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DRIブログ

3分でわかるデータマネジメント【データガバナンス】

データマネジメント

はじめに

ビッグデータを用いたデータ活用の話の中に「データガバナンス」という言葉が使われているのを時々目にします。また、「コンプライアンス維持のためには『データガバナンス』が必要だ」ということも叫ばれるようになってきています。試しに「データガバナンス」に触れているニュース記事を検索してみると、思いのほか多くの件数がヒットします。

しかし、多くの場合「データガバナンス」は説明なしに使われていることが多いのではないでしょうか。よくわからない方も多いと思われます。今回はデータガバナンスについて簡単に解説していきます。

想定読者層

本記事は、以下の方々を想定して作成しております。

  • データガバナンスをかいつまんで知りたい方
  • デジタル化に取り組む上で、データガバナンスの意義を理解したい方

 

データガバナンスとは?

DMBOK2(データマネジメントの知識体系を記した書籍)では、次のように書かれています。

データガバナンス(DG)の定義は、データ資産の管理(マネジメント)に対して職務権限を通し統制(コントロール)することである。

『データマネジメント知識体系ガイド 第二版』DAMA International編著、DAMA日本支部・Metafindコンサルティング株式会社訳、日経BP社、2018

要するに、データガバナンスとは、データマネジメント活動を統制することです。

ただし、これだけだとピンとこないと思うので、もう少し詳細に見ていきましょう。(そもそも“データマネジメントとは?”“DMBOK2とは?”という方は、こちらの記事『データマネジメントとは何か』もご覧ください。)

よくデータガバナンスには、データマネジメントに関する「立法」「行政」「司法」の機能があると言われます。(国の「ガバナンス」になぞらえた喩えです。)
この考え方をもとにデータガバナンスの機能を見ていくと、以下のようになります。

・立法……データマネジメントにおける考え方や体制、ルール等を定める

・行政……データマネジメント実施の指揮を執る&実行結果に責任を負う

・司法……データマネジメントに関する課題の管理&報告を行う

上記をふまえて少し詳細に言うと、データガバナンスとは、データマネジメント活動が、あらかじめ決めたルールどおりに行われているかしっかりと監督し、円滑な実行をサポートすることだといえます。

 

データガバナンスとデータマネジメントの関連

データマネジメントは、データガバナンスによって統制される対象となっています。データガバナンスは、あくまでデータマネジメントの実行を監督・サポートするものであり、データマネジメントそのものではないことに注意してください。

話が抽象的になってしまったので、少し具体的に説明します。

例えば、基幹系システムの開発を行うとします。システム開発においては、システムで扱うデータを設計したり、それらのデータの意味を定義したり、他システムとのI/F(インターフェース)を設計したり……と、データに関わる様々な活動が出てきます。データガバナンスは、それらシステム開発中のデータ設計を行うというわけではありません。データガバナンスの仕事は、システム開発で作成されるデータに関する全社ルール(ネーミングルールなど)を作成することや、成果物のレビュがルールにもとづき適切に行われるよう監督することです。

システム開発だけでなく、もっと日常的な活動についても考えてみましょう。データマネジメントの一環として、システムの利用者が登録するデータが正しいかどうかや、データに社内外からの不正なアクセスがないか等が監視されます。これに対するデータガバナンスの役割としては、それらの監視がルールにもとづき適切に行われるよう監督し、問題が見つかったら是正を求めることが挙げられます。

以上のように、データガバナンス(監督側)とデータマネジメント(実行側)は分離されます。データガバナンスとデータマネジメントが分離することによって、プロジェクトや事業を横断した全社最適のルール作りや、それにもとづいた中立的な判断が可能になります。

 

なぜデータガバナンスが必要なのか?

一言で言えば、データマネジメント活動に伴うリスクやコストを小さく抑えたり、得られる成果を大きくしたりするためです。

例えば、収集した顧客データを分析することを考えます。
この時に、顧客データの取り扱い方が事前に定めたセキュリティポリシーに則っているかをしっかりと監視することで、コンプライアンス違反を防ぎ、万一ミスがあっても迅速に対処することができます。

また、データを活用するときに、収集したデータが間違いだらけだったり、全く形式が揃っていなかったりすると、分析前の準備の段階でかなりの時間がかかってしまいます。さらには、分析の結果を信じていいのかもわからないでしょう。そこで、事前にデータの収集プロセスや形式(型・桁、コード体系など)を標準化しておくことで、データの分析・活用が効率的に進むようになります。

注意してほしいのは、データガバナンスはそれ自体を目的化してはいけないということです。データガバナンスを行う業務上の意義を明確にし、全社の事業戦略に沿った形にすることが不可欠です。そのうえでポリシーを定め、データマネジメントを監督していくことで、データマネジメントから得られる利益を最大化できるようになります。

 

では実際にどうやるのか?

ここでは、データガバナンスを1から立ち上げるために必要な活動について、かなり簡略化して説明します。

1.データマネジメント戦略を策定する

まず、これからどのようなデータマネジメントの活動を行うのかを考えていきます。経営戦略や事業方針、データに関する法規制などを勘案したうえで、どのような活動が必要かを洗い出します。

2. データガバナンスの規約を作成する

1で洗い出したデータマネジメント活動に対して、どのように統制をかけていくのかを決めます。また、データガバナンスを進めていくためにどのような役割が必要か、チェック対象になるデータマネジメントの成果物は何か、などを決めていきます。
(データガバナンスのために必要な役割の例として、データスチュワードがあります。データスチュワードに関しては、別の記事で書きたいと思います。)

3. データガバナンスに必要な役割ごとに、人員を割り当てる

2で決めたデータガバナンスに必要な役割に対して、それぞれ人を割り当てます。

4. データマネジメント活動の中にデータガバナンスの活動を組み込み、運用する

データガバナンスを実際に日々の活動の中に組み込みます。例えば、データ品質(※)やルールの順守状況をモニタリング・定期報告するなどが考えられます。また、システム開発では、開発フェーズに即してレビューポイントを設けて、各種成果物がルールを遵守しているか確認することが必要です。

※データ品質・・・データの信頼性を測定するための指標。データクオリティともいう。正確性、整合性、適時性など、様々な観点に基づき定量的に測定する。データの利用目的に応じ、どのような指標を設定するか、各指標においてどのくらいの値を目標とするか等を決める必要がある。

 

データガバナンスのコツ

データガバナンスの導入は、一筋縄ではいきません。ここでは、データガバナンス導入のコツを紹介していきます。

1. 小さく始める

データガバナンスは、いざ始めるとなると現場の抵抗も大きく、なかなか進みません。一気に組織全体に導入するのではなく、社内の理解を獲得しながら徐々に進めていくのがポイントになります。

2. いきなりツールに飛びつかない

世の中にはデータガバナンスを目的としたツールがいくつかあります。それを導入すればデータガバナンスが実現できると思われがちなのですが、データガバナンスは「ツールを入れれば解決する」ようなものではありません。(ここまで読んでくださった方には同意いただけると思います。)データガバナンスを行う際はその意義を明確にし、必要に応じて自社に適したツールを検討するようにしましょう。

 

おわりに

今回はデータガバナンスについて簡単にご紹介しました。これからデータガバナンスを行おうとする皆様の参考になれば幸いです。とはいえ、データガバナンスで行うべき活動は非常に幅広く、独力で行うのはかなり難しいと思われます。

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