データガバナンスとは何か？アナリティクスにおける説明責任と品質管理
データ資産に対する効果的な管理とガバナンスは、長期的なビジネスの成功に不可欠です。分析、使用、共有のためにデータを利用可能にし、信頼性を保ち、使用できる状態にすることで、データ品質、データセキュリティ、データの信頼性を一貫して満たすことができます。
しかし、現在では多くの組織がデータに対するガバナンスフレームワークの実装に苦労していることもあり、データガバナンスの重要性が再び強調されています。
それでは、データガバナンスとは何でしょうか？これはデータセキュリティと同じなのでしょうか、それとも異なるものでしょうか。
本ブログは、データガバナンスとは何かを詳細に説明し、その目的や利点、実際にアナリティクスソリューションがガバナンスの実装をどのようにサポートするのかを理解するのに役立ちます。
目次
データガバナンスの意味は？
データガバナンスは、現代のビジネスがデータライフサイクル全体 (接続、準備、構築、分析、コラボレーション) を通じてデータ資産の可用性、整合性、ユーザビリティを確保するのに役立つ、正式なポリシー、プロセス、ツールです。
データガバナンスは、データセキュリティやデータプライバシーと密接に関連していますが、データ品質の標準化とそれに対する所有権を中心とした独自の実践です。
データガバナンスフレームワークを備えた企業は、通常、データの構造化方法に関する体系的なガイドラインを確立しているため、当該データの品質に関する適切な説明責任と必要な規制基準 (地域によって異なる場合があります) を満たしています。
完全に実装されたデータガバナンスフレームワークは、中小企業から大規模な組織までサポートします。
- 一元化されたプラットフォームですべてのデータを安全に接続
- 元のデータソースを容易に特定し、分析に備える
- レポート作成時に企業資産としてデータを活用
- 生データを価値あるインサイトに変換
- 確実に意思決定に使用できるように、データをより深く理解
現在のアナリティクスおよびビジネスインテリジェンス (BI) ソリューションは、データを制御、管理、追跡するためのすべてのツールを提供することで、フレームワークの実装を支援するようにデザインされているため、ガバナンスをサポートするBIベンダーを選択することが、これまで以上に重要になっています。
データガバナンスとはどのようなものか？
データガバナンスのガイドラインとフレームワークがどのように確立されるかはそれぞれの企業によって異なり、これらのプロセスが最終的にどのように実装されるかは、選択したアナリティクスソリューションに応じて様々です。
データガバナンスフレームワークは、企業がデータから必要とするポリシー、標準、品質のKPIを提示します。これは通常、遵守すべき規則、それを支える品質管理措置、そしてこの包括的な枠組みの継続的で一貫した管理を保証する組織構造 (企業内の専門委員会、データスチュワードやデータ所有者などの確立された役割や権限) が含まれます。
通常、ほとんどの企業は、このフレームワークを実際に確立するために、データガバナンスと管理ツールを備えたBIベンダーを選択し、一元化されたプラットフォームで高いデータ品質と可用性を確保します。ここでガバナンスを実装することで、社内外で利用されるデータ資産の全体的なプライバシーとセキュリティを向上させることができます。包括的なデータガバナンス機能を備えたアナリティクスプラットフォームは、通常、次の領域を網羅するツールを提供します。
管理コンソール: これにより、管理者はデータソース、ユーザー (グループやロール)、メタデータレイヤーなど、システム全体の構成を一元的に閲覧、管理、検索し、データの使用状況の追跡、BI環境の最適化、デプロイの管理を行うことができます。
コンテンツの整理: ガバナンス管理を促進するアナリティクスプラットフォームは、Yellowfinのコンテンツフォルダーシステムのように、コンテンツ (レポート、ダッシュボード、データビジュアライゼーションなど) が常に適切なユーザーに届けられる方法を提供します。コンテンツ整理機能により、ビジネス部門 (マーケティング、セールス、ファイナンス) 、またはエクスペリエンス (日常業務、広範な組織レポート、経営陣など) 別にコンテンツを描写できます。
データリネージ: これにより、組織はデータフローパスを簡単に定義し、データソースと資産の出所、関係性、依存関係を追跡して、最終的に意思決定に使用するデータの信頼性を明確にし、確認して、自信を持つことができます。
データの所有権: データガバナンスをサポートするBIツールを使用することで、特定の所有者、関係者、ユーザーにデータ資産を簡単に割り当てることができ、どのグループまたは個人が特定のビジネス情報へのアクセスを許可されているかについて、明確な説明責任を果たすことができます。例えば、(事前に設定した組織およびペルソナに固有の) 特定のデータセットまたは組み込みコンテンツへのアクセス権を特定のユーザーにのみ与えることができます。通常、アナリティクスプラットフォームの所有権ツールを使用することで、管理者はデータに関連して発生する可能性のあるクエリーや問題を管理することもできます。
データ準備: Yellowfinなどのデータ準備モジュールを備えたアナリティクスプラットフォームを使用することで、ユーザーや管理者は信頼できるデータを簡単にモデル化、プロファイル、クリーニング、シェイプ、リッチ化、公開、セキュア化することができます。ユーザーのセルフサービスアナリティクスを証明したい場合、メタデータレイヤーを構築するデータ準備機能が必要です。これは、ビジネス翻訳レイヤー (プロジェクト、ワークブックなど) のように機能し、統制された安全な方法でそこから新しいコンテンツを簡単に作成できるようにします。
今日のデータ管理の課題
データガバナンスプロセスの確立を支援できる包括的なソリューションを持たない企業は、多くの場合、データやアナリティクスの使用がバラバラで、局所的なビジネス領域のニーズにのみ焦点を当てています。
これに対処しないままにすると、データのサイロ化やリソースの浪費、疑わしいデータの発生を引き起こします。
効果的なデータガバナンスガイドラインの策定に苦労している多くの企業では、データやアナリティクスのリーダーと他のビジネス部門との間にコミュニケーションが不足していることが多く、データの分散や、組織全体のガバナンスに対する標準化されたアプローチの欠如につながります。
Gartnerの調査によると、データガバナンスに対する統一的なアプローチが存在しないことが、今日のガバナンス目標を達成する上での主な障壁になっており、これには以下のような他の要因も寄与しています。
- リーダーシップチームからのコミットメントやサポートの欠如
- データガバナンスの重要性に関する教育やトレーニングの不足
- データガバナンスに適したテクノロジーの欠如
これが、現在アナリティクスプラットフォームの導入を検討している組織の多くが、データをより良く、より一貫して管理するために望ましいガバナンスフレームワークを確立し、統一するのに役立つエンドツーエンドのアナリティクスソリューションを求めている理由です。
なぜデータガバナンスは重要なのか？
データガバナンスは、明確で一貫性のあるカタログ化、クリーニング、追跡を通じて、データサイロ (データが区分化されている、またはアクセスが困難な状態)、データのプライバシーやセキュリティに対する脅威、データの所有権の不明確さなどの一般的な問題に対処するために企業を支援します。
実際のところ、デジタルエンタープライズ環境は複雑であり、常に受信データの量が増加しています。ここで価値あるインサイトを見つける可能性はたくさんありますが、体系的なフレームワーク (データガバナンス) がなければ、そのデータを実際に活用し、信頼性を確保するための説明責任、コミュニケーション、サポートはありません。
さもなければ、データは無駄なリソースになったり、使用されない高価な負債になるでしょう。
ビジネスのためのデータガバナンスはどこから始めればよいのか？
データガバナンスは、データの品質を維持するために重要な必要性であると同時に、誰がデータにアクセスできるか、どのようにアクセスするか、そのデータはどこから来たか (データリネージ) についての企業全体の説明責任を果たすためにも重要であることは明らかです。
組織内で統制されたデータディスカバリーのベストプラクティスの実施を開始できるようにするには、まず、ガバナンスフレームワークを実装するための具体的な機能を備えたツールを提供するアナリティクスソリューションに慣れる必要があります。しかし、すべてのBIベンダーが同等の機能を備えているわけではありません。
Yellowfinには、アクセスフィルター、コンテンツフォルダー、ダッシュボードの組み込み、リンクフィルター、マルチテナント、セキュリティの表示など、データガバナンスの強化に役立つプラットフォーム独自の機能が多数用意されています。これについては、近日開催予定のウェビナー「Yellowfinによるアナリティクスデータの保護と管理」でさらに詳しく学ぶことができます。
Yellowfin BIによるデータガバナンス
堅牢なコンテンツ構成、メタデータレイヤー、マルチテナント、セキュリティ機能など、Yellowfinの包括的なデータガバナンススイートの詳細については、近日開催されるウェビナーでご確認ください。