データ総研では、ほぼ隔週で「データマネジメントweb談義」を開催しています。データ総研コンサルティンググループ統括マネージャーである小川と、シニアコンサルタントマネージャー伊藤の2人で、データマネジメントに関する様々なトピックについて語り合っています。
本記事では第2回「DXにおけるデータマネジメント組織づくり」の内容について紹介いたします。
記事の最後には、アーカイブのYouTube動画もあります。ぜひチェックしてみてください。
データガバナンスしないと類似データの山になる
データ活用の注意点として、データガバナンスをせずにデータの収集・活用データの作成を繰り返していると、類似データがどんどん増えてしまう、ということがあります。せっかくお客様に関するデータを大量に保持していたとしても、元データを部門やシステム単位に保持していたり、活用目的で加工したデータをそれぞれの場面・活用者ごとにバラバラに作成・保持していたりすると、類似データの山ができあがります。これでは、データの重複や不整合が発生しやすくなりますし、全体で見たときに使いづらいデータとなってしまうかもしれません。そこで、類似データが増えないように調整する役割が必要になります。
イメージしやすくするために、システム設計の考え方である、”POA”と”DOA”を考えてみましょう。この考え方は、システム設計に限らず、データ活用においても応用できます。
POAとは”Process Oriented Approach（プロセス中心アプローチ）”の略であり、業務処理を基準に個々のシステム単位でデータを管理する仕組みです。業務の処理ごとにシステムが作られるため、各部署でデータが散逸・重複し、データの流通も複雑で整合性がとりづらくなります。そのため、全社視点での業務分析や改善も困難になります。
DOAとは”Data Oriented Approach（データ中心アプローチ）”の略であり、ビジネス要件に基づくデータ構造を基準にシステム横断でデータを管理する仕組みです。POAとは異なり、データを業務プロセスから分離し、同じ意味のデータを1箇所で保持（”One Fact in One Place”）するようにシステムを作ります。そのため、全社視点での業務分析や改善が容易に行えます。
冒頭で挙げたような、データ活用のプロセスごとにデータがやり取りされている状態は、POAの思想に近い状態といえます。この状態では、データ活用者やデータ提供者ごとに保持するデータがバラバラで、有効なデータ活用を行うのは難しくなります。
一方、類似データの発生を防ぎ、整合性のとれたデータを活用できるような状態は、DOAの思想に近い状態といえます。この状態になってはじめて、有効なデータ活用が行えるようになります。ただしそれを実現するためには、データ活用基盤を中心に、データ提供とデータ活用の役割を組織として整備する必要があります。
ガバナンスとマネジメントの両輪で考える
データマネジメント組織の活動は、ガバナンスとマネジメントの2層に切り分けて考えることが重要です。
ガバナンス層では、組織の方向性や戦略を決定し、組織全体を統治する活動を行います。
データガバナンスの主な目的は、事業環境や経営戦略、IT戦略などから全社のデータ要件をデータ戦略に落とし込み、データアーキテクチャを策定すること、そして策定したデータアーキテクチャを実現すべく、組織全体を統治することです。
一方、マネジメント層では、ガバナンス層から与えられる方向性や戦略、すなわち組織のあるべき姿に向けて、日々の業務を管理、実行、改善する活動を行います。データマネジメントの業務は多岐にわたることから、まずは組織全体で目指すべき方向を明らかにし、ガバナンスとマネジメントの両輪で活動していく必要があります。
データ活用組織に求められる機能と人材
データ活用では、上流のデータ連携元システムから下流のデータ分析、BIツールに至るまでに、データを収集し、統合し、提供する各機能がデータ活用基盤として必要になります。
データ活用組織の業務は、こうした活用基盤の仕組みを管理、統制することです。具体的には、データ連携やデータ品質、メタデータと情報要求、データセキュリティが主な管理対象となります。
当然、管理対象ごとにこれを担うヒトが必要になります。データのインプット/アウトプットを作るデータサイエンティストやビジネス側の要求をとりまとめるデータスチュワードなどです。
データ活用組織の中でも特に重要なポジションが、データアーキテクトです。データアーキテクトは、データ活用組織の日々の業務をコントロールしながら、ビジネス側からの情報要求をもとにデータ構造を設計し、ビジネスとシステムを繋ぐ役割を担います。
また、Web談義内ではそれぞれの役割についてより詳しい解説も行っています。本記事の最後にアーカイブがございます。
（また、データアーキテクトについて学びたい方は、【こちらの動画】もご覧ください。）
データマネジメントWeb談義のアーカイブ
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参考情報
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