データガバナンス: 概要とベストプラクティス

公開: 2022-08-19

すべての企業は、データをどのように使用するかを決定し、ビジネスの結果をサポートするために全面的に一貫して処理する必要があります。今日の企業は、複数のソースから膨大な量のデータを収集しており、データガバナンスはリスク管理、価値の最大化、およびコスト削減に役立ちます。

データガバナンスには、企業がデータ資産を管理および保護するために必要な人、プロセス、および技術ツールが含まれます。それはすべて、会社が収集した情報をどのように処理するかにかかっています。有効な場合、データが正しく、一貫性があり、正しい方法で管理されていることが保証されます。

組織全体でデータを管理するためのフレームワークを形成し、信頼できるデータを効果的に活用する機会を提供します。この投稿では、いくつかのベストプラクティスを使用してデータガバナンスを定義します。

データガバナンスとは?

データガバナンスは、組織のデータの管理、配布、およびセキュリティを制御するために企業が使用する規則と手順の集まりです。そのタスクは次のとおりです。

インフラとテクノロジーの創造。
プロセスとルールの設定と管理。
組織内のどの従業員または役職が、特定のデータ型を処理および保持する権限と責任を持っているかを把握します。

コンプライアンスは、データの管理方法に基づいています。システムは、物がどのように保管、移動、安全に保たれるかを管理します。しかし、人的側面は、ポリシーが作成され、手順が適切であり、テクノロジーが管理され、データが保護されていることを保証します。

データガバナンスの主要コンポーネント

組織は、適切な意思決定を行う際に、優れたデータガバナンスから恩恵を受けます。適切に設計されたプログラムには、ガバナンスチーム、ガイド委員会、データスチュワードが含まれます。データの使い方についてのルールでもあります。

適切なデータガバナンスのための重要なコンポーネントを次に示します。

誠実さ:プログラムの全員が、データガバナンスに関する決定の制限、課題、およびその他の影響について、正直かつオープンである必要があります。

データの品質:データソースの管理の基盤として機能します。 データ駆動型組織の基盤は、正確、完全、かつ信頼できるデータの収集です。データのガバナンスには、高品質で強力なレベルのデータが必要です。

データの安全性:データセキュリティは、データソースがもたらすリスクのレベルに従ってデータソースを分類および分類する手法です。 これにより、ユーザーの操作とセキュリティ手順の間に安全なアクセスチャネルが確立されます。

データの管理:データソースの利用を指示、監視、および支援し、ビジネスユーザーがアクセスしやすい方法で高品質のデータを実装することに貢献します。

データの明確性:データセキュリティの目的で、組織のデータにアクセスして使用する個人が自分の行動に責任を持つことを示唆しています。 ユーザーは、自分のデータが企業の世界のどこから来たのかを知ることができます。

データガバナンスの利点

データガバナンスは、組織がデータとその使用方法を管理および制御するための一連の方法です。これには、データが正しく、一貫性があり、正しく使用されることを保証するために、内部データ標準とルールを作成し、それらを実装する必要があります。企業が堅実なデータガバナンスプログラムから得られるメリットをいくつか紹介します。

品質保証

クリーンなデータは、優れたデータガバナンスプログラムの結果です。データの監視が共有されると、データは定期的にクリーニング、更新、破棄されます。データを扱うのは大変ですが、データ管理スタッフがすべてを最新かつ関連性のあるものに保てば、仕事は少し楽になるかもしれません。

優れたデータポリシーは、組織が有用な情報を見つけて追跡し、役に立たない、古い、または冗長な情報を排除するのに役立ちます。複数の人がデータを入力すると、一部が重複したり不正確になったりします。データポリシーは、チームがエラーを減らし、高品質のデータの単一ソースを生成するのに役立つ必要があります。

より良いビジネス上の意思決定

強力なデータガバナンスにより、組織内の承認されたすべてのユーザーが同じデータにアクセスできるようになり、ビジネス内でデータサイロが形成される可能性がなくなります。このため、ユーザーと意思決定者はデータの信頼度が高くなり、その結果、その情報に基づく意思決定をより信頼できるようになります。

規制、法律、および業界標準の遵守

システムを導入すれば、ビジネスが最新の法的要件に準拠しやすくなります。人々が法律を遵守することを保証し、規則違反に対して罰金や罰則を支払う必要がないようにします。また、現在の規制基準が満たされていることを確認することで、ビジネスの機密情報を、それを持ってはいけない人から保護できます。

経費削減

データガバナンスにより、監査がより迅速かつ簡単になり、日常業務が改善されます。誤った、または時代遅れの情報に基づく決定による無駄を減らすことができます。さらに、現在の活動、在庫、対応可能なスタッフを注意深く監視することで、顧客へのサービスを向上させることができます。

データガバナンスのベストプラクティス

効果的なデータガバナンスをスムーズかつ効率的に実行できます。最も重要なベストプラクティスのいくつかを以下に示します。

小さく始めて、目立つように考える:人、プロセス、テクノロジーはすべて、データガバナンスの重要な部分です。 データ戦略を計画して実行するときは、これらのことを覚えておく必要があります。小さく始めて、全体像に向けて進んでください。各部分は、バランスの取れたデータガバナンス戦略を作成するために、その前の部分に基づいて構築する必要があります。まず人、次にプロセス、そして最後にテクノロジーが必要です。
明示的で定量化可能な目標を設定する: 明確で、測定可能で、具体的な目標を設定します。 測定できないものは制御できません。目標が達成されたら、成功を祝い、さらなる勝利を達成するためのモチベーションとして使用します。
利害関係者を関与させる:データガバナンスに関するポリシーを作成するには、会社のトップリーダーのサポートが必要です。 利害関係者に何かをしてもらい、会社の全員がガバナンス計画を確実に使用できるようにすることができます。
データガバナンスチームの役割を設定する:効果的な手順を実行するには、役割、責任、および所有権の構造を確立する必要があります。 データを作成および管理する人は、データを最もよく知っています。データ管理者は所有者と協力して、所有者を導き、コミュニケーションを容易にする必要があります。データガバナンスチームには、さまざまな部門のメンバーが必要であり、データガバナンスのイニシアチブを前進させることができます。
管理されていないデータを検討する:最も価値のあるデータの一部は、ファイル、フォルダー、および共有にあります。 ただし、このデータは多くの場合、管理されているデータよりも危険にさらされています。データ管理計画に非構造化データが含まれていることを確認してください。
データの分類とタグ付け:ビジネスが目標を達成し、データを複数回使用できるようにするメタデータの標準を設定します。 ガバナンスの主な目標の 1 つは標準化です。これは、データの分類とタグ付けなしでは達成が困難です。
メトリクスで進行状況を追跡する:プログラムの成功を測定する必要があります。 データポリシーを導入する前に、測定値を定義します。これにより、現在のデータ管理手順から始めることができます。定期的に元の指標に従ってください。これは進捗状況を示し、データガバナンスのベストプラクティスが理論上だけでなく実際に効果的であることを保証します。
定期的なコミュニケーション:コミュニケーションは、データガバナンスプログラムまたは手順のあらゆる場所で重要です。 成功を強調する場合でも、失敗後の改革を強調する場合でも、戦略の有効性を実証するには、明確で頻繁なコミュニケーションが不可欠です。
ビジネスケースを作成する:なぜそれを行うべきかについてビジネスケースを作成します。 成長、コスト削減、リスク、コンプライアンスに関連するものなど、さまざまな程度のデータガバナンス成熟度の利点を判断し、その結果を報告します。
自動化を最大限に活用する:データガバナンスプロジェクトを確実に成功させるには、ワークフロー、承認手順、データ要求、アクセス許可要求など、考えられるすべてのことを含め、自動化できるすべてのものを自動化する必要があります。自動化は時間とお金を節約するだけでなく、ガバナンスが継続的に実装されることを保証します。

結論

データガバナンスフレームワークにより、企業はより高いレベルの生産性で運営できます。これは 1 回限りのプロジェクトではありません。それは進行中のプロセスです。堅実なプログラムにより、組織のデータが安全で、標準化され、正確であることが保証されます。さらに、会社が管理するデータの変化する量、性質、および特徴に照らして、手順自体を定期的に見直して更新する必要があります。

QuestionPro は、あらゆる問題や業界にソリューションを提供し、単なる調査ソフトウェアではありません。さらに、InsightsHub リサーチライブラリのようなデータ管理プラットフォームもあります。

世界中の組織は、InsightsHub などのナレッジマネジメントシステムとソリューションを利用して、コストを削減し、ROI を高めながら、データをより適切に管理し、洞察を得るのにかかる時間を短縮し、履歴データの利用を増やしています。

データ ガバナンス: 概要とベスト プラクティス