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1. データガバナンスのフレームワークと核となる内容
利害関係者グループが異なれば、データ ガバナンスに関して懸念も異なるため、見解も異なります。経営者の考え方は、「コントロールドメイン」「プロセスドメイン」「ガバナンスドメイン」「テクニカルドメイン」「バリュードメイン」の「5つのドメインモデル」に集約される。
図 1. マネージャーの視点 - データ ガバナンスの 5 つのドメイン モデル
管理および制御ドメイン: データ ガバナンス戦略の指針に基づいてエンタープライズ データ ガバナンス組織を開発し、組織の責任、権利、利益、職務の確立、スキル要件を明確にします。
ガバナンス ドメイン: データ ガバナンスの主体であり、データ ガバナンスの対象と目標を定義します。
テクノロジー領域: データ ガバナンスのサポート手段は、ツール プラットフォームを指します。
プロセス領域: データ ガバナンスの方法論です。
価値ドメイン: データ資産の管理と制御を通じてデータ資産の価値を発掘し、データ フロー、共有、トランザクションを通じてデータ資産を実現します。
図 2. 技術的観点: エンタープライズ ビッグ データ ガバナンス実践ガイドのフレームワーク
データ戦略を含むデータガバナンスシステム、データガバナンス制御システム（データガバナンス組織、システム、プロセス、制御メカニズム、パフォーマンスシステム、標準システム）、データアーキテクチャ、マスターデータ、メタデータ、指標データ、時系列データ、データ品質、データセキュリティ、データの統合と交換、データのオープン性と共有、データ資産管理機能の成熟度評価、データの価値、データ共有、データの収益化、その他多くの側面。
図 3. データ ガバナンス ホイールの図
次に、データ戦略、データコントロール（組織管理、制度システム、プロセス管理とパフォーマンス）、3つのコアシステム（データ標準システム、データ品質システム、データセキュリティシステム）とツールをそれぞれ紹介します。
図 4. エンタープライズ データ コントロールと 3 つのコア システム
1. データ戦略
データ戦略は、データ ガバナンス システム全体の主なタスクです。組織全体のデータ戦略の計画、ビジョン、実装に焦点を当て、組織のデータ管理とアプリケーション作業に戦略的保証を提供します。意思決定によって策定される必要があります。データ ガバナンス組織のレベルを決定し、特定する必要がある データ ガバナンスのガイドライン、ポリシーなどを含むデータ ガバナンスの方向性
図 5. データ ガバナンスのトップレベルの計画および設計方法論
正しいトップレベルの設計とは、将来の状況に対する起業家の正しい判断であり、機会と戦略、ガバナンスと構造、資本とモデル、サプライチェーンとデジタル化、ブランドとマーケティング、製品と顧客の全体的なレイアウトです。ビジネス戦争が煙のない戦争であるならば、トップレベルの設計は全体的な戦争の展開です。
2. 組織運営
組織的な保証は、データ ガバナンスを成功させる鍵となります。組織構築には一般に、組織構造の設計、部門の責任、人員配置、職務責任と能力要件、パフォーマンス管理などが含まれます。データ ガバナンスは企業の協力が必要なタスクであり、効果的な組織構造は企業データ ガバナンスの成功を強力に保証します。データ戦略の目標を達成するには、体系的な組織構造を確立し、責任分担を明確にすることが非常に必要です。
図 7. 中央企業のデータ ガバナンス組織構造の例
3. システム
組織構造の正常な運用とさまざまなデータ ガバナンス タスクの秩序ある実装を確保するには、さまざまな管理粒度、さまざまな適用対象、およびデータ ガバナンス プロセスをカバーする管理システムを確立し、データ ガバナンス作業が確実に行われるようにする必要があります。 「法的」レベルで十分な根拠があり、実行可能かつ制御可能です。
図 8. データ ガバナンスの制度的枠組み
企業のデータ ガバナンス システムは、通常、企業の IT システムの全体的なフレームワークと基本原則に基づいて策定され、多くの場合、データ品質管理、データ標準管理、データ セキュリティ管理などのシステムや、メタデータ管理、マスターデータ管理、データ指標管理、取扱説明書数冊。
図 9. データガバナンスシステムのフレームワークシステム
図 10. データ資産管理規制のカタログ
4. プロセス管理
データ ガバナンスのためのプロセス フレームワークの開発もデータ ガバナンスの重要なタスクです。データ ガバナンス プロセスには、メタデータ管理、マスター データ管理、データ インジケーター管理などのプロセスだけでなく、生成、保管、処理、使用、共有、破棄に至るデータのライフ サイクル全体を通じて実行されるアクティビティ ステップが含まれます。
図 11. データ ガバナンス プロセスのフレームワーク システム
5. パフォーマンス管理
データ ガバナンス評価は、データ ガバナンス システムの実装を確実にするための基盤であり、体系的な方法と原則を使用して、企業従業員のデータ ガバナンスに関連した作業行動と作業効果を一定期間にわたって評価および測定し、企業の従業員の熱意と作業効果をさらに刺激します。従業員の創造性を高め、データガバナンスの責任と基本的な資質を従業員に提供します。
図 12. データ ガバナンスのパフォーマンス システム
6. 標準システム
データ標準はデータの標準化と正規化の前提条件であり、データの品質を確保するための必要条件です。データ標準は一般に、メタデータ標準、マスターデータ標準、データインジケータ標準、データ分類標準、データ符号化標準、データ統合標準などに分類されます。
図 13. データ標準化システム
7. 品質システム
データ品質管理は、データを分析、監視、評価、改善するプロセスです。組織内でのデータの適用性を測定、評価、改善し、ビジネスと経営のデータ満足度を向上させるための品質管理手法の計画と実装が含まれます。データ品質要件、データ品質検査、データ品質分析、データ品質改善の実装能力に焦点を当てます。
図 14. データ品質フレームワーク システム
データ品質管理は、データ ライフ サイクルのプロセス全体を通じて実行されます。データ品質管理戦略を明確にすることに加えて、データ品質要件、データ探索、データ診断、品質評価をカバーするデータ品質管理方法とツールの使用にも熟練している必要があります。 、品質向上など。
8. セキュリティシステム
データ セキュリティ管理とは、データのプライバシーと機密性が維持され、データが破壊されないことを保証することです。データ セキュリティ システムのフレームワークは、ポリシーと規制、技術的側面、セキュリティ組織の担当者を含む 3 つの側面を通じて構築されます。データ セキュリティ ガバナンス システムのフレームワークはポリシー、規制、標準に準拠していますが、データのリアルタイム監視を技術的に実装し、標準化されたトレーニングを受けたセキュリティ組織の担当者と協力して全体的なデータ セキュリティ ガバナンス アーキテクチャを構築する必要もあります。
図 15. データ セキュリティ ガバナンス システム
データセキュリティガバナンス能力構築とは、データのライフサイクルや利用シナリオ全体をカバーするデータセキュリティシステムであり、意思決定からテクノロジー、システムからツール、組織構造からセキュリティ技術に至るまで、総合的に検討する必要があります。
図 16. データのライフサイクル全体
9. プラットフォームツール
フロントエンド アプリケーションのデータ要件の精度、速度、多様性を満たす統合データ プラットフォームを構築し、研究開発サイクルを短縮し、テクノロジー コストを削減し、データ センターをコスト センターからアセット センターに段階的に変換し、価値を向上させます。 (1) 水平統合: 部門の壁を打ち破り、水平の専門職を超えた分析、マイニングと統合、(2) 垂直統合: 統一されたリソース ディレクトリを形成するための内部マルチレベル データ統合。上司と部下間のデータ共有・交換、(3) 社内外連携：社内データと社外データの乖離を解消し、社内データと社外データの相関分析を実現、(4) 経営連携：社内標準を確立し、一元的な管理・統計を実現(5) サービス接続性: データ台湾統合は、ビジネス システムとデータ アプリケーションと完全に連携して、データ サービスとアプリケーション構築を外部に提供します。
図 17. 2 つのシステム、2 つのプラットフォーム、1 つのサービスによるデータ プラットフォームの全体的なフレームワーク
データのライフサイクル全体に向き合い、データのプランニング、統合、開発、ガバナンス、サービス、アプリケーションなどの製品をワンストップで提供します。
図 18. データ プラットフォーム機能のフレームワーク
複数種類の大容量データの集約と統一モデルをベースに、データアクセス統合機能、データ共有アプリケーション機能、総合データ管理機能、基本コンポーネントサポート機能の4つの側面からデータ機能を総合的に構築し、機能体系を構築します。フロントエンド アプリケーションに柔軟な統合データ サービスを提供する標準です。
図 19. データ プラットフォームの 4 つのサポート機能
データ ガバナンスには、マスター データを中心としたスイート ソフトウェア、データ資産カタログを中心としたデータ リソース管理ツール、メタデータとデータ モデルを中心としたデータ ミドル プラットフォームなど、さまざまなデータ ガバナンス ツールとソフトウェアのサポートが必要です。場合によってはシーケンスデータ、データ交換など。
データ ガバナンス管理ツールには、データ アーキテクチャ ツール、メタデータ管理ツール、データ インジケーター管理ツール、マスター データ管理ツール、時系列データ管理ツール、データ交換およびサービス ツール、品質管理ツール、セキュリティ管理ツールが含まれます。
図 20. データ ガバナンス ツールセット
図 21. メタデータ ガバナンスをコアとするデータ ガバナンス ツール
マスター データ サービスのビジネス ビューには、8 つのビジネス ドメイン、32 のビジネス サブドメイン、および関連するビジネス活動が含まれます。マスター データ管理ツールは、マスター データの完全なライフ サイクル管理のためのプラットフォームであり、マスター データ標準とマスター データの実装に対する重要な保証です。運用保守システム。
図 22. マスター データ ガバナンスをコアとするデータ ガバナンス ツール
マスター データ ガバナンス プラットフォームは、エンタープライズ データ プランニングとデータ標準実装のキャリアであり、データ ガバナンスの統一標準とルールによってサポートされています。
図 23. マスター データ管理ツール - 論理アーキテクチャ
2. 人工知能はビッグデータ ガバナンスの中心的な方向性です
「ガバナンスなし、分析なし」、高品質のデータがなければ、信頼できる AI は存在しません。データ ガバナンスは人工知能の基盤であり、人工知能に高品質のデータ入力を提供します。人工知能の恩恵により、データ ガバナンスはより効率的かつインテリジェントになります。
人工知能テクノロジーは、データ収集、データモデリング、メタデータ管理、マスターデータ管理、データ標準、データ品質、データセキュリティの分野で深く応用されています。
図 24. データ ガバナンスにおける人工知能テクノロジーの応用
3. 結論
データ ガバナンスの開発は、データ リソースの活用、データ権利の確認とコンプライアンス、データ価値の創造と共有、プライバシー保護に関するさまざまな業界の理解、研究、実践を伴う進化のプロセスであり、複雑かつ長期にわたる作業です。職人魂と根気が必要です。
出典:データについて語る
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