データガバナンスの目標は、データの品質、セキュリティ、コンプライアンス、プライバシーを維持しながら、優れたビジネス価値の創出につながるデータ運用を実現することです。これらのデータガバナンス目標を達成するために、企業が活用できるデータガバナンスには、アクティブとパッシブの2種類があります。
従来、データガバナンスのフレームワークとして最も一般的に用いられてきたのは、受動的なデータガバナンスであり、その最初のステップはユーザーによるデータ入力です。多くの組織では、データはエンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システムに追加されます。
すべてのガバナンスポリシーと手順は、データ入力後に適用されます。これには、例外の作成、クリーニング操作、ワークフローの作成、重複の特定と削除が含まれます。パッシブデータガバナンスは、よりリアクティブ（事後対応型）なアプローチと考えられています。
参照: 電子データ廃棄ポリシー (TechRepublic Premium)
アクティブデータガバナンスとは何ですか?
アクティブデータガバナンスとは、データがシステムに入力される前、通常はデータが収集されるとすぐに、データ検証が行われることを意味します。これにより、データの正確性とデータ品質が組織の基準を満たしていることが保証されます。
また、アクセス可能なビジネスデータベースにデータが追加されるとすぐに、品質基準を満たすことが保証されます。アクティブデータガバナンスは、より積極的なアプローチと考えられています。
能動的なガバナンスと受動的なガバナンスの違いは何ですか?
これら2種類のデータガバナンスの主な違いは、アクティブデータガバナンスでは、データ品質チェックがデータのライフサイクルの初期段階、つまりデータが収集された直後に行われるのに対し、パッシブデータガバナンスでは、データ品質チェックはデータライフサイクルの後の段階で、通常はデータがアクセス可能なデータプラットフォームに保存された後に行われるという点です。
データがシステムに入る前にデータの品質が評価されないため、受動的なデータガバナンスではエラーや不一致が生じる可能性があります。また、重複データや不完全なデータが発生する可能性もあり、意思決定プロセスの俊敏性を求める組織にとって理想的ではありません。
規制の厳しい業界の企業にとって、パッシブデータガバナンスはリスクを伴う可能性があります。破損または不完全なデータはコンプライアンス違反につながる可能性があるためです。また、パッシブデータガバナンスでは、システムが入力された後のデータのクリーニングに貴重なリソースが費やされるため、入力前のデータクリーニングに比べて時間と労力がかかる可能性があります。
あなたのビジネスに最適なガバナンス モデルはどれですか?
データガバナンスに不慣れな組織は、パッシブデータガバナンス戦略の構築から始めることができます。パッシブデータガバナンスは、最終的にはより容易で、依然として有益なデータガバナンスフレームワークとなります。データニーズがより高度化するにつれて、効率性と信頼性の面で明確なメリットを持つアクティブデータガバナンスへの移行を検討できます。
製薬業界など、規制の厳しい業界の企業は、ERPシステムに入力する前にすべてのデータを検証するためのアクティブデータガバナンスフレームワークを活用する必要があるかもしれません。アクティブデータガバナンスシステムの導入は容易ではありませんが、その努力に見合うだけの成果が得られる可能性があります。
データガバナンス戦略においてアクティブモデルとパッシブモデルのどちらを選択するかに関わらず、正しい方向への重要な一歩を踏み出していることになります。何らかの形でデータガバナンスを導入する方が、データガバナンスフレームワークを全く導入しないよりも効果的です。
どのようなデータガバナンスモデルを選択する場合でも、適切なデータガバナンスツールは、ビジネスのデータガバナンス戦略をサポートします。これらの優れたデータガバナンスツールをご覧になり、ビジネスにどのように役立つかをご確認ください。
