DX化が進み、組織にとって扱うデータがより重要になってきたことで、データガバナンスの導入を考えている方は多いのではないでしょうか。データガバナンスの導入は、データの信頼性を高めるほか、コンプライアンス遵守の観点からも欠かせない要素です。
今回の記事では、データガバナンスを解説しています。データマネジメントとの違いやフレームワーク、データガバナンスを導入するメリットや気を付けるべきポイントなども解説しているため、導入を検討している方は参考にしてみてください。
データガバナンスについて
データを効率的かつ安全に取り扱うことは、企業の安定した運営に欠かせない要素です。そのためにも、データガバナンスの考え方を理解しておく必要があるでしょう。
データガバナンスについて、次の内容で解説します。
- データガバナンスとは
- データガバナンスが必要な理由
- データマネジメントとの違い
データガバナンスとは
データガバナンスとは、企業がデータを効率的かつ安全に管理するための統治の仕組みを指します。データの保守や運用、蓄積、利用などの一連のデータマネジメントを適切に行うための方針やルールを定め、マネジメントが確実に実行されているか監視します。
データガバナンスにより、企業はデータの整合性や品質、安全性を確保し、業務効率の向上やリスクの低減などさまざまなメリットが得られるでしょう。また、データのアクセス権限や利用目的を明確化し、不正利用や情報漏洩を防止することも重要な要素です。
データガバナンスが必要な理由
データガバナンスが必要とされる理由は、データドリブン型の意思決定を実現するためにはデータの信頼性が不可欠なためです。
企業が、データを基にした迅速かつ的確な判断を行うためには、扱うデータが正確で整合性のある状態でなければなりません。しかし、データがサイロ化し、部門ごとに分散して管理されている場合、データの不整合や品質低下が生じる可能性があります。
そのため、データを一元管理し、それぞれのデータが信頼性の高い状態を維持することが重要です。また、データに基づいて効果的な戦略を立てるには、基盤となるデータの品質が担保されていなければなりません。
データガバナンスは、信頼性の課題を解決し、データの品質を保つための統治を可能にする仕組みであり、データドリブン経営の基盤として欠かせない要素です。
データマネジメントとの違い
データマネジメントは、データを活用するための具体的なオペレーションを指し、データの蓄積や保管方法、更新のタイミング、利用プロセスなどの実務的な取り扱いの仕組みを構築・運用することが主な目的です。
適切にデータマネジメントが行われることで、精度の高いデータが蓄積され、信頼できるデータ基盤が形成されます。
一方でデータガバナンスは、データマネジメントが適切に機能するようルールを定め、監視・統制する役割です。データの一貫性や品質、セキュリティを確保するための方針を策定し、それが遵守されているかを確認します。
データガバナンスの枠組みのもとで運用されることで、データマネジメントがより効率的かつ正確に実施され、企業のデータ活用が効果的になるでしょう。
データガバナンスのフレームワークについて
データガバナンスフレームワークを通じて、企業はデータを正確かつ効果的に管理できます。データガバナンスのフレームワークに関して、次の内容を解説します。
- データガバナンスのフレームワークとは
- データガバナンスのフレームワークの要素
データガバナンスのフレームワークとは
データガバナンスのフレームワークとは、企業が適切なデータ管理を行うために必要なルールやプロセスを体系化した仕組みを指します。フレームワークはデータ管理の方針、ポリシー、ガイダンスを具体化し、企業全体で一貫したデータ管理を実現します。
また、データスチュワードと呼ばれる、企業内でデータの信頼性を確保する責任を持つ人々に対し、共通の認識を持たせるための重要な役割としても欠かせません。フレームワークでは、誰がどのようにデータを管理・運用すべきかを明確にルール化し、関係者全員がこれに従うことで、データの品質や整合性が向上します。
データガバナンスのフレームワークは、データ活用の基盤を強化し、企業の戦略的意思決定や法規制遵守を支える重要な枠組みとなるでしょう。
データガバナンスのフレームワークの要素
データガバナンスのフレームワークには次の要素があります。
- データセキュリティ
- データアーキテクチャ
- データの保存と運用
- データ品質
- データモデリングと設計
- データの統合と相互運用性
- メタデータ
- リファレンス・マスターデータ
- ドキュメントとコンテンツ
- DWHとBI
各分野で誰がデータを扱うのか、責任者を明確にしましょう。例えば、データセキュリティはIT部門が、データの品質管理は品質保証チームが担当します。また、その分野で重要視すべきデータが何であるかを全社的に共通認識として持つことが必要です。
さらに、データをいつ管理するのか、どこに保管するのか、なぜ管理が必要なのかなど具体的な内容を明文化し、統一された管理基準を確立します。完成したフレームワークは社内で広く共有され、社員の意見や運用上の課題を適切にフィードバックする仕組みを設けることで、継続して改善を図りましょう。
データガバナンスのメリット
データガバナンスを取り入れるには、メリットを理解しておくことが必要です。データガバナンスのメリットとして次の内容を紹介します。
- 企業全体でのデータの共通理解を定められる
- データの結びつきや流れをデータマップとして可視化できる
- データの正確性や整合性が向上する
- コンプライアンスの遵守を促進できる
企業全体でのデータの共通理解を定められる
データガバナンスのメリットとして、企業全体でのデータの共通理解を定められる点が挙げられます。データガバナンスは、企業全体で一貫したデータの取り扱い方を定めるものであり、部門間で認識に差異が生じることを防げるでしょう。
共通認識がない場合、各部門が独自の基準でデータを管理・利用してしまい、データの受け渡し時にフォーマット変換などの手間が生じるほか、ヒューマンエラーのリスクも高まります。
一方で、データガバナンスの導入により、全社的に統一されたデータ運用が実現可能です。結果として、データの信頼性が向上し、業務の効率化や正確な意思決定の基盤が強化される効果があります。
データの結びつきや流れをデータマップとして可視化できる
データガバナンスを導入することで、データの結びつきや流れをデータマップとして可視化できる点がメリットです。データマップにより、各データがどのようなポイントで発生し、どのタイミングで更新されているのか、背景を具体的に理解できます。
データマップはデータの全体像を俯瞰して把握できるため、データの活用方法や改善点を見つけやすくなる点でも効果的です。そのため、データの信頼性が向上し、意思決定で安心して活用できる基盤が整えられるでしょう。
さらに、可視化されたデータマップを基に、部門間で統一された理解が促進され、企業全体での共通認識がより深まります。データマップによって、データの一貫性が保たれ、効率的な業務運用や戦略的なデータ活用を実現するための基盤強化が可能です。
データの正確性や整合性が向上する
データガバナンスによりデータ管理が全面的に改善され、データベースの整合性とセキュリティが強化されます。まず、データの保管や管理方法が統一化されるため、全社的に一貫性のあるデータ運用が可能です。統一化により、データを基にした意思決定がスムーズに行えるだけでなく、迅速かつ正確な判断を下す基盤が整います。
また、適切なデータ管理により、高精度な予測や市場分析が実現し、企業の競争力向上にもつながるでしょう。さらに、データガバナンスはサイロ化されたデータの分散管理を抑制し、全社でデータを共有・活用できる仕組みを構築します。
データの正確性や整合性が向上し、データを活用した戦略的意思決定の精度向上も可能です。データガバナンスの導入は、単なるデータ管理の効率化にとどまらず、企業全体の成長戦略を支える重要な基盤を形成します。
コンプライアンスの遵守を促進できる
データガバナンスの導入は、コンプライアンス遵守を促進する重要な手段です。データガバナンスによってデータ管理の精度が向上し、紛失や流出などのリスクを軽減できます。
特に、企業が取り扱うデータが外部に流出した場合、重大な社会的問題に発展する可能性があり、信頼の喪失や法的措置など深刻な影響を招きかねません。
データ管理の精度向上は、企業が個人情報保護法やマイナンバー法、電子帳簿保存法など、各種データ保護に関する法律を遵守するためにも不可欠です。このような法律が守られない場合、罰則や制裁金が科されるリスクもあります。
データガバナンスは、データの適切な管理を通じて法令違反を防ぐとともに、組織全体での信頼性を確保することが役割です。結果として、コンプライアンスの遵守が実現し、企業の社会的責任の遂行やリスク管理の強化にもつながります。
データガバナンスを導入する方法
データガバナンスを導入する際の主要なステップは以下の通りです。
- 目的を明確にする
- ガイドラインを策定する
- セキュリティ要件を設定する
- 組織体制を構築する
- データを監視する
- 運用する
データガバナンスの導入プロセスは、以下の段階的なアプローチで進められます。それぞれのステップでのポイントを解説します。
目的を明確にする
データガバナンスを導入する際は、まずその目的を明確にし、導入プロセスをスムーズに進めるための土台を整えることが重要です。具体的には、誰がなぜ、どのようにデータ管理を行うべきなのかを明確にし、データガバナンスを導入するビジョンやミッションを定めることが求められます。
データガバナンスの大枠を設定することで、導入プロセス中に課題が発生した際も、初期段階で決めた大枠に立ち戻り、関係者間で共通認識を持って対応を進められます。
特に、なぜデータガバナンスを導入するのかを明確にすることが重要です。具体的な目的を掲げることで、導入に対する全社的な理解と協力を得やすくなります。
ガイドラインを策定する
データガバナンスを効果的に導入し、社内に定着させるためには、明確なガイドラインを策定することが不可欠です。ガイドラインには、データの基本的な取り扱い方やプライバシーポリシーを含め、従業員が遵守すべき具体的なルールを記載します。
また、データガバナンスを運用する組織体制も明示し、責任者や各部門の役割を明確にしなければなりません。さらに、データを管理していくことに伴うリスクを周知する役割もガイドラインは果たします。
ガイドラインを具体的な行動レベルまで落とし込むことで、データガバナンスの形骸化防止にもつながるでしょう。社員一人ひとりがガイドラインを日常業務で実践することで、データガバナンスが企業文化として定着し、持続的な運用が可能です。
セキュリティ要件を設定する
自社の機密データや顧客情報を適切に保護するために、セキュリティ要件を設定することが重要です。セキュリティ要件を明確に設定することで、情報漏洩リスクを未然に防げるため、企業の信頼性向上にもつながります。
具体的には、次の4つの要素がポイントです。
- 認証
- 許可
- 監査
- 保護
データの信頼性を確保するために認証手続きが欠かせません。正規の利用者のみがデータにアクセスできる環境を整備できます。また、アクセス権限を適切に管理し、必要最低限の権限のみを付与する仕組みを導入することで、不正アクセスリスクの軽減が可能です。
さらに、データの推移を監査する仕組みを設けて、暗号化技術を活用してデータを保護することで、万が一の漏えい時にもデータの悪用を防げます。
組織体制を構築する
データガバナンスを導入する際には、適切な組織体制を構築することが重要です。以前はプロジェクトごとにデータ管理チームを設けるケースが多く見られましたが、DX化の進展に伴い、全社規模でのデータ管理の必要性が高まっています。
全社を統一してデータ管理全般を担う専門部署が、企業全体としてのデータガバナンスを制定し、統一的に管理を行う体制です。
各プロジェクトや部門がデータガバナンスに沿って適切にデータマネジメントを実施しているかを監視する仕組みも欠かせません。そのため、全社的な部門は各部門との密接な連携が求められます。
連携を強化するためには、それぞれの部門から代表者を選出し、全社部門に参画させることが効果的です。
データを監視する
- 機密データの社外流出
- 不要なデータの流入
- 不正サイトへのアクセス
- ルール外のツール使用
個人情報や顧客データなどの重要な情報が不正に外部に流れないようにするため、アクセス履歴やデータの移動状況を厳重にチェックします。また、社外から不要なデータが持ち込まれていないか、内部のセキュリティに対するリスクも監視対象です。
さらに、不正なサイトへのアクセスがないか、ルール外のツールを使って社外とデータのやり取りをしていないかも重要な監視対象となるでしょう
監視方法に不備が見つかった場合は、ガイドラインや手順に立ち戻り、改善を図ることも必要です。
運用する
データガバナンスを導入した後、実際に運用していく際には、まずガイドラインに沿ってデータを管理することが基本となります。単にデータを管理対象として扱うのではなく、企業にとって重要な資産としてデータを位置付けることが重要です。
データは競争優位性を築くための鍵となる要素であり、戦略的に活用することで、企業の成長やイノベーションを促進できます。
データガバナンスを適切に運用するためには、現場の社員からの協力が欠かせません。データ管理に関わるすべての社員がガイドラインを理解し、日常的に遵守することで、データの整合性や信頼性が保たれます。
さらに、運用の段階では、定期的な監視やフィードバックを通じて、ガイドラインや運用方法を改善し続けることも重要です。
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今回の記事では、データガバナンスの解説をしました。データガバナンスとは、企業がデータを効率的かつ安全に管理するための統治の仕組みを指します。
企業が、データを基にした迅速かつ的確な判断を行うためには、扱うデータが正確で整合性のある状態でなければなりません。データガバナンスは、信頼性の課題を解決し、データの品質を保つための統治を可能にする仕組みです。
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