データ ガバナンスに関する究極のガイド
公開: 2024-03-29データ ガバナンスは、組織内の情報の品質とセキュリティを維持するために不可欠です。 効果的なデータ ガバナンス プロセスがなければ、企業はデータ管理の誤りやセキュリティ侵害のリスクに直面し、信頼の喪失や法的影響につながる可能性があります。
データ ガバナンス プラクティスを採用することで、組織はデータが正確で、アクセス可能で、安全であることを保証し、情報に基づいた意思決定とデータ プライバシー規制の遵守を可能にします。 しかし、データ ガバナンスとは正確には何ですか?また、それを効果的に実装するにはどうすればよいでしょうか?
データガバナンスとは何ですか?
データガバナンスの利点
データ ガバナンスは、企業が幅広い目標を達成できるように支援します。 それは単に規制上必要なだけではありません。 意思決定や戦略を推進するためにデータに大きく依存している企業に戦略的メリットをもたらします。
データの品質と整合性の強化
データ ガバナンスの主な利点は、組織のデータの品質と整合性が大幅に向上することです。 より高いレベルのデータ品質は、通常、次の方法によって達成されます。
- メタデータ管理:データ ガバナンスは、メタデータ管理を使用してデータを管理し、理解するのに役立ちます。 これには、データの出所、使用方法、加えられた変更を追跡することが含まれます。 データのコンテンツとコンテキストの変更を追跡し、間違いを修正することでデータの品質を保証します。
- データスチュワードシップ:この分野の専門家であるデータスチュワードは、データ管理を維持し、データ品質を監督します。 これらの専門家はデータ ガバナンス プロセスの心臓部であり、責任を負う情報の評価、作成、使用、保管、アーカイブ、削除を処理します。
明確なデータ管理ポリシーを確立し、データ管理者を割り当てることで、組織はデータの正確性、一貫性、信頼性を確保できます。
データ倫理の確立
データ倫理では、顧客や社会全体に影響を与えるデータの収集、生成、分析など、組織内で使用されるデータの実践を評価します。
データ倫理を促進することは、企業が特定のデータを収集する理由と、それを使用して何が達成できるかを理解するのに役立ちます。 データベースの各トランザクションは、エンドユーザーにメリットを提供する必要があります。 収集したデータで問題が解決しない場合は、なぜデータを収集するのか、それを使って何をしているのかを尋ねる必要があります。
AI の出現により、データ倫理は特に重要になります。 顧客と政府は、企業がデータをどのように扱うか、そしてデータがどこに行くのかについて、ますます懸念を抱いています。 データの取得方法とその処理方法について透明性を保つことは、ブランドの信頼を構築するために不可欠です。
規制遵守とリスク管理
データ ガバナンス フレームワークにより、組織は GDPR や HIPAA などのデータ関連規制に確実に準拠できます。 コンプライアンスを遵守することで、高額な法的問題や罰金が発生するリスクが軽減されます。 さらに、データ侵害やセキュリティ インシデントから保護し、組織の評判を守ります。
意思決定の向上
会社のデータの全範囲に対する制御を確立することで、経営陣や管理者は事業活動、課題、機会について全体的な視点を得ることができます。 必要なデータがどこに保存されているかを把握し、その正確性を確認することで、ブランドは増大する課題に迅速に対応し、新しいトレンドを早期に発見することができます。
これは、日常業務を行う通常の専門家にも当てはまります。 データにタイムリーにアクセスできるようになると、従業員はより自立して、質問に対する答えが得られる別の会議を待たずにタスクをより迅速に実行できるようになります。
強化されたデータセキュリティ
データ ガバナンスには、誰がどのような状況でデータにアクセスできるか、およびデータがどのように保護されるかを定義することが含まれます。 データ侵害が壊滅的な結果をもたらす可能性がある時代において、この強化されたセキュリティは非常に重要です。 機密データへのアクセスを制御および監視することで、組織は資産と顧客情報をより適切に保護できます。
社内全体の効率的なコミュニケーション
Gartner によると、世界の IT 支出は 2024 年に総額 5 兆ドルに達すると予想されています。各部門がより多くの社内ツールを導入するにつれて、この数字は毎年最大 7% 増加します。 ここでの問題は、各ツールが通常その部門内に存在するデータを生成することです。 その結果、組織全体にデータがサイロ化されてしまいます。
データ ガバナンスにより、すべてのデータ生成アプリが集中化されたデータ ウェアハウスに接続され、そこにすべての企業データが保存されます。 データを共有することで、すべてのチームが同じ認識を持つことができます。 たとえば、経営幹部がすべてのマーケティングおよび販売指標にアクセスできる場合、詳細なレポートが届くまで 1 週間も待たずに戦略を調整し、意思決定を行うことができます。
データ ガバナンスの課題を乗り越える
データ ガバナンスの明らかな利点にもかかわらず、実装は複雑で困難な場合があります。 特に組織内にデータ文化が確立されていない場合、初期段階で膨大な量のデータを管理するのは困難です。 最も一般的なデータ ガバナンスの課題を見てみましょう。
経営トップの注目
課題: データ ガバナンスへの取り組みに対するトップレベルの経営陣の賛同を確保するのに苦労している
問題は多くの場合、データ ガバナンスの潜在的な価値を認識していない経営幹部から始まります。 この課題には、データ ガバナンスの重要性と利点を経営幹部に明確に提示し、データ ガバナンスの取り組みをビジネス目標に合わせることが含まれます。 役割の明確性を確保し、データ所有権の競合に対処することも大きなハードルとなります。
解決策: データ ガバナンスの戦略的価値について経営幹部を教育します。
この課題に対処するには、経営幹部との対話を開始して、データ ガバナンスの重要な役割と利点について概要を説明する必要があります。 経営陣を含むガバナンス評議会を設立し、ガバナンス戦略を指導および承認し、ビジネス目標に直接結びつけます。
その後、経営陣にガバナンスの役割を割り当て、彼らの関与の価値を強調します。 このようにして、彼らを着実にこの取り組みの推進者に変えることができます。 パフォーマンス指標と進捗状況の追跡を使用してプロセスをバックアップし、データ ガバナンスの影響を実証します。
データ統合
課題: 異種データを収集して標準化できない
最も大きな課題の 1 つは、異なるソースからのデータの統合です。 企業全体のデータ ガバナンスには、異なる構造、形式、および一般的な意味を持つさまざまなドメインにわたる情報の収集が含まれます。
各部門でテクノロジーや新しいデータソースが絶えず入れ替わっているため、データの変化を見逃さないようにするのは困難です。 さらに、それは継続的なリアルタイムのプロセスである必要があります。 手動によるデータ収集は不規則であることが多く、人的ミスが発生しやすくなります。
ソリューション: ドメイン固有のデータ統合プラットフォーム
大多数の組織は、すべてのデータ資産を一度に管理しようとするデータ ガバナンスを実装しています。 このような総合的なアプローチは進捗の遅れを意味し、取り組みが当面のビジネス ニーズに結びつかないリスクがあります。
ドメイン固有のデータ統合プラットフォームは、API コネクタ経由でデータ ソースに接続し、一元化されたストレージへの継続的なデータ フローを確立します。 これらのソリューションはデータを抽出し、調整された分析可能な形式に変換し、選択したストレージにロードします。
ドメイン固有のアプローチにより、高度な注意が必要な最も重要なデータ資産 (個人を特定できる情報など) に優先順位を付けることができます。 このアプローチにより、ガバナンス活動の範囲が効果的に縮小され、最も重要なデータに取り組みが集中します。
ドメイン固有のデータ統合ツールを実装すると、将来的にはより正確なデータと詳細な分析が可能になります。 これらのソリューションには、特定の部門で使用されるデータに合わせて調整されたデータ モデルが含まれる傾向があります。 したがって、Improvado には、有料、オーガニック、e コマース、その他の種類のマーケティング プラットフォームにわたるデータの正規化を可能にするマーケティング共通データ モデルがあります。
データ品質の確保
課題: データ ガバナンス フレームワーク内で高いデータ品質を確保する
データ ガバナンスとデータ品質は本質的に関連していますが、高いデータ品質を確保することは大きな課題です。 データ ガバナンスはデータ管理のフレームワークを設定しますが、データの「良さ」、つまり正確さ、完全性、一貫性、関連性、適時性を実現し維持することは複雑です。
解決策: データ品質の問題を定義し、関連する解決策を実装する
この問題を解決するための最初のステップは、それを明確に定義することです。 問題と達成しようとしている目標を定量化することが最初のステップです。 たとえば、「マーケティング データ エントリの 20% が重複していることが判明しました。 これを1%未満に減らしたいと考えています。」
問題が適切に特定されていれば、その解決に役立つツールを見つけるのがはるかに簡単になります。 重複エントリに直面している場合は、おそらくデータ クリーニング ツール、または正規化機能を備えたデータ統合プラットフォームが必要になります。 同じデータを含む 2 つの別々のソースから重複が発生する可能性があるため、データがストレージにどのように保存されるかを確認することも重要です。 ここではデータリネージツールが役立つかもしれません。
スケーラビリティ
課題: 組織の成長に伴うデータ ガバナンスの拡大
組織が拡大するにつれて、増加するデータ量と新しいデータ型を管理するためにデータ ガバナンス フレームワークも進化する必要があります。 この拡張性は、組織のすべてのレベルにわたって効果的なガバナンスを維持するために重要です。 スケーラブルなソリューションがなければ、組織はデータ管理の誤りや非効率性を招き、成長を妨げ、データの整合性を損なう可能性があります。
解決策: 柔軟でスケーラブルなデータ ガバナンス ポリシーの設計
スケーラビリティの課題に対処するには、組織はデータ構造の増大や変化に簡単に適応できる柔軟なデータ ガバナンス ポリシーを設計する必要があります。 このような適応型ガバナンス フレームワークを実装することで、組織は持続的なデータの整合性と関連性を確保できます。
企業コンプライアンス
課題: データ保護規制の変化する領域を乗り越える
GDPR や CCPA などの進化するデータ保護規制に準拠し続けることは、組織にとって常に課題です。 データポリシーと慣行を定期的に見直して法的基準との整合性を確保しないと、企業はコンプライアンス違反のリスクを負い、潜在的な法的および財務的影響に直面することになります。
解決策: データ ガバナンス フレームワークを適応させて規制順守を確保する
組織は、現在および将来の規制に準拠し続けるために、データ ガバナンス フレームワークを積極的に適応させる必要があります。 そのためには、データポリシーと慣行の定期的な監査を実施し、それらが最新の法的基準に準拠していることを確認する必要があります。 コンプライアンスをデータ ガバナンスの中核に組み込むことで、組織はコンプライアンス違反のリスクを防ぎ、規制上の要求を効果的に満たすことができます。
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 ガバナンスは、組織がデータ資産を正確かつ安全に保ち、最大限に活用できるようにするために極めて重要です。 データ ガバナンス プロセスを強化するための主要なベスト プラクティスは次のとおりです。
1. 明確なガバナンス方針の確立
データ品質、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンス標準を含む包括的なデータ ガバナンス ポリシーを定義します。 これらのポリシーが十分に文書化され、関連するすべての利害関係者がアクセスできるようにしてください。
ポリシーを開発するときは、扱うデータの固有の側面を考慮することが重要です。 たとえば、マーケティング データには、広告プラットフォームごとに異なるブランドセーフティ基準など、その分野の専門家のみが知っている注意事項があります。
Improvado は、キャンペーン データの構造化されたガバナンスを提供し、ブランド安全ルールの順守を保証します。 キャンペーンがこれらのルールに違反するたびに、キャンペーンの立ち上げ責任者は、キャンペーンを迅速に修正するために必要なすべてのコンテキストを含む通知を受け取ります。
このようなプラットフォームを実装すると、開発のプロセスとドメイン固有のデータのポリシーへの準拠を大幅に加速できます。
2. データスチュワードの割り当て
データスチュワードはガバナンスプロセスにおいて重要な役割を果たし、データの品質とコンプライアンスの管理者として機能します。 データのビジネス面と技術面の両方を理解している知識豊富な人材を割り当てます。
3. 部門を超えたコラボレーションを確保する
データ ガバナンスは、すべての部門が協力して取り組む必要があります。 部門を超えたコラボレーションによってデータ ガバナンスの実装がどのように加速されるかは次のとおりです。
- 専門知識を共有することで精度、一貫性、信頼性を確保することでデータの品質を向上させます。
- 戦略を調整しサイロを削減することでデータ使用を最適化するコラボレーション ヘリオス。
- オープンなコミュニケーションはデータ文化を促進し、読み書き能力、所有権、説明責任を促進します。
- これにより、データ ガバナンスの測定可能な効果と関連指標を誰もが利用できるようになり、この取り組みの成果が向上します。
4. 監視、測定、報告
データ ガバナンスへの取り組みの有効性を測定するための指標を確立します。 これらの指標を定期的に監視し、進捗状況を関係者に報告して、価値を実証し、改善の余地がある領域を特定します。
5. 見直しと適応
データ ガバナンスは、一度設定したら後は忘れるという取り組みではありません。 ガバナンスの実践とフレームワークを定期的に見直して、新しい課題、テクノロジー、ビジネス目標に適応してください。
データ ガバナンスの ROI の測定
データ ガバナンス イニシアチブの投資収益率 (ROI) を定量化することは、利害関係者にとってその価値を正当化するために重要です。 データ品質の向上から規制遵守に至るまで、データ ガバナンスの利点は明らかですが、これらの利点を測定可能な財務条件に変換することは困難な場合があります。 ここでは、データ ガバナンスの財務的影響を証明するための構造化されたアプローチを紹介します。
運用効率の向上を特定する
まずは、より効率的なデータ管理プロセスによってもたらされるコストと時間の節約を評価します。 データ ガバナンスの ROI を証明するために使用できる定量化可能な指標をいくつか示します。
- データ検索にかかる時間の短縮 (%)
- データを理解するのにかかる時間の短縮 (%)
- データ使用時間の短縮 (%)
- エラーとデータの不整合を修正する時間の短縮 (%)
リスク軽減の評価
データガバナンスは、データ侵害や規制不遵守に関連するリスクを軽減する上で重要な役割を果たします。 データ ガバナンスによって防止される潜在的な罰金、訴訟費用、修復作業のコストを検討することで、これらのリスクを回避した場合の財務的影響を評価します。 また、評判への影響と収益に対する潜在的な影響も考慮してください。
技術的なコスト削減を評価する
データ ガバナンスの導入によって得られるインフラストラクチャ コストの削減額を計算することを忘れないでください。
- 異なるストレージ間で重複データを維持するためのエンジニアリング リソースの削減
- 異種ソースからデータを収集し、さまざまな関係者がデータにアクセスできるようにするためのエンジニアリング リソースの削減
- インフラストラクチャコストの削減
- ビジネスユニット全体で複数のストレージを維持するコストの削減
投資コストの計算
ROI を測定するには、データ ガバナンス プログラムの総コストを考慮することが不可欠です。 これには、テクノロジーへの投資、トレーニング費用、データ ガバナンスの役割に従事する従業員が費やす時間が含まれます。 これらのコストを合計して、必要な投資を明確に把握します。
収益固有のデータからデータ ガバナンスへの取り組みを始めましょう
マーケティング、営業、財務部門にわたるデータ生成アプリの数が増え続けるにつれて、収益に特化したデータ資産の品質は向上し続けています。 収益データ全体にわたるデータ ガバナンス イニシアチブを構築すると、新たな成長の機会が開かれ、組織の意思決定が促進されます。 さらに、収益データはどの組織においても最も貴重な資産の 1 つであるため、経営幹部をこの取り組みに参加させるのも簡単です。
Improvado は、マーケティング担当者や企業がデータの力を解き放ち、影響力のあるビジネス上の意思決定を推進できるように設計された、AI を活用した統合マーケティング インテリジェンスおよび分析プラットフォームです。 Improvado は 500 以上のデータ ソースを接続し、データを一元的なウェアハウスに統合して戦略的な洞察に変換し、豊富で実用的なレポートを通じて分析とプレゼンテーションを促進します。
このプラットフォームは、自然言語を使用して作成できるアラート システムとカスタム ルールを通じて、ガイドラインへの準拠を支援し、さまざまなキャンペーンのガバナンスを合理化します。 Improvado はデータ アクセス管理も処理し、組織内のさまざまなサブブランドや地域支社で作業するチームに個別のワークスペースを提供します。