データガバナンスとは、データ利活用の推進にあたり守るべきルールをつくり、守らせること

データガバナンスとは、データの品質や安全性、活用方法などを組織的に管理する仕組みのことです。データガバナンスを実践することで、データの価値を最大化し、ビジネスの成長やイノベーションにつなげることができます。しかし、データガバナンスを成功させるには、データマネジメントという重要な要素が必要です。データマネジメントとは、データの収集、整理、分析、保存、共有などを効率的に行うためのプロセスや手法のことです。データマネジメントを適切に行うことで、データガバナンスの目的や方針に沿ったデータの活用が可能になります。

この記事では、データガバナンスとデータマネジメントの関係性やメリットについて解説します。また、データマネジメントを実施する際のポイントや事例も紹介します。データガバナンスを導入しようと考えている方や、すでに導入している方は、ぜひ参考にしてください。

データガバナンスとデータマネジメントの関係性

データガバナンスとデータマネジメントは、密接に関係しています。データガバナンスは、データの所有者や責任者、利用者などの役割やルールを明確にし、データの品質や安全性を保証することを目的としています。一方、データマネジメントは、データガバナンスの目的や方針に基づいて、データのライフサイクル全体を管理することを目的としています。

つまり、データガバナンスは「何をするべきか」を定めるものであり、データマネジメントは「どうするべきか」を定めるものです。両者は相互補完的な関係にあります。例えば、以下のような場合が考えられます。

• データガバナンスで定めた品質基準に沿って、データマネジメントで品質チェックやクレンジングを行う。
• データガバナンスで定めたセキュリティポリシーに沿って、データマネジメントでアクセス権限や暗号化を行う。
• データガバナンスで定めた利用目的に沿って、データマネジメントで分析や可視化を行う。

データを分析してビジネス課題を解決するデータサイエンティストって何？仕事内容・年収・資格・将来性を徹底解説！詳しくはこちら

データガバナンスとデータマネジメントのメリット

データガバナンスとデータマネジメントを実践することで、以下のようなメリットが得られます。

• データの品質が向上し、信頼性や正確性が高まる。
• データの安全性が向上し、漏洩や改ざんなどのリスクが低減される。
• データの活用が向上し、意思決定や業務改善などに貢献する。
• データの価値が向上し、競争力や収益性などに貢献する。

データマネジメントを実施する際のポイント

データマネジメントを実施する際には、以下のようなポイントに注意する必要があります。

• データガバナンスの目的や方針を明確にし、全体的なビジョンや戦略を策定する。
• データのライフサイクル全体を把握し、各フェーズで必要なプロセスや手法を選択する。
• データの所有者や責任者、利用者などの役割やルールを定義し、コミュニケーションや協調を促進する。
• データの品質や安全性、活用度などの指標を設定し、定期的に評価や改善を行う。
• データマネジメントのツールやシステムを導入し、効率性や効果性を高める。

データマネジメントの事例

データマネジメントの事例として、以下のようなものがあります。

• Amazon: オンライン小売業界のリーダーであるAmazonは、データマネジメントを通じて、顧客の嗜好や行動を分析し、パーソナライズされた商品やサービスを提供しています。また、データマネジメントを通じて、在庫や物流などの業務効率も最適化しています。
• Netflix: オンライン動画配信サービスのリーダーであるNetflixは、データマネジメントを通じて、視聴者の嗜好や行動を分析し、パーソナライズされたコンテンツやレコメンデーションを提供しています。また、データマネジメントを通じて、オリジナル作品の制作や配信も最適化しています。
• Toyota: 自動車業界のリーダーであるToyotaは、データマネジメントを通じて、車両やドライバーの状態や行動を分析し、安全性や快適性を向上させるサービスを提供しています。また、データマネジメントを通じて、製品開発や生産管理も最適化しています。

まとめ

データガバナンスとデータマネジメントは、データの価値を最大化するために不可欠な要素です。データガバナンスは「何をするべきか」を定めるものであり、データマネジメントは「どうするべきか」を定めるものです。両者は相互補完的な関係にあります。データガバナンスとデータマネジメントを実践することで、データの品質や安全性、活用度、価値が向上します。データマネジメントを実施する際には、目的や方針、プロセスや手法、役割やルール、指標や評価、ツールやシステムなどに注意する必要があります。Amazon, Netflix, Toyotaなどは、データマネジメントの優れた事例として挙げられます。