データガバナンスフレームワークとは、組織におけるデータの管理と活用のための構造化されたアプローチです。データの収集、保存、管理、利用方法を規定するポリシー、手順、標準が含まれます。これらのフレームワークは、品質、統合、プライバシーとセキュリティ、そして効果的なアーキテクチャの構築に役立ちます。
組織はかつてないほど多くのデータを収集・保管しています。これらのデータはビジネスプロセスの改善に活用できる一方で、不適切な取り扱いをすればリスクにもつながりかねません。そのため、フレームワークは顧客のプライバシーを保護し、最新のプライバシー法に準拠するための非常に重要な手段となっています。しかし、組織は基本的な品質管理や管理を超えたフレームワークを導入する必要があります。
データを効果的に管理するには、組織は自らの環境を明確に理解する必要があります。データの出所、所有者、使用方法、そして保管場所を把握する必要があります。こうした情報を収集し、フレームワークを構築するには、さまざまな部門や事業部門間の緊密な連携が不可欠です。
参照: データ品質とは? (TechRepublic)
データガバナンスフレームワークの仕組み
法律を遵守したりリスクを管理したりするだけでなく、データの力を効果的に活用して意思決定、イノベーション、競争上の優位性を推進することが重要です。
フレームワーク導入の主目的は、データのライフサイクル全体にわたる体系的な管理アプローチを確立することです。具体的には、社内基準とポリシーの設定、所有権と管理責任の定義、品質管理、セキュリティ、コンプライアンス、プライバシーに関するプロセスの策定などです。最終的な目標は、データを重要なビジネス資産として扱う社内文化を構築することです。
データガバナンスフレームワークの例
以下に、よく参照されるフレームワークのリストを示します。
- マッキンゼー。
- エッカーソン。
- PwC。
- DAMA DMBOK。
- スアス。
- DGI。
これらのフレームワークにはそれぞれ長所と短所があります。組織は、独自のニーズと目標に合ったものを選択する必要があります。
参照: データ ガバナンス チェックリスト (TechRepublic Premium)
データガバナンスフレームワークの種類
組織の特定の目的に応じて長所と短所が異なるフレームワークを作成する際には、相反する 2 つの哲学があります。
ボトムアップ哲学
ビッグデータムーブメントによって普及したボトムアップアプローチは、生データから始まります。まず生データが取り込まれ、読み込まれた後、その上に構造やスキーマが構築されます。ガバナンスルール、ポリシー、品質管理もこの段階でデータセットに追加されます。
このアプローチの利点はスケーラビリティです。ただし、大量のデータにわたって一貫した品質管理を維持することは困難です。
トップダウン哲学
トップダウンアプローチでは、データモデリングとガバナンスが優先され、フレームワーク開発の最初のステップとなります。このプロセスは、データ専門家が明確に定義された方法論とベストプラクティスを適用することから始まります。このアプローチの利点は、品質管理に重点を置いていることです。
参照: データ品質の測定方法 (TechRepublic)
データガバナンスフレームワークの構成要素
主なコンポーネントは 4 つあります。
- データ管理:管理人は、特に会社のプロジェクトの過程において、組織のデータ資産が正確で、一貫性があり、関連するすべての規制に準拠していることを確認します。
- データ品質管理:組織のデータ資産にエラーや不正確さがないことを保証するために使用されるプロセスと手順、およびエラーや不正確さを特定して修正する方法が含まれます。
- データ管理：プロセスは、組織のデータ資産がどのように作成、保存、アクセス、使用されるかを定義します。また、これらの資産を社内外の利害関係者と共有する方法のルールも確立します。
- テクノロジーインフラストラクチャ：データの収集、保存、管理に使用されるハードウェアおよびソフトウェアシステムを指します。これには、データベース、ERPシステム、データウェアハウス、そして関係者間の情報交換を促進するネットワーク接続が含まれます。
参照: データ品質を向上させるためのベストプラクティス (TechRepublic)
データガバナンスフレームワークの柱
これらのフレームワークは、組織全体にわたるデータの効果的な管理と活用を保証する4つの主要な柱に基づいています。これらの柱は、データの正確性、さまざまなソースからのデータの効率的な統合、法令遵守に基づくデータの保護と利用、そして組織のニーズを満たす方法でのデータの保存と管理を保証します。
1. データの品質
データ品質はあらゆるフレームワークの基盤です。意思決定プロセスで使用されるデータの正確性、一貫性、信頼性を確保します。さらに、品質管理には、検証、クレンジング、プロファイリングに関するポリシーと手順の確立が含まれます。
2. データ統合
データ統合とは、様々なツールを用いて異なるソースからのデータを組み合わせて、統一されたビューを提供することです。この柱により、様々な部門、事業部門、あるいは外部パートナーからのデータを効果的に統合し、分析や意思決定に活用できるようになります。
3. データのプライバシーとセキュリティ
データのプライバシーとセキュリティには、機密データを保護し、データ保護に関する法律や規制を遵守するためのポリシーと手順の実装が含まれます。この柱には、暗号化、アクセス制御、匿名化技術が含まれます。
4. データアーキテクチャ
データアーキテクチャとは、システムの設計と構造を指します。これには、データベース、データウェアハウス、データレイクの設計が含まれます。
参照: データサイエンスとは何か? (TechRepublic)
データ ガバナンス フレームワークが必要な理由は何ですか?
主な理由は 3 つあります。
- 標準的な一連のポリシーと手順を維持する:このようなフレームワークがないと、重要なデータ資産が断片化され、不正確になり、関連する規制に準拠しなくなるリスクがあります。
- 舵取りのない作業の防止:ガバナンスが欠如していると、さまざまな部門や個々のユーザーが独自の方法でデータを管理しようとするため、混乱が生じ、作業が重複する可能性があります。
- 規制コンプライアンス:フレームワークにより、HIPAA や GDPR などのさまざまな法律や規制への準拠が保証されます。
参照: セキュリティ アプリケーションにおけるデータ ストレージ、機能、コストのバランスを取る方法 (TechRepublic Premium)
データガバナンスフレームワークを作成するためのベストプラクティス
効果的なフレームワークを作成するための最初のステップは、組織の目標と、その目標達成において適切なデータ管理が果たす役割を明確に理解することから始まります。
フレームワークを開発する際には、シンプルさと柔軟性を重視することも推奨されます。不要なルールが多すぎると導入が阻害される可能性がありますが、柔軟性（セキュリティとコンプライアンスを損なうことなく）があれば、変化するビジネス環境や規制環境に迅速に適応できます。
データガバナンスの実践が時代遅れになった場合は、関係者を継続的に巻き込み、改善を図りましょう。最後に、運用を最適化するために、適切なデータガバナンスツールに投資する必要があります。
この記事は2022年9月に最初に公開されました。現在の著者によって2023年7月と2024年4月に更新されました。最新の更新は2025年6月にAntony Peytonによって行われました。
