データガバナンスの4つのベストプラクティス | TechRepublic

近年、世界で生成されるデータ量は飛躍的に増加しています。2020年の世界全体のデータ生産量は64.2ゼタバイトでした。Statistaによると、2025年には2倍以上の181ゼタバイトに達すると予想されています。ビッグデータの量は増加しているにもかかわらず、組織が生成するデータのほとんどは活用されておらず、サイロ化されているケースが少なくありません。先進的な組織は、拡大するデータセットをより有効に活用・管理するために、データガバナンスの取り組みを強化し始めています。

データガバナンスとは何ですか?

データガバナンスとは、組織のデータのライフサイクル全体（入力から保存、操作、アクセス、削除まで）を通じてデータの正確性を確保するためのポリシーと手順の導入に重点を置いたデータ管理の手法と定義されます。これには、インフラストラクチャとテクノロジーの構築、プロセスとポリシーの設定と維持、そしてデータタイプの取り扱いと保護を担当する役職の特定が含まれます。

参照:採用キット: データベースエンジニア(TechRepublic Premium)

クラウド移行とデジタルトランスフォーメーションがあらゆるセクターで受け入れられるにつれ、データガバナンスはあらゆる組織にとって不可欠な要素となっています。優れたデータガバナンスを実践するリーダー、マネージャー、そしてデータチームは、競争優位性を獲得し、優れたパフォーマンスを発揮します。

強力なデータガバナンスのベストプラクティスの利点

優れたデータ ガバナンス ポリシーの利点は多岐にわたり、次のようなものがあります。

• 従業員のパフォーマンス向上
• マーケティングと販売の強化
• 需要、供給、在庫管理
• サプライチェーンマネジメント
• 単一の真実のソースによるデータ分析による洞察と可視性
• より優れたリスク管理と機会評価
• 自動化とコスト削減
• GDPR、CCPA、PCI DSS、HIPAAなどの法律の透明性と遵守

データガバナンスの実践は、あらゆる組織がデータ管理戦略の青写真を描く際に活用できる原則です。データガバナンスの導入が初めてでも、既にデータガバナンスに精通していても、これらのベストプラクティスを活用することで、常に最新の情報を把握し、安全かつ効率的なデータ管理プロセスを構築し、最大限の活用を実現できます。

1. 全体像を考えながら、まずは小さく始める

多くの大手テクノロジー企業は、データガバナンスにおいて大きな視点を持ちつつも、小さな一歩を踏み出すという原則に賛同しています。Microsoftは、ハイレベルの目標を文書化し、全体像を描くことが重要であると述べていますが、常に短期、中期、長期の目標とマイルストーンを念頭に置くべきです。

データガバナンスは、適切な人材、プロセス、テクノロジーによって実現します。データガバナンス・プログラムを開始するには、既存の従業員と連携し、適切な人材を採用し、すべての役割と責任を明確に定義する必要があります。適切な人材は、データガバナンス・プログラムを成功させるために必要なプロセスとテクノロジー投資を定義できます。

適切な人材を配置したら、プロセスの構築に移りましょう。その後、必要なテクノロジーを導入できます。優れたデータガバナンスの実践とツールセットは、データガバナンス・プログラムの目標と目的を明確に定めなければ機能しません。

2. 堅実なビジネスケースを構築する

データガバナンスに関する確固たるビジネスケースを構築するには、経営トップや経営幹部の賛同を得るだけでは不十分です。このビジネスケースは、従業員全員が自分の取り組みを理解し、コミットメントを視覚化し、より正確かつ効率的に企業目標を達成するための業務を遂行することを可能にします。優れたデータガバナンス戦略は、メリットを明確に示すとともに、訴訟から収益への影響まで、データガバナンスが不十分な場合の結果を明確化します。

すべての企業は、データガバナンス・プログラムに関する包括的なビジネスケースを作成する必要があります。このケースには、プロジェクトの説明、メリット、影響、目標、そして進捗と成功を測定するためのマイルストーンを含める必要があります。また、時間の経過とともに適応できる、目標とプログラムのアジャイルバージョンも含める必要があります。

3. 適切な指標を選択して焦点を当てる

指標が多すぎても少なすぎても、パフォーマンスを把握したり、組織がデータ関連の目標を達成しているかどうかを把握する能力が妨げられます。

SAPは、「多ければ多いほど良い」とは限らないと述べています。機械学習や人工知能によって指標が自動化されたとしても、構築と分析には時間がかかり、モデルにずれが生じて修正が必要になることもあります。効果的なデータセットを活用して組織の生産性を維持するには、適切な指標とツールを特定し、データをより的確かつ詳細に測定することが重要です。

4. データの役割と責任について透明性のあるコミュニケーションを行う

データガバナンスのフレームワークは組織の様々なレベルで運用され、従業員はプロセスの様々な部分に責任を負います。すべての従業員間でのオープンな多層的なコミュニケーションが不可欠です。また、従業員にはプログラム、手順、目標、プロセスについて十分な説明を行う必要があります。データガバナンス・プログラムの長期的な有効性には、透明性と、問題が発生した場合の対応が重要です。

組織内でデータガバナンスのベストプラクティスを実装する方法

過去のデータ管理慣行の評価

データガバナンスプログラムとベストプラクティスを導入する際には、まず組織が現在使用しているデータ管理プロセスを評価することから始める必要があります。包括的なデータ管理アプローチがない場合でも、データの収集、保存、管理、削除方法を評価することは可能です。また、以前のデータ管理システムを評価することで、問題点や新たな機会を特定することもできます。

この段階でリーダーが自問すべき点の一つは、データがどこから来ているのか、そして様々なビジネスユースケースにおいてデータがどこで管理されているのかということです。例えば、欧州のデータを扱う場合、企業は一般データ保護規則（GDPR）の基準を満たす必要があります。一方、米国の顧客データを扱う場合は、連邦規制、あるいは州ごとの規制を満たす必要があります。

業界固有のデータ規制も考慮する必要があります。例えば、カリフォルニア州で医療データを取り扱う場合、医療保険の携行性と責任に関する法律（Health Insurance Portability and Accountability Act）とカリフォルニア州消費者プライバシー法（California Consumer Privacy Act）の両方に準拠する必要があります。

このようなデータプライバシーとコンプライアンスのシナリオでは、特殊なデータを管理するために既にどのような手順が整備されているか、そしてそれらの手順が新しいデータガバナンスプログラムにどのように適合するかを検討することが重要です。特に、データガバナンスのコンプライアンスが複雑な業界では、データガバナンスまたはプライバシーに関するあらゆる問題の解決を支援してくれる弁護士に相談することをお勧めします。

成功のための適切なデータ専門家とツールを見つける

過去のプラクティスを検証し、今後のデータガバナンス戦略を決定したら、人材、プロセス、テクノロジーに焦点を当てることができます。データガバナンスフレームワークに携わる人々がプロセスを推進していくことを忘れないでください。そのため、彼らが適切な人材であり、必要なツールとリソースを備えていることを確認してください。

データガバナンスのテクノロジー、ソリューション、ツール、リソースへの投資は、プログラムのニーズに基づいて行う必要があります。これには、データストレージ、クラウド移行、クラウド管理、オンプレミスITインフラストラクチャ、高度なセキュリティツール、自動分析、機械学習、AI、スマートダッシュボードといったソリューションが含まれます。

最後に、社内のニーズや外部要因が企業データに影響を与えるため、データガバナンス・プログラムの有効性を継続的に評価することが重要です。新しいテクノロジー、アプローチ、スキル、サイバー攻撃、データ関連法は常に変化しています。常に変化に対応し、進化し続けることで、取り組みの方向性を定め、時代を超えて成功し続けるデータガバナンス・プログラムを推進していくことが重要です。

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