データ ガバナンスとは、企業内でデータがどのように収集、保存、使用、共有されるかを監視し、管理するプロセスです。 これは、データの可用性、セキュリティ、および信頼性を保証するため、大量のデータを扱うあらゆるビジネスにとって重要なコンポーネントです。 また、会社がすべての法律および規制規則に従っていることを確認します。
適切に設計されたデータ ガバナンス フレームワークは、法律および規制基準への準拠を維持しながら、組織がデータの品質とセキュリティを強化するのに役立ちます。
あらゆる規模とセクターの組織が、データに依存して戦略的意思決定を行い、現代のデジタル世界でビジネスを運営しています。
データの量と複雑さが増しているため、フレームワークの使用は重要です。 これにより、データの正確性、一貫性、および完全性が保証され、不正アクセスや違反から保護されます。
データガバナンスの役割とは?
データ ガバナンスの役割には、組織で使用されるデータの可用性、使いやすさ、整合性、およびセキュリティの全体的な管理が含まれます。
主な目標は、データが正確で、一貫性があり、信頼できるものであること、および法律、規制、および組織のポリシーに準拠して使用されることを保証することです。
これにより、組織はより適切な意思決定を行い、運用効率を向上させ、リスクを軽減することができます。
データガバナンスの種類とは?
データ ガバナンスにはいくつかの種類があり、それぞれに独自の焦点と目的があります。 以下にいくつかの例を示します。
＃1。 テクニカル
このタイプの主な焦点には、データ アーキテクチャ、データ モデリング、データ統合、データ品質など、データ管理の技術的側面が含まれます。
＃2。 コンプライアンス
このタイプは、データのプライバシーを管理するものなど、法律や規制に基づくデータ管理義務が確実に満たされるようにすることに関係しています。
＃3。 運用中
その中核には、データ入力、データ検証、データ品質管理、データのバックアップと回復、データ セキュリティなど、組織内のデータの日常的な管理と運用が含まれます。
＃4。 企業
このタイプは、組織全体にわたるデータの全体的な管理とガバナンスに焦点を当てています。
＃5。 特定のデータ ドメイン
組織によっては、顧客、財務、サプライ チェーンのデータ ガバナンスなど、特定のデータ ドメインに対して特定のデータ ガバナンスを持っている場合があります。
このタイプのガバナンスは、特定のデータ ドメインに焦点を当て、そのドメイン内のデータの品質とセキュリティを確保すると同時に、関連する規制へのコンプライアンスも確保します。
データ ガバナンスの 3 つの柱とは?
データ ガバナンスの 3 つの柱は、そのフレームワークとも呼ばれます。 これらは、組織内でのデータの収集、保管、使用、および配布を管理および監督するために導入される一連のガイドライン、ポリシー、および手順です。
データ ガバナンス フレームワークには、次のものが含まれます。
＃1。 ガバナンス体制と組織
これは、組織内でのデータの収集、保管、使用、および配布を管理および監督するために実施されている役割、責任、および意思決定プロセスを指します。
これには、データ管理のポリシーと手順の策定、およびこれらのポリシーと手順の実施を監督するための理事会または委員会の設立が含まれます。
＃2。 データ管理とスチュワードシップ
これには、データの正確性、完全性、一貫性を確保し、不正アクセスや違反からデータを保護するために実施されているプロセスと手順が含まれます。
これには、データ入力、データ検証、データ品質管理、データのバックアップと回復、およびデータ セキュリティが含まれます。
＃3。 コンプライアンスと規制要件
これは、データの収集、保管、使用、および配布に関連する法律、規制、および業界固有の要件を順守することを中心に展開しています。
これには、一般データ保護規則 (GDPR) やカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) などのデータ プライバシー法および規制への準拠が含まれます。
また、医療機関向けの HIPAA や金融機関向けの FINRA など、業界固有の規制への準拠も含まれます。
データガバナンススキルとは?
データ ガバナンス スキルは、組織のデータ資産を効果的に管理および監督するために必要な能力と知識です。 これらには以下が含まれます：
- データの品質、セキュリティ、アクセシビリティ、およびコンプライアンスに関するポリシーと手順を理解し、実装します。
- データ モデリング、データ ウェアハウジング、データ統合などのデータ管理のベスト プラクティスに関する知識。
- 複数のチームや利害関係者と連携して連携するための優れたコミュニケーション スキルとリーダーシップ スキル
- フレームワークと方法論の理解。
- ツールとテクノロジーに関する知識。
- データのプライバシーと保護に関する規制に精通していること。
- データ系統とデータ監査の理解。
- ポリシーと手順を作成する能力。
- 組織内のビジネス プロセスとデータ フローに関する知識。
- パフォーマンスを測定および監視する能力。
実際のデータ ガバナンスの例
以下に、実際のデータ ガバナンスの例をいくつか示します。
＃1。 データのプライバシー
組織は、データ ガバナンスのポリシーと手順を実装して、データ プライバシーに関する法律と規制を確実に遵守することができます。
例としては、一般データ保護規則 (GDPR) やカリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) があります。
＃2。 財務データ管理:
金融機関は、ポリシーと手順を使用して、金融業界の規制に準拠していることを確認します。 例としては、金融業界規制当局 (FINRA) があります。
＃3。 医療データ管理
医療機関は、医療規制への準拠を確実にするためのポリシーと手順を実装する場合があります。
これには、Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) が含まれます。
＃4。 サプライ チェーン データ管理
製造組織は、ポリシーと手順を実装します。 これにより、組織はサプライヤーからのデータを管理し、サプライヤーからのデータの品質とセキュリティを確保し、特定の業界規制に準拠することができます。
＃5。 公開データ管理
政府のために働く組織は、ポリシーと手順を使用して、一般の人々と共有される情報を追跡します。
これは、データの正確性と信頼性を確保し、公開データ管理に関する特定の規制に準拠するためです。
データ ガバナンスの 9 つのプロセス
通常、データ ガバナンス プロセスには次の手順が含まれます。
＃1。 スコープを定義する
このステップでは、データ ガバナンス イニシアチブの範囲を定義します。これには、プロセスでカバーされる特定のデータ セットとシステムが含まれます。
＃2。 ガバナンス体制の確立
このステップには、ガバナンス構造と組織の設定が含まれます。
また、ガバナンス委員会または委員会の創設、および組織内のさまざまな個人やグループの役割と責任を概説するデータ管理ポリシーと手順の開発も含まれます。
＃3。 データ品質基準の策定
このステップには、データの正確性、完全性、および一貫性を確保するために使用されるデータ品質基準の開発が含まれます。
＃4。 データ品質管理の実装
このステップには、データ検証やデータ クリーニングなどのデータ品質管理の実装が含まれ、データが確立された品質基準を満たしていることを確認します。
＃5。 データ品質の問題を監視して報告する
このステップでは、データのエラーや不整合などのデータ品質の問題を監視および報告して、それらの問題がタイムリーに特定および対処されるようにします。
＃6。 データ セキュリティのポリシーと手順を策定して実装する
このステップには、データ セキュリティ ポリシーと手順の開発と実装が含まれます。 これらには、パスワード管理、データ暗号化、およびインシデント対応に関するガイドラインが含まれており、データが不正アクセスや違反から確実に保護されます。
＃7。 コンプライアンスと規制要件
このステップには、データのプライバシーに関する法律や規制など、データの収集、保管、使用、配布に関連する法律、規制、および業界固有の要件への準拠が含まれます。
#8。 データ ガバナンス プログラム
このステップには、組織がビジネスで使用するデータの可用性、使いやすさ、整合性、およびセキュリティを管理するために使用する一連のプロセス、手順、および標準であるデータ ガバナンス プログラムの開発が含まれます。
#9。 継続的な監視と改善
このステップでは、データ ガバナンス プロセスの継続的な監視と評価を行って、改善すべき領域を特定し、プロセスが効果的で最新の状態に保たれるようにします。
ETL におけるデータ ガバナンスとは
ETL のデータ ガバナンス (抽出、変換、読み込み) は、データがさまざまなソースから抽出され、組織のニーズを満たすように変換され、データに読み込まれるときに、データの品質、セキュリティ、およびコンプライアンスを確保するために組織が使用する一連のプロセスと手順です。データ ウェアハウスやデータ レイクなどのターゲット システム。
主な目標は、データの正確性、完全性、一貫性を確保し、不正アクセスや違反から保護すると同時に、法律および規制要件へのコンプライアンスを確保することです。
データガバナンスツールとは?
データ ガバナンス ツールは、組織が組織内のデータの収集、保管、使用、配布を管理および監督するのに役立つソフトウェア アプリケーションです。
これらのツールを使用して、データ品質管理、データ セキュリティ、法律および規制要件への準拠など、プロセスのさまざまな側面を自動化および合理化できます。 以下にいくつかの例を示します。
＃1。 データ品質ツール
これらのツールは、組織がデータ プロファイリング、データ クレンジング、データ標準化、データ検証、データ調整などのデータの品質を特定、測定、改善するのに役立ちます。
＃2。 メタデータ管理ツール
これらのツールは、組織がデータ ディクショナリ、データ系統、データ カタログ、データ マッピングなどのデータに関連付けられたメタデータを管理および整理するのに役立ちます。
＃3。 データ ガバナンス プラットフォーム
これらのプラットフォームは、データ ガバナンス ワークベンチ、ポータル、ダッシュボードなど、組織全体のデータを管理および管理するための集中型の Web ベース インターフェイスを提供します。
＃4。 自動化ツール
これらのツールは、データ系列の追跡、データ品質の監視、データのカタログ化、データの分類などのプロセスを自動化します。
＃5。 コンプライアンス ツール
これらのツールは、組織がデータ プライバシーに関する法律や規制など、データ管理に関連する法律および規制の要件を確実に遵守するのに役立ちます。
＃6。 分析ツール
これらのツールは、データ ガバナンス チームがデータの品質を監視し、データのパターンと傾向を特定し、データの系統と系統を追跡するのに役立つ分析機能を提供します。
データガバナンスとデータ管理
データ ガバナンスとデータ管理は関連していますが、異なる概念です。
データ ガバナンスの概念は、組織で使用されるデータの可用性、使いやすさ、整合性、およびセキュリティの全体的な管理を指します。
これには、データが適切かつ一貫した方法で使用されることを保証するプロセス、役割、標準、および指標が含まれます。
一方、データ管理とは、データの取得、保存、保護、保存、配信に使用される特定のプラクティスとシステムを指します。 これには、データ モデリング、データ ウェアハウジング、データ品質、マスター データ管理などのタスクが含まれます。
要約すると、データ ガバナンスはデータに関する意思決定を行うためのフレームワークを提供し、データ管理はデータを扱う日常的なタスクを扱います。
まとめ
結論として、データガバナンスは、あらゆる組織でデータを管理および利用する上で重要な側面です。 データの可用性、使いやすさ、整合性、およびセキュリティを確保し、データとビジネス目標との整合性をサポートします。
効果的なデータ ガバナンスには、データを管理するためのプロセス、役割、標準、および指標の作成が含まれます。 また、さまざまな部門や利害関係者とのコラボレーションも必要です。
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参考文献
