 特定のプロジェクト目標に対する進捗を測定するためのメトリックを作成します。
- データ品質の向上につながる新しいポリシーまたはプロセスを実装します。
- 時間の経過に伴う指標に対する進捗状況の監視。
最高データ責任者（CDO）
最高データ責任者（CDO）は、組織のデータ資産の責任を負う最高経営責任者（Cレベル）です。CDOは、その中核的な責務として、企業のデータ資産が戦略目標の達成に寄与することを確実にします。近年、データドリブンな意思決定に依存する組織が増えるにつれ、CDOの役割は戦略的データ管理からビジネスプロセス管理へと進化しています。
CDO の責任は組織によって異なりますが、一般的には次のようになります。
- データ品質管理に関連する組織目標を確立します。
- 組織のデータ資産の使用と制御に関するポリシーの策定。
- これらのポリシーの実施を監督し、コンプライアンスを測定するためのメカニズムを確立します。
- データ品質プロジェクトの優先順位付け。
- 組織部門全体でデータ品質を統合します。
- ベストプラクティスに関するスタッフのトレーニング。
- 組織のデータ実践の改善を内部および外部で推進します。
- データ品質管理プロセスを監督し、会社で収集および使用されるデータがビジネス要件を満たしていることを確認します。
- ビジネス目標を達成するためにデータをどのように活用するかについての戦略を策定します。
参照: CDO なしでデータ管理を導入するための戦略 (TechRepublic)
データ管理者
データスチュワードは、組織のデータガバナンス戦略に基づいて定められたデータの使用とセキュリティに関するポリシーの適用を担当する専門家です。さらに、データベースの保守と更新のためのリソースの割り当て、ポリシーの遵守の確保、データ品質の監視とレポート作成も担当する場合があります。
データ スチュワードの責任は、役割の範囲と組織内での役割に応じてプロジェクトごとに変わることがあります。
データ ゲートキーパーとして、データ スチュワードは、プロジェクトの計画、レポートの確認、開発セッションへの参加、新しいプロセスの設計、必要に応じて変更を推進するなど、積極的なリーダーシップを発揮します。
データ スチュワードは、さまざまな機能グループのチームと連携して、企業全体でデータ関連の情報を最適に使用および管理する方法について共通の基盤を確立します。この取り組みでは、多くの場合、異なるニーズや優先順位を持つ関係者間の機能間の違いを調整する必要があります。
参照: データ スチュワードになるにはどうすればいいですか? (TechRepublic)
データアナリスト
データアナリストは、生データを収集、分析、解釈し、パターンを発見するデータプロフェッショナルです。データアナリストは、小売、金融、政府機関、医療など、さまざまな業界で活躍しています。
彼らの責任は業界によって異なりますが、一般的には次のものが含まれます。
- さまざまなソースからデータを収集します。
- 収集されたデータを分析します。
- データ システムとデータベースの設計と保守。
- 調査結果に基づいて予測を立てる。
- 部門を超えて同僚と明確にコミュニケーションをとる。
- プログラマー、エンジニア、組織の幹部と協力して、プロセスを強化し、システムを変更し、データ ガバナンス ポリシーを構築します。
データアナリストは、膨大な情報を追跡するために優れた組織力を備えていなければなりません。また、分析プロセスに直接関与していないITスタッフやビジネス開発担当者など、部門を超えた関係者と効果的にコミュニケーションをとることも必要です。
データアナリストは、過去の傾向に基づいて予測モデルを作成し、将来の予測を行うデータサイエンティストと緊密に連携します。これら2つの職種は似たようなスキルセットを必要としますが、一方は統計分析に特化し、もう一方は予測モデリングに特化している場合があります。
データ管理者
データ管理者とは、企業全体または一部のストレージおよびセキュリティインフラの責任を負うデータ専門家です。データ管理者は、データセットの保存、集約、および使用を監督します。組織内の他のユーザーまたは部門に代わってデータを保存、管理、および保護することに加えて、データ管理者は、組織のデータガバナンス戦略に従って、プライバシー規制に関する組織の要件が満たされていることを確認する責任を負うことがよくあります。
彼らの責任には、情報へのアクセス、変更、削除に関連するリスクの管理、管理者が長期データをどのように保持すべきかの決定などが含まれる場合があります。また、システムユーザー管理、構成管理、システム開発ライフサイクル管理、キャパシティプランニング、災害復旧計画、バックアップ手順、メディア管理に関連するタスクの実行も求められる場合があります。
データモデラー
データモデラーは、データアーキテクトやデータベース管理者と連携し、データアーキテクチャの様々な側面を定義するデータモデルを作成するシステムアナリストです。データベースに保存するデータの種類とその構造を決定することで、企業のデータの組織構造を構築します。
参照: 職務内容: ビッグデータ モデラー (TechRepublic Premium)
データ モデラーの責任は次のとおりです。
- データ アーキテクチャのさまざまな側面を定義するモデルを作成します。
- データベースに保存するデータとその構造を決定して、企業データの組織構造を構築します。
- 人やプログラムがデータを分析したりアクセスしたりできるように、システム間でデータを移動する方法を決定します。
- すべてのアプリケーションとシステムにわたって適切なレベルのデータ品質を確保します。
- 変更を管理し、新しい要件をモデル化するためのガイドラインを開発します。
ビッグデータエンジニア
ビッグデータエンジニアは、ビッグデータ技術を用いて大規模なデータセットを分析するITプロフェッショナルです。ビッグデータエンジニアは、複雑な企業のデータインフラストラクチャシステムの設計、構築、分析、テスト、保守、監視、管理を行います。
参照: 採用キット: データエンジニア (TechRepublic Premium)
ビッグデータ エンジニアの仕事には、リレーショナル データベース、列指向データベース、分散ファイル システム、キャッシュ アルゴリズム、情報検索方法、その他の関連技術の管理が含まれます。
データアーキテクトとデザイナー
データアーキテクトまたはデータデザイナーは、企業のデータアーキテクチャの設計を担当します。これには、ビジネスステークホルダーからの要件収集、現在のデータ構造の分析による必要な対応の決定、そして将来を見据えたアーキテクチャの構築が含まれます。
参照: 採用キット: データアーキテクト (TechRepublic Premium)
データアーキテクトは、テクノロジー環境の変化が企業のデータ環境にどのような影響を与えるかを理解した戦略的思考者です。データアーキテクチャ開発におけるあらゆる技術的側面を担当し、組織内の他の取り組みとの整合性を確保します。また、ITパートナーやベンダーとの関係管理も担当し、優れたコミュニケーションスキルが求められます。
データ品質ツール
適切な人材を配置することは、データ品質の向上に向けた重要な第一歩ですが、成功のために必要なツールとリソースを提供することも同様に重要です。
この目的のために、シンプルなものから複雑なものまで様々なツールが利用可能です。データ品質管理ツールの選択は、企業の規模と業務範囲、そしてこのタスクにどれだけのスタッフの時間とリソースを割けるかによって決まります。
検討すべき主要なデータ品質ツールとしては、Cloudingo、Data Ladder、IBM InfoSphere QualityStage、Informatica Master Data Management、OpenRefine、SAS Data Management、Precisely Trillium、Talend Data Qualityなどが挙げられます。これらのツールは価格、複雑さ、機能セットがそれぞれ異なるため、貴社の特定のニーズに最適なツールを選択する際には、これらの要素をすべて考慮する必要があります。
結論
適切なデータ品質管理チームと責任体制の構築は、多くの企業が踏み出せない大きな第一歩です。そのためには、綿密な計画、自社のデータ戦略に関する包括的な知識、そして適切な人材の採用と育成へのコミットメントが必要です。最初から最高の成功を達成するには、最高データ責任者（CDO）のようなデータリーダーを雇用し、会社の目標の変化に合わせてデータ品質管理の採用計画を策定・修正できる人材を育成することが重要です。
