データから最大限の価値を引き出したいと考えるあらゆる組織にとって、データスチュワードシップとデータガバナンスは重要です。多くの企業がデータの可能性を認識するにつれて、この2つの用語はますます普及しています。また、データ管理を促進するために、企業によって具体的な役割と責任が定められつつあります。
データガバナンスとは何ですか?
データガバナンスとは、データ管理の概念であり、データを管理する一連の手順、役割、ポリシー、ルールを指します。マクロレベルでは、政府が国境を越えたデータの流れを管理するために、ミクロレベルでは、企業がデータの一貫性、安全性、検証性、アクセス性を確保するために活用できます。また、データ資産の所有権と説明責任の定義、データアクセス管理、データ品質の向上にも活用されます。
参照: 採用キット: データベースエンジニア (TechRepublic Premium)
データガバナンスは、組織の包括的なデータ管理戦略の主要な構成要素です。リスクの最小化、コンプライアンス要件の実装、データ価値の向上、社内外のコミュニケーションの改善、データワークフローの最適化において重要な役割を果たします。
データ管理とは何ですか?
データスチュワードシップとは、データガバナンスフレームワークによって定められた手順、役割、ポリシー、ルールの実施を指します。これには、人材、テクノロジー、プロセスが含まれます。データスチュワードまたはデータスチュワードチームは、組織全体、部門、事業単位、あるいは一部のデータセットのデータ資産を保護する責任を負います。また、データガバナンスイニシアチブの実施、データポリシーと手順の導入促進、そしてユーザーが管理するデータに対する責任を負っていることの保証も担います。
データ管理とデータ ガバナンスの類似点と相違点は何ですか?
データスチュワードシップは実質的にデータガバナンスの一分野であるため、データを保護し、管理しやすくし、最大限の価値を引き出すという共通の目標を共有しています。データガバナンスとデータスチュワードシップの究極の目標は、データ資産を完全に管理することです。
これら2つの用語は互換的に使用されますが、明確な違いがあります。データガバナンスはポリシー、プロセス、手順を扱うのに対し、データスチュワードシップは手順のみを扱います。つまり、データスチュワードはポリシーやプロセスの作成や記述の責任を負うのではなく、それらを日々解釈し、実装することが仕事です。そのため、データスチュワードはデータとデータを使用するシステムに関する技術的な知識に加え、データとビジネスプロセスや成果との統合を理解するビジネス感覚も必要です。
データ管理のベストプラクティス
データガバナンスの導入を奨励する
データスチュワードは、データユーザーがデータガバナンスを導入できるよう、ユーザーにとって有益でアクセスしやすい存在でなければなりません。データガバナンスのポリシーやプロセスを強制するのではなく、データユーザーと組織にとって、これらのポリシーやプロセスに従うことの価値を強調することに重点を置くべきです。
データユーザーがデータスチュワードに問題を伝えたり質問したりできる経路を設けることで、データガバナンスの導入が促進されます。また、データスチュワードは従業員や顧客からのフィードバックを受け取ることができるため、データの品質を維持しやすくなります。
データの品質を定期的に検証する
データは、様々なプロセスで使用されるため、データライフサイクルの様々な段階を経ます。データが意図された用途に十分対応できる品質であることを確認するには、すべての段階におけるデータの品質が重要です。優れたデータスチュワードシップモデルは、データライフサイクル全体を通じてデータ品質が維持されることを保証します。データスチュワードは、定期的にデータを検証することでデータの品質を確保できます。多くの場合、組織はデータスチュワードにデータ検証に必要なトレーニングとツールを提供する必要があります。
データ管理委員会を設立する
データスチュワードシップ委員会の目標は、組織全体のデータスチュワードシップ目標を導くことです。データスチュワードが協力し、力を合わせることで、データスチュワードシップの導入を加速し、部門横断的な取り組みが必要となる課題に対処できるようになります。また、委員会はデータガバナンスモデルの変更や修正を提案することで、データポリシーと手順をデータ利用者にとってより透明性の高いものにすることができます。
