DXの推進やビッグデータ、データドリブン経営など、データをビジネスへと活用するシーンが増えるにつれ、企業はデータの価値を高めるためのデータガバナンスが求められ ます。本記事ではデータガバナンスとはどういう活動なのか、よく混同されるデータマネジメントなどとの違いや、データガバナンスの目的、メリットなどを解説していきます。
データガバナンスとは、企業の保有するデータを、効果的で安全にビジネスへ活用できるようにサポートする活動のことです。
具体的には、企業がデータを収集・蓄積・分析・活用・運営・保守するためのルールやプロセス、管理体制を定め、これを監視・サポートすることで、効率的にデータを活用しリスクを抑える仕組みを作ります。ビジネスではビッグデータをいかに収集、蓄積、分析するかが重要となります。それらを効率化するためには、情報の管理をどうするかなど、体制やルールを明確にする必要があります。
企業では膨大なデータを収集・蓄積・運用されています。これらのデータを誤った運用・管理をしたために、情報の漏洩などのリスクを引き起こす恐れがあります。また、データを取り扱う人材が増えることで、ヒューマンエラーに繋がるリスクも高まります。
データを正しく管理・運用することで、分析や意思決定、営業効率などを高めることに繋がります。加えて、企業にとって致命的な事態を避けるためにも、データの取り扱い方やルール、体制などを明確にするデータガバナンスが重要なのです。
データガバナンスとデータマネジメントは、意味合いが似ているため混同されがちです。データガバナンスとデータマネジメントには、次のような違いがあります。
データマネジメントとは、データを自社のビジネスに活用するために、データの登録・更新・運用などデータを管理・利活用する活動のことを言います。
データマネジメントについてはこちらの記事で詳しく解説しています。
データガバナンスは、データマネジメントをルール通りに実施するための監視やサポートをします。
データマネジメントはデータをルール通りに活用するための行動とすれば、データガバナンスは、データマネジメントを守らせるために監視・サポートすることを言います。
マスターデータ管理は、ビジネスで扱うデータを統合し品質を維持することです。規模が大きくなるにつれて、データベースを複数保有するケースも増えます。そうすると、データの整合性を確保することが困難になります。これらのデータを正しく統合し、品質を維持することでデータの信頼性を高めることに繋がります。
無料でダウンロードできるこちらの資料では、マスターデータ管理について基礎知識から徹底解説しています。
データスチュワードシップとは、データの価値を評価し、データの品質向上やデータ活用を管理するための役割のことです。データガバナンスにおいて、データマネジメントを実行する各管理者・担当者の間の調整を行い、データ活用による企業利益を生み出すだけではなく、データの正確性やセキュリティなどの管理に対する責任も与えられる重要なポジションです。
企業が収集した個人情報に対して、しっかりと配慮できる組織体制を作ることを「プライバシーガバナンス」と言います。企業が個人情報保護法を守ることは当然のこととし、さらに企業が収集した個人情報の使い方や、社会への影響などを説明する姿勢が求められています。
個人情報が漏洩・流出することのリスク管理や信頼確保など、プライバシー問題に取り組む体制の構築など、より一層データガバナンスの重要性が高まっています。
データガバナンスの目的について、以下で解説します。
企業で蓄積したデータをビジネスに活用するには、データを扱う社員全員がメリットや活用方法を理解していなければいけません。同時に、個人情報などを扱う際のリスクや、コンプライアンスに違反しないためのルールが不可欠です。データガバナンスは、これらのルールを守るための仕組み作りを目的としています。
適正なルールのもと、データマネジメントが行われているかチェックできる仕組みづくりも、データガバナンスの目的の一つです。
データガバナンスを導入することで、次のようなメリットがあります。
以下で詳しく解説します。
データの閲覧や編集を行うために制限を持たせたり、個人情報などの重要なデータは専門部署のみで管理するなど、データの取り扱いルールを明確にし監視することで、コンプライアンス違反やセキュリティリスクを減らすことに繋がります。また、データの不正利用、情報漏洩などの可能性が顕在化した際に素早く対応することができます。
データの保管や管理、運用の方法が統一されることで、情報を効率的に活用することが可能となります。データ分析を効率化することで、高精度の需要予測や市場分析に繋がり、その結果、スピーディな意思決定が可能となります。
データをデータガバナンスに則って取り扱うことで、信頼性のあるデータを蓄積することができます。例えば、各部署や部門ごとにシステムが分断され、サイロ化した状態では、それぞれのデータに一貫性がなく、正確性も保たれません。データガバナンスを導入することで、いつ、誰が、どのようにデータを更新したかなどを統一し、データの一貫性や正確性を維持することで、高品質のデータ分析や活用を行う ことができます。
サイロ化したデータの収集方法についてはこちらの記事で詳しく解説しています。
データガバナンスの導入を成功させるには、次のポイントを押さえておきましょう。
以下で詳しく解説します。
そもそもデータガバナンスは、データマネジメントを統制するための仕組みです。つまり、何のためにデータを収集するのか、集めたデータを何のために使うのかなど、目的を明確にする必要があります。
個人情報の漏洩や流出は、企業の信用や信頼を失墜させる致命的な行為です。リスクヘッジのためにデータガバナンスを導入し、データの扱い方やコンプライアンス、プライバシーポリシーなど、データの管理・運用のルールを設定する必要があります。
点在するデータを一元化することで、営業活動や意思決定の速度を早めることに繋がります。また、管理できていないデータは、漏洩や流出のリスクを秘めています。データガバナンスを実施する際は、社内に点在しているデータを管理することから始めるべきです。
データガバナンスに則り、データ管理を適正に行うことでどのような結果が得られるのか、データ連携ツール「ASTERIA Warp」を活用したデータガバナンス事例をご紹介します。
三協立山株式会社は、三協アルミと立山アルミが合併して生まれた会社です。各社は別メーカーのメインフレームやシステムを利用していたため、システム間の個別連携が入り組みメンテナンスのコストが増大していました。
また、ここのシステムごとにデータを保持していたことから、集計・分析作業を行う際に複数のシステムからデータを集めなくてはならず、利用者の利便性が低下していました。
そこで、分散していたデータを一元化・標準化してASTERIA経由でアクセスできる仕組みを構築しました。その結果、抽出されたデータをBIツールで容易に分析できるようになりました。
事例の詳細については、こちらをご覧ください。
株式会社プライムクロスでは、業務フローを刷新するために、業務改善プラットフォーム「kintone」などを導入しました。しかし、データガバナンスが徹底しておらず、各部門ごとにデータが散在している状態でした。
そこで、データ連携ツール「ASTERIA Warp」を導入し、データの一元化を図りました。その結果、データベースの連携だけでなく、Excelでの処理やkintoneとの連携、FTPでのアップロードなどを自動連携することで、業務を最適化することができました。
事例の詳細については、こちらをご覧ください。
当記事では、データガバナンスについて解説してきました。これからDX推進や本格的なデータの利活用の取り組みを検討している、または既に取り組んでいる企業にとって、データガバナンスの導入は営業活動の効率化や意思決定をスピーディに行えるだけではなく、コンプライアンス、セキュリティといった企業の信頼を高めることにもつながります。そのためにも、特定の部門や人材だけではなく、経営層も含めた全社的な活動として取り組む必要があります。
ASTERIA Warp製品の技術情報やTips、また情報交換の場として「ADNフォーラム」をご用意しています。
ASTERIA Warpデベロッパー同士をつなげ、技術情報の共有やちょっとしたASTERIA Warpの疑問解決の場とすることを目的としたコミュニティです。
