データ管理に取り組んでいる大規模な組織や企業にとって、データガバナンスは、所有または収集されたデータの管理、制御、または管理を成功させるための鍵を握っています。これは、あらゆる組織や企業にとって基本的なことです。データガバナンス戦略が計画どおりに機能する場合、ビジネスは一貫した共通のプロセスと責任から恩恵を受けます。結果はこの取り組みの期待されるメリットに従うため、ビジネスドライバーは、データガバナンス戦略で慎重に制御する必要のあるデータを強調します。この戦略は、データガバナンスのフレームワークまたはプログラムの基礎となるものとします。
データガバナンスは、企業のデータ品質を確保するための一連の原則を定義します。企業全体のデータ資産の説明責任と所有権を確保するために、プロセス、役割、ポリシーまたは責任、およびメトリックをまとめて説明します。
データガバナンスは、特に企業レベルで組織の目標を達成するための鍵です。誰が、どのデータに対して、どのような状況で、どのような方法を使用して、どのような行動を取ることができるかを定義します。要約すると、データガバナンスとは、標準、ポリシー、およびモデルに基づいてデータを再利用する方法に関するものです。その全体的な範囲は、合意されたモデルに従って実行される、情報関連プロセスの意思決定権と説明責任のシステムをカバーします。このモデルは、誰がどの情報で、いつ、どのような方法で、どのような行動を取ることができるかを示します。
特定の例では、医療保険または健康関連の組織や企業に加入しているエンティティについて考えてみます。データのプライバシーは非常に重要であり、HIPAAやGDPRなどの規制コンプライアンスに準拠する必要があります。データガバナンス戦略のビジネス推進要因がプライバシーを確保する場合、患者データはビジネスを流れるときに安全に管理する必要があります。関連する政府の要件に確実に準拠するために、保持要件（たとえば、誰がどの情報をいつ変更したかなどの履歴）が定義されます。
優れたデータと分析のガバナンスにより、より迅速でスマートな意思決定が可能になります。チーフデータオフィサー（CDO）を含むデータおよび分析のリーダーは、ビジネス戦略と企業の優先事項を実現するために、データと分析の資産が適切に管理されていることを確認する必要があります。適切に処理されたデータガバナンスは、最適なビジネス上の意思決定を行うために必要な洞察を提供します。これらすべてにおいて、重要な要素は、データガバナンスの成功に不可欠な重要な要素として機能します。
このブログでは、データガバナンスを成功させるための5つの重要な要素について説明します。
データアーキテクチャは、データガバナンスの核心として機能します。アーキテクチャの設計に欠陥があると、データ品質が低下したり、本質的に破損したりすることになります。消化され処理されたものが何であれ、結果は信頼できず、企業が分析する洞察に影響を与え、ビジネス目標に影響を与える可能性があります。
Open Group Architecture Framework（TOGAF）によると、データアーキテクチャは、組織の論理的および物理的なデータ資産とデータ管理リソースの構造を記述します。これは、組織でのデータの収集、保存、配置、統合、および使用を管理するモデル、ポリシー、ルール、および標準で構成されるエンタープライズアーキテクチャの派生物です。組織のデータアーキテクチャは、データアーキテクトの権限です。
データアーキテクチャは、データガバナンスの対象となる一連のコンポーネント間の謎を解き明かします。組織または企業エンティティ内でデータが処理されるときに、関連するすべてのコンポーネントを体系的に接続します。データが存在する場所と、データが組織全体（プライベートデータまたは出力および入力データ）とそのシステムをどのように移動するかを簡単に説明します。データが1つのシステムから次のシステムに移動するときに行われる変更と変換を強調しています。
これらのデータインベントリとデータフロー図は、データガバナンスチーム（DGT）がデータポリシーと標準について適切に決定するために必要な情報とツールを提供します。実際、多くの場合、ビジネスの利害関係者は、データランドスケープと、データが組織全体でどのように移動するかをよりよく理解したいと言っています。この情報について組織を教育し、アーキテクチャのポリシーと標準をオーバーレイするというDGTの役割は、ライフサイクル全体でデータの正確性と整合性を確保するのに役立ちます。
データ品質は、データの収集、計画、分析、および処理の方法に反映されます。 Gartnerによると、データおよび分析のリーダーの42％は、Gartnerの調査に基づいて、データおよび分析のガバナンスを評価、測定、または監視していません。一方、ガバナンス活動を測定したと述べた人は、主にコンプライアンス指向の目標の達成に焦点を合わせていました。
データガバナンスは、組織または企業が適切なデータと分析を使用して、より迅速でスマートな意思決定を可能にするように動機付けます。今日、データガバナンスは急速に改善されているため、組織はこれを調査し始めています。これは、データの成長に合わせてデータの品質を向上させるために、データと分析に焦点を当て始める良いスタートであるためです。ポリシーを通じてより良い情報行動を推進するためのより良い情報を提供します。これらのポリシーは、マルチメディア、ビジネスメールなど、データと分析およびコンテンツへの組織の投資を最大化するのに役立ちます。ただし、ガバナンスの実践は、ビジネス指向ではなくデータ指向であり続けます。
データガバナンスはデータの品質を監視するため、DGTは、データが破損、古くなっている、または不正確である場合を特定する必要があります。古いデータまたは古いデータは、不要になった場合にアーカイブまたはパージできます。維持しなければならないのはデータの品質だけではなく、コストも考慮する必要があります。また、クローゼットを掃除し、ターゲットデータの混乱を避けることを検討する必要があります。データガバナンスチームは、ルールとプロセスを簡単に設定できる必要があります。信頼できるデータは、さまざまなソースからの情報に基づいて意思決定を行うデータ主導の組織の柱として表されます。データバーシティレポートによると、調査に参加した組織の58％が、ソースデータの品質を理解することが組織のデータバリューチェーンにおける最も深刻なボトルネックの1つであると述べています。彼らの調査に基づいて、ビジネス用語を自動化してデータ資産と照合し、列レベルまで系統を文書化することは、データ品質を最適化するための重要なステップであることに注意してください。
ここで、これらの重要な質問をする必要があります。どのデータを管理し、どこに配置する必要がありますか？オンプレミスに保存する必要がありますか、それともパブリッククラウドなどのサードパーティにデータを常駐させることは価値があり有効ですか。
データ管理は、基本的にデータガバナンス戦略の実行です。これは、データガバナンス戦略またはフレームワークに組み込まれている標準とポリシーを実装する責任を設定します。
などの一般的なタスクについて説明します。-
データへのアクセスレベルを設定するロールベースアクセスルール（RBAC）の作成
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データガバナンスポリシーに沿ったデータベースルールの実装
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データセキュリティを確立して維持する]CDOのDGTが所有するデータに対して識別したものに準拠する組織
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機密データの保存に関連するリスクを最小限に抑えるための適切な対策を講じる
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企業全体のデータの単一ビューであるマスターデータ管理用のシステムを作成します。
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データ管理は、この種のデータインベントリを実行するための鍵です。分析用のデータにアクセス、統合、保存、転送、および準備するための戦略と方法を用意します。 Forrester Researchによると、効果的なデータガバナンスは、データ管理の成熟度から生まれます。
データガバナンスは、データライフサイクル管理プロセスを対象としています。これは、データの可用性、使いやすさ、および整合性を確保することを目的としています。これらが維持されている間、DGTとCDOは、組織のデータを常に監視および分析する必要があります。それはきちんと世話をされ、安全にそして安全に保たれなければなりません。これは、使用可能なソリューションとして信頼できる適切なソフトウェアツールなしでは達成できません。特にクラウドまたはオンプレミスに保存されている場合は、サードパーティのサービスに依存している可能性があります。
これらのソリューションは、組織がデータ資産に関する一連の一貫したポリシー、プロセス、および所有者を維持し、データの移動を効果的に監視、管理、および制御できるようにするのに役立ちます。これらの製品は、ユーザーがデータ品質基準を確実に満たすためのガイドライン、ルール、および説明責任の手段を確立するのに役立ちます。データガバナンスツールは、効率を高め、プロセスを合理化するために、多くの場合、推奨事項も提供します。
前回の投稿では、ビジネスに影響を与えるマルウェアの脅威の数が数え切れないほどありますが、ランサムウェアは最大の犯罪者であり、2019年だけで75億ドルを超えるコストを組織にもたらしています。大幅なセキュリティ侵害が、企業を成長させるための組織計画をどのように悪化させる可能性があるか想像してみてください。
CDOまたはDGTは徹底的に分析し、それらの機密データをカバーする必要があるため、データガバナンスは不可欠です。データセキュリティが体系的にアーキテクチャ化されている場合、データ管理の成功と同様に追跡可能です。データがどこから来たのか、どこにあるのか、誰がデータにアクセスできるのか、どのように使用されているのか、どのように削除するのかを判断できます。
データガバナンスは、組織のデータ管理ルールと手順を定義し、機密性の高いビジネス情報や顧客データの潜在的な漏洩を防ぎ、データが悪用されないようにします。データが大きくなるにつれて、それは純粋な課題になる可能性があります。
レガシープラットフォームや豊富なデータを持つ大規模な組織の場合、レガシープラットフォームは、情報がどこから来たのかを判断するのが難しいサイロ化された情報を作成する傾向があります。これらのサイロは、多くの場合、主にデータベースにエクスポートされ、複製されてデータを他のサイロ化されたデータと結合するため、すべてのデータがどこに移動したかを知ることがさらに困難になります。
特にこのパンデミックが始まった場合、データは急速に成熟します。人々は、他の人々との接触を避けるために、インターネットを介したソーシャルメディアやその他の手段に大きく依存しています。データは非常に大きくなるため、機密情報やデータを保持している組織や企業は、データコンプライアンスに事前に対処し、十分に注意を払う必要があります。組織は、所属する政府の規制に準拠する必要があります。欧州連合では、GDPR（一般データ保護規則）がありますが、米国では、よく知られているPCI DSS（ペイメントカード業界データセキュリティ標準）、HIPAA（健康保険のポータビリティおよび会計法）、およびSOXACTまたはSarbanesがあります。 – 2002年のオクスリー法（公的企業会計改革および投資家保護法としても知られています）。
コンプライアンスは、組織内のデータを収集して成熟させる前にこの戦略を実施する必要があるため、ガバナンスを成功させるために非常に重要です。コンプライアンスは、データガバナンスフレームワークがカバーしている政府内の規制とコンプライアンスの下で開始するように組織に指示します。これらの規制では、組織がソースからその廃止までのデータを追跡し、誰がデータにアクセスできるかを特定し、データがどのようにどこで使用されているかを知ることができるようにする必要があります。データガバナンスは、データの所有権とアクセス可能性に関するルールと手順を設定します。
データガバナンスフレームワークは、データがその目的に適合していることを保証します。組織の人員、プロセス、テクノロジーを中央のデータ戦略に合わせて調整することで、データを活用してより大きなビジネス目標に役立てることができます。コンプライアンスの観点から、データに対する明確な制御プロセスを持つことは、事前に設定されたビジネスルールと一致します。これは、金融や保険などの規制の厳しい業界では特に重要です。データガバナンスとは、データを管理するためのプロセスを確実に実施し、組織のすべてのデータ慣行ですべての規制が満たされていることを確認することを意味します。効果的なコンプライアンスは、データガバナンス戦略への全体的かつ完全なアプローチによってのみ実現できます。データとその収集および保存方法を完全に制御することなく、規制を遵守していることを100％確実に期待するにはどうすればよいでしょうか。これがないと、機密情報が悪用されたり、不適切に消去されたりして、政府や規制当局の罰金、訴訟、さらには懲役刑につながる可能性があります。 Snowflakeは、データの所有権とアクセスを制御できる機能を提供し、データガバナンスのルールと手順の実装を可能にします。これらには、動的データマスキングとセキュアビューが含まれます。
効果的なデータガバナンス戦略を構築するための3つの重要な側面は、人、プロセス、テクノロジーです。効果的な戦略を使用すると、組織のコンプライアンスを維持できるだけでなく、ビジネス戦略全体に付加価値を付けることができます。
データガバナンスは、固定された一定のフローではありません。これは、動的に進行中の作業でなければならない慣習と慣習です。データガバナンスは、特に企業レベルで使用されている、組織または企業内でデータがどのように成熟するかに依存しています。データを評価する組織にとって、またはデータが組織の財務実績を安定させるための組織の利益の主要な推進力として機能することは非常に重要です。これらの6つの重要なコンポーネントを決定することは必須であり、組織と会社の利益を管理および確保するために適切な人材を委任する必要があります。