デジタル時代において、データは企業にとって中核的な資産となっていますが、その管理と活用には多くの課題が伴います。この記事では、データガバナンスの中核となる「何をガバナンスするか」と「何を管理するか」という側面を深く掘り下げ、データガバナンスの主要要素を包括的に分析し、皆様の参考とさせていただきます。

デジタル化の波の中で、データは企業や組織にとって中核的な資産となっています。データの価値を最大限に引き出すための重要な手段として、データガバナンスはますます注目を集めています。

では、データ ガバナンスとは一体何でしょうか?

I. データ ガバナンスとは何ですか?

データガバナンスとは、データライフサイクル全体を網羅する管理システムであり、戦略、プロセス、役割、責任、テクノロジー、ツールを通じて、データの可用性、一貫性、セキュリティ、コンプライアンスを確保します。その中核は「問題への対処と秩序の確立」、すなわちデータ問題の解決（ガバナンス）とデータ管理プロセスの標準化（秩序）です。

データ ガバナンスには、データの生成、収集、クリーニング、保存、処理、適用、共有、破棄など、データのライフサイクル全体が含まれます。

例えば、金融機関の顧客データは複数の業務システムに分散しており、不整合や重複したデータ入力が発生しています。これは顧客サービスの効率を低下させるだけでなく、リスク管理やターゲットマーケティングの有効性にも影響を与えます。

データガバナンスの導入により、組織は統一されたデータ標準とマスターデータ管理システムを確立し、分散したデータを統合することで顧客情報の一貫性と完全性を実現しました。これにより、顧客サービスの対応速度が大幅に向上し、リスク管理の精度が向上し、パーソナライズされたマーケティングを強力にサポートすることで、ビジネス競争力を効果的に強化しました。

上記のケースには、顧客情報の入力、各種業務システムからの顧客情報の集約、顧客情報のクレンジング、顧客情報の保管、各種業務システムへのマスターデータとしての顧客データの配信、マスターデータ顧客に対する CRUD 操作の管理など、顧客データのライフサイクル全体を網羅する内容が含まれています。

データガバナンスは技術的な課題であるだけでなく、組織、システム、プロセス、テクノロジーといった多角的な側面からの包括的な管理を必要とするマネジメント課題でもあります。データ資産の効果的な管理と活用は、データ管理戦略の策定、データ標準の確立、データプロセスの標準化、データセキュリティの確保といった一連の活動を通じて実現できます。

II. データ ガバナンスは何に対処しますか?

データ ガバナンス (何をガバナンスするか) の中核となる内容には、データ品質の問題への対処、データ セキュリティの問題への対処、データ コンプライアンスの問題への対処、データの共有と循環の問題への対処が含まれます。

データ品質の問題

データの正確性、完全性、一貫性、適時性を確保します。

データ品質は、データガバナンスの中核目標の一つであり、データが客観的な事実を正確かつ完全に反映しているかどうかに関わります。データ品質を向上させるには、企業は厳格なデータ標準と仕様を確立し、データの定義、フォーマット、値の範囲を明確に定義する必要があります。同時に、データクリーニングと検証技術を用いてデータの前処理を行い、ノイズやエラーを除去し、欠損値を補完することで、データの正確性と完全性を確保する必要があります。さらに、データ品質を定期的に確認・分析し、問題を迅速に特定・解決するためには、データ品質の監視・評価メカニズムを確立することが不可欠です。

例えば、eコマース業界では、商品在庫データの正確さが注文処理と顧客満足度に直接影響を及ぼします。不正確な在庫データは過剰販売につながり、顧客の信頼を損なう可能性があります。

データセキュリティの問題

不正なアクセス、使用、開示、破壊、または変更からデータを保護します。

データセキュリティは、データガバナンスにとって不可欠な安全策です。デジタル化の加速に伴い、ハッカー攻撃、データ侵害、マルウェアなど、データセキュリティはますます深刻な課題に直面しています。

企業はデータセキュリティを確保するために、データ暗号化、アクセス制御、ID認証、セキュリティ監査といった一連の対策を講じる必要があります。データ暗号化は機密データを暗号文に変換し、転送中および保管中のデータ盗難を防止します。アクセス制御はユーザー権限を設定することでデータアクセス範囲を制限します。ID認証は許可されたユーザーのみがデータにアクセスできるようにします。セキュリティ監査はデータ操作を記録・分析し、潜在的なセキュリティリスクを迅速に特定します。

例えば、2017年には、米国の信用調査会社Equifaxがデータ侵害を受け、氏名、社会保障番号、生年月日といった機密情報を含む約1億4,700万人の消費者の個人情報が漏洩しました。この事件は、消費者に多大な損失をもたらしただけでなく、Equifaxの巨額の損害賠償請求と評判の失墜にもつながりました。

データコンプライアンスの問題

データ処理が関連する法律、規制、業界標準に準拠していることを確認します。

データコンプライアンスはデータガバナンスの基本要件です。企業はデータ処理において、関連する法律、規制、業界標準を遵守する必要があります。データセキュリティ法や個人情報保護法などの法令は、データの収集、保管、利用、送信、共有を明確に規定しており、個人情報のセキュリティとデータ主権を保護し、データの合法的かつ秩序ある利用を促進することを目的としています。

例えば、EUの一般データ保護規則（GDPR）は、企業によるEU市民の個人データの取り扱いを厳しく規制しており、データ収集前に明示的な同意を得ること、データを暗号化して保護すること、そしてデータ侵害を速やかに報告することを義務付けています。GDPRに違反した企業には、多額の罰金が科せられます。

したがって、企業は健全なデータコンプライアンス管理システムを構築し、法令の調査・研究を強化し、データ処理活動が法的要求事項に準拠していることを確保する必要があります。同時に、定期的にコンプライアンス監査を実施し、違反行為を迅速に特定し是正する必要があります。

データの流通と共有の問題

コンプライアンスを前提に、データサイロを打破し、組織内外のデータの有効活用を促進します。

データの循環と共有は、より大きな価値を提供し、データマイニングの前提条件となります。デジタル化の進展に伴い、企業はERP、CRM、MES、APSなど、複数のシステムを一括して構築しています。システム間の断片化を回避し、技術、サプライヤー、データ、ビジネスなど、多角的な視点からシステム間の接続性とデータ共有を確保する必要があります。次に、データの有効活用が不可欠です。これには、履歴データから傾向、パターン、異常値を分析し、ログからユーザーの行動を分析してユーザープロファイルを構築することで、企業の意思決定を支援し、パーソナライズされたユーザー操作のための基盤データを提供することが含まれます。

例えば、敦煌研究院は主要な遺跡や洞窟からデータをデジタル収集し、膨大なデジタルアーカイブとデジタル化された成果物を作成しました。これらのデータはさらに加工され、6,500点を超える高解像度データ資料が形成され、プラットフォームに集約されています。文化財データリソースの共有と共創のための革新的なモデルを確立し、資料を公共利用と商業利用に分類し、二次創作を促進し、プラットフォームの収益分配システムを通じて収益を自動的に分配しています。2022年12月の開設以来、このプラットフォームは420万回以上のアクセス、1万6,000件以上の注文、2万2,000件以上の資料ダウンロードを記録しています。

データガバナンス【何をガバナンスするか】: データ自体に内在する問題やリスクに対処し、データの問題を解決する。

III. データガバナンスとは何ですか?

データ ガバナンス (何をガバナンスするか) の中核となる要素には、責任と役割の割り当て、プロセスとツールの明確化、標準と規範の確立、継続的な改善と改良が含まれます。

責任と役割を定義する：データガバナンスにおける責任と役割の配分を明確に定義し、各参加者が自分の役割と責任を理解できるようにします。まず、データ管理の取り組みを調整し、専門性と体系的なアプローチを確保するために、専任のデータ管理部門を設置するのがよいでしょう。次に、データ管理における各部門の責任を明確にします。例えば、ビジネス部門はデータの提供と利用、IT部門は技術サポートとストレージ管理、データ管理部門はデータ標準の策定とデータ品質の監視を担当します。

プロセスとツールの合理化：標準化されたデータ処理手順を確立し、適切なツールを使用してデータガバナンス活動を効果的に実施します。標準化されたデータ管理プロセスには、収集、保管、使用、共有、破棄の手順が含まれます。これには、収集されたデータの完全性、正確性、適時性を確保するためのデータ収集チャネル、方法、頻度の明確化、データのセキュリティと回復性を確保するためのデータ保管方法、場所、バックアップ戦略の決定、データ使用が規制およびセキュリティ要件に準拠していることを保証するためのデータの適用、承認、および使用のプロセスの構築、社内外におけるデータ共有行動を規制するためのデータ共有の条件、範囲、および方法の定義、不要になったデータの安全な破棄を確保するためのデータ破棄のタイミング、方法、および責任者の指定が含まれます。

標準と仕様の確立：データの一貫性と比較可能性を確保するために、統一されたデータ標準と仕様を策定します。データ形式、コーディングルール、データ辞書を標準化することで、異なるシステムや部門間でのデータの一貫性と互換性を確保します。また、明確で統一されたデータ命名ルールを確立することで、データ名がその意味と目的を正確に反映していることを保証し、混乱を招くデータ命名による理解と利用の困難を回避します。さらに、正確性、完全性、一貫性、適時性といった側面に基づくデータ品質評価指標と方法を確立し、定期的にデータ品質評価を実施します。

継続的な改善と改良：データの適時性と有効性を確保するため、継続的な監視、反復、改良を実施しています。データ品質監視ツールとテクノロジーを活用し、データ品質をリアルタイムで監視し、データ品質に関する問題を迅速に特定・解決します。データ管理システムとプロセスの運用効果を定期的に評価し、関連データとフィードバックを収集することで、既存の問題や欠点を特定します。評価結果に基づき、改善策と計画を策定し、データ管理システムとプロセスを継続的に最適化することで、データ管理のレベルと効率を向上させます。

データ ガバナンス [意味]: 標準化された管理システムとプロセスを確立することにより、データの使用と管理を合理化し、データ管理プロセスを標準化します。

要約すると

データ ガバナンスは、データがそのライフサイクル全体にわたって適切に管理され、企業や組織による意思決定を強力にサポートできるように設計された一連のメカニズム、プロセス、およびポリシーです。

• 治療: データ自体の問題 (品質、セキュリティ、コンプライアンス、データ サイロ、無駄) を解決することは、本質的に病気を治すことです。
• 原則: データ管理における秩序 (権利と責任、標準、プロセス、ツール、評価) を確立することは、本質的には法律制定です。

最終目標: データをコスト負担から信頼できる戦略的資産へと変換し、ビジネス上の意思決定とイノベーションをサポートすること。