BIデータガバナンスにおける3つのキーポイント

 NASAの火星気象探査機はなぜ失敗したのか?

世界初の火星気象衛星になる予定だった火星気象探査機が宇宙で崩壊した理由は、データエラーが原因でした。

調査によって、高度計算に誤りがあったことが明らかになりました。NASAのコントロールセンターから送られた命令はメートル法の基準に変換されず、イギリスの帝国単位のまま送られていました。これはつまり、探査機は目標とする高度を100km近く誤っていたことを示しています。約1億2500万ドルかけられた火星気象探査機は、高度140から150km付近に入るのではなく、高度57km付近の火星の大気に突入してその場で燃え尽きました。
1億2500万ドルの技術と長年に渡る作業が、宇宙で一瞬で崩壊したのです。

しかし、データの確認ミスでもたらされた損失はこれだけではありません。簡単に検索をするだけで、マイナス記号の見落としや0の入力し過ぎにより、ビジネスに多大なる損失を引き起こした例は少なくありません。

つまり統制されず、確認もされていないデータをもとにビジネス上の戦略的な意思決定を行う場合、資産を失う可能性があるとともに、評判を落とすリスクにさらされることになります。データへの不信感は小さな誤りから広がります。不適切なデータをもとに意思決定を行うと、始めは小さくともいずれは深刻な判断ミスを招くことになります。

 

社内のプロジェクトでも、このNASAの火星気象探査機の失敗と似たような経験はありませんか?

様々なプロジェクトグループ間、またはプロジェクトとその業務請負業者間における特定の工学的要件や技術的インターフェイスの検証、および確認のプロセスが不適切であった。
トラッキングされ、相互作用するすべての側面が、ダブルチェックされるはずであったプロジェクトのシステムエンジニアリング機能が堅牢ではなかった。
業務運営と詳細な航行特性間の関係性や、異常事態の報告を正式に提出するプロセスなど、業務従事者に対する訓練が十分にされていなかった。
ミスコミュニケーション、不十分な技術インフラ、データへアクセスするユーザーへの不適切な教育。どこかで聞いたことのある課題ばかりです。

データに関する損害には共通の課題があります。それは、管理が行き届いていない手作業のプロセスと統制されていないデータ管理です。

この課題に対応するため、BIの専門家であるBarry Devlin氏は、安定したガバナンスの実装のためのキーポイントとして下記の3点をあげています。

 

1)プロセスとしての意思決定
2)単一で統合されたプラットフォーム
3)受け入れられやす決定サイクル

 

これらはシンプルすぎるように聞こえるかもしれませんが、普段見過ごされがちな基本原則かもしれません。

Yellowfinは、データガバナンスの重要性をしっかりと認識し、信頼性の高いデータをプロジェクト間、グループ間で共有し議論できる環境を提供しています。