データガバナンス vs. データマネジメント

データ管理は、データが適切に収集、保存、維持され、ユーザーがアクセスできるようにするための日々の技術的および運用的なプロセスを含みます。データ管理ポリシーは、複雑なデータセットの収集と分析に不可欠であり、良好なポリシーはリーダーに価値ある洞察を提供し、高品質な決定を下すための情報を提供します。

データ管理は包括的なデータガバナンスに従い、戦略はデータの構造化や管理方法の決定から、良好なデータの継続的なメンテナンス、データとその使用方法が変わるにつれてデータ品質を維持する計画まで、データのライフサイクル全体をカバーします。良好なデータ管理の実践が組織内でどのように現れるかの一部は以下の通りです：

データアーキテクチャ：データ資産が組織内でどのように構造化され、管理されているかを示すフレームワークで、モデル、ポリシー、標準、ルールなどが含まれます。

データモデリング：これは、データがアプリケーションや組織を通じてどのように流れるかを示すもので、ユーザーがデータ構造を理解するのに役立ちます。

データ取り込み: 適切なデータ管理には、パイプラインへのデータ取り込みも考慮する必要があります。これには通常、エラーの修正、重複の削除、データセットの結合など、データの処理が含まれます。

データのカタログ化：データリソースのインベントリを作成することで、検索性を高め、ユーザー間のコラボレーションを可能にします。

データストレージ：組織は、データウェアハウス、データベース、データレイク、またはデータレイクハウスを使用する傾向があります。あなたのデータマネジメント戦略は、データの複雑さとタイプを考慮して、ビジネスや組織に最も適したストレージソリューションを決定します。

データの最適化とメンテナンス: データの最適化は継続的なプロセスです。データとその使用方法が時間とともに変化するため、データは常に最適化され、ピークの分析パフォーマンスを維持する必要があります。

データ管理戦略は今まで以上に重要です。データの複雑さと量が増えるにつれて、組織全体での分析、BI、AIのワークロードに対して大量のデータを整理し分析する戦略を実装する重要性も増してきます。利点には次のようなものがあります：

効率性と完全性良好なデータ管理は、プロセスの効率化とデータの整合性をもたらします。データを効率的に処理することで、データが整理され、重複やエラーがないことを保証します。

信頼性と正確性徹底的なデータ管理手順の実施とワークフローの自動化は、最適なデータセットで作業していることを保証します。ますます多くの企業が組織全体でAIと分析ツールを活用する中、より深い洞察を提供するためには、最新で正確な情報を持つことが重要です。

スケーラビリティとリカバリデータ管理のもう一つの利点は、ビジネスのスケールアップを支援できることです。より良い可視性と信頼性のあるデータがあれば、迅速に決定を下し、変化に対応し、新たな機会をつかむことができます。また、顧客の嗜好に対するインサイトが深まり、新たな投資家に対して自社の成長と可能性を示すことができます。

良いデータマネジメントには、堅牢なバックアップとリカバリ戦略も含まれます。これらの戦略により、サイバー攻撃やシステムの故障が発生した場合でも、重要なデータを迅速に取り出すことができ、ダウンタイムを最小限に抑えることができます。

データ管理が組織のデータを取り扱う日々の業務を指すなら、データガバナンスはデータが組織内でどのように保存・管理されるべきかを定義するポリシー、基準、手順の包括的なフレームワークを指します。データガバナンスは、組織内でのデータ管理のためのデータ所有権、役割と責任を定義し、データポリシーと手順を強制するプロセスです。

つまり、データ管理が家を建てるためのツールであるなら、データガバナンスはその設計図です。

良好なデータガバナンスは、全体的なビジネス戦略と一致しており、組織の各レベルでデータ管理、品質、可視性、セキュリティ、コンプライアンスの機能を提供します。強固なデータガバナンスのポリシーは、生のデータ資産をどのように活用し、その洞察を顧客のロイヤルティを築き、収益を増加させる競争優位に変えるかを決定することができます。

データガバナンスの主要な要素には、以下のものが含まれます：

データディスカバリーガバナンスプロセスの最初のステップであるデータディスカバリは、組織が収集したデータを理解し、そのデータを有用な洞察に変換して全体的なビジネス戦略をガイドするのに役立ちます。これは、有用なパターンやトレンドをデータから分析すること、またはデータの関係性を発見してより良い洞察を提供することを意味することがあります。

データ品質決定はそれが基づくデータの良さによってのみ決まり、データ品質は効果的なデータガバナンスの重要な側面です。データ品質ルールを開発することで、組織は精度、完全性、新鮮さ、コンプライアンスなどの重要なデータ品質属性を優先します。さらに、データガバナンスはデータの系譜を追跡し、潜在的な変更を追跡できることを保証します。

データの分類データ分類は、その感度、価値、重要性に基づいてデータをカテゴライズするプロセスです。ガバナンス戦略は、組織がリスクレベルに基づいてデータを分類し、識別するのに役立ち、必要なセキュリティ対策とポリシーを軽減し、適用するのに役立ちます。

データセキュリティデータセキュリティポリシーは、データの安全性とセキュリティを促進し、組織を不正アクセスから保護することができます。これには、サイバー攻撃に対抗するための暗号化やデータ匿名化のようなセキュリティプロトコルの追加、または必要な顧客情報のみを保持し、その同意の記録を維持することで、データプライバシー法や業界特有の規制の遵守を確保することが含まれます。

データリネージデータガバナンスの重要な柱の一つは、データの出所と消費を理解するためにデータライニージを使用することです。この自動化されたプロセスは、データのライフサイクルを通じて関連するメタデータとイベントをキャプチャし、ユーザーにデータエラーのより良い洞察を提供しながら、手動の監査トレイルを開発するコストなしでシステムを監査対応にします。

データの透明性。データ透明性を推進するガバナンス戦略は、組織全体での信頼、説明責任、そしてより良い意思決定を構築することができます。オープンで明確なデータガバナンスの手順は、チーム間のより良い協力を促進し、全員が同じガバナンスポリシーに従うことを保証します。それはまた、コンプライアンスの問題を特定し、データ管理とコンプライアンスの全体的な文化を奨励するのにも役立ちます。

アクセス制御。どのデータガバナンス戦略の重要な部分も、データが適切かつ安全に使用され、アクセスされることを確保することです。これには、データへのアクセスを持つ人々の役割と責任を定義し、データへのアクセスを許可または取り消すプロセスと手順を確立することが含まれます。強力なアクセス制御は、敏感なデータを保護しながら、ユーザーに役割と責任により関連性と適用性のあるデータを提供します。

データ監査。定期的なデータ監査は、データの安全性、コンプライアンス、説明責任を確保し、データの不正使用、例えばデータ侵害や規制違反から組織を保護します。監査もまた、新たなデータや組織内のプロセスの変化を受けてガバナンス戦略がどのように変化または進化するべきかを特定するのに役立つことがあります。データ監査手順を強制することで、組織は敏感なデータの継続的な保護とケアを確保し、顧客の信頼を促進し維持することもできます。

組織は、良好なデータガバナンスを持たないとデータ管理戦略を採用することはできません。それぞれが異なる視点を持つ一方で、データガバナンスとデータ管理は連携して、組織がデータライフサイクルの各ステップを取り扱うためのフレームワークとツールを提供します。