データガバナンスの8つの重点分野
中規模から大規模の企業におけるデータ分析の専門家にとっては、データガバナンスは新しい概念ではないはずです。しかし、新しいツールや新しい重点分野が登場し、組織のデータや複雑さが増しています。
2025年に注目すべきデータガバナンスの焦点として、コンプライアンス、サステナビリティレポート、AIの統合、自動化とマスターデータガバナンスの必要性の高まり、データの製品化、クラウドコンピューティング、より広範なデータリテラシーの呼びかけなどが挙げられます。
データガバナンスの基本原則は、ツール、人材、プロセス、ポリシーの組み合わせです。
- 経営幹部以下から賛同を得ている包括的なデータポリシー。
- データクレンジング、モデリング、検証、継続的なスチュワードシップを実行できる人。
- 誰がどのような目的でデータを変更または使用する権利を持っているかなど、データの所有権を明確にします。
- データ ポリシーをサポートし、ガバナンス ルールを適用する機能を備えたツール。
1. コンプライアンスと規制
2025年も、コンプライアンスと規制は引き続きデータガバナンスの重要な重点分野です。Navex Global の 2023 Definitive Risk & Compliance Benchmark Report によると、リスクおよびコンプライアンスの専門家の 83% が、組織を法律や規制に準拠させることは「非常に重要」または「絶対に不可欠な」考慮事項であると述べています。
GDPR、子どもの個人データを保護するための米国連邦法(COPPA)、米国の一連の州法など、データプライバシーを保護し、データ処理の透明性を確保するための規制は、さらに速いペースで展開されています。
データプライバシー規制に準拠するには、個人情報へのアクセスを制限し、同意情報を一緒に保存できるツールが必要です。
消費財の製造業者は、FDAの食品安全近代化法(FSMA)などの規制に注意する必要があります。また、レストランだけでなく、ホスピタリティ業界においては、現地の法律に従って、メニューに含まれるアレルゲンと栄養素について通知する義務があります。
これらの規制は突然変更されることもあるため、メーカーや小売業者は、必要な透明性を機敏に促進するためのシステムを導入する必要があります。
データガバナンスは、製品と個人情報が適切な規制属性で更新され、適切に使用されるようにするために極めて重要です。
“「英国では、レストランが販売するすべての食品と1.2%未満のアルコールについて、すべての栄養情報を表示する必要があるという栄養法が導入されました。つまり、デリバルー、オーダー・アット・テーブル、クリック&コレクトなど、あらゆるデジタルポイントで、レストランはカロリーやアレルゲンの値を伝え、ゲストが十分な情報を得た上で決定できるようにする必要があります。現在、この情報はすべてマスターデータプラットフォームから管理され、顧客向けのすべてのアプリケーションにプッシュされるため、印刷されたメニューと注文の任意のポイントの両方に配信されます。– Mark Jones 氏 (Mitchells & Butlers データ管理責任者)
ビジネスの透明性とデータの透明性は密接に関連しています。コンプライアンスの透明性は、その報告と監視に使用されるデータによって決まります。
2. サステナビリティ報告
世界各国の政府は、産業界向けの持続可能性を重視した法律や規制の制定に積極的に取り組んでいます。この規制の前進は、メーカーや小売業者がサステナビリティ目標に対しよりコミットするハードルを上げる状況につながりました。
規制は組織に深く浸透し、水の使用、建物の建設、リサイクル、エネルギーの調達と消費など、さまざまな側面に影響を与えています。
膨大な数のサステナビリティ報告基準と認証により、サステナビリティデータの収集と報告を管理および統制するプロセスが複雑になっています。 この複雑さにより、製品、サプライヤー、拡大するサプライチェーン、店舗、製造工場、プロセスに関する追加データが爆発的に増加しています。
チーフ・サステナビリティ・オフィサーは、複数のチャネルやレポートで収集・管理すべき追加のESGデータの量をあまりにも少なく見積もっており、チーフ・データ・オフィサーと協力してESG戦略を支えるデータ管理戦略を早急に実施する必要があります。
現在、600以上のESG基準が存在し、それぞれにサブカテゴリとセクター固有のプロセスがあります。
- サステナビリティ会計基準審議会(SASB)は、77以上の異なる業界に各文書に30以上の開示ステートメントを掲載しています。
- 気候関連財務情報開示タスクフォース(TCFD)は、ガバナンス、戦略、リスク管理、指標と目標に関する多くの推奨開示を提案しています
- 140以上の異なるトピックで活動するグローバル・レポーティング・イニシアティブ(GRI)
- 国連の持続可能な開発目標(SDGs)は、17の目標と169のターゲットと指標を網羅しています
- デジタル・プロダクト・パスポートは、効果的なデータガバナンスを必要とする次のサステナビリティ要件です。詳しくは、デジタル製品パスポートをご覧ください。
サステナブルなビジネスを推進することは非常に重要ですが、サステナビリティの主張を立証するには、堅牢なデータ管理が必要です。
サステナビリティデータを効果的に管理するには、他のデジタルイニシアチブを管理するのと同じレベルの厳格さと規律が必要です。企業データの管理と統合は、サステナビリティデータの管理を合理化 し、レポート作成を容易にするのに役立ちます。
3. AIインテグレーション
人工知能(AI)は、AI主導のデータガバナンスツールがより洗練され、データ分類、異常検出、予測分析機能の向上が進むにつれて、データガバナンスの強力な力として進化し続けています。
データ管理システムにAIを統合することで、ガバナンスプロセスが合理化されるだけでなく、データの全体的な品質と信頼性も向上します。
AIを活用した画像認識は、製品の分類に役立ちます。 生成AIは、エンティティのマッチングや重複排除プロセスなど、データガバナンスに活路を見いだしています。複数のCRMシステムに同じ顧客を記録している企業は、顧客レコードを照合してマージすることで、顧客データベースを統合する必要があります。
多くの場合、記録には詳細が少なすぎて確固たる識別を確立できないことがありますが、この場合、生成AIを使用して記録を強化し、その後、より正確で信頼性の高いAIを活用したエンティティマッチングのために、より完全なデータセットをガバナンスプロセスに供給することができるようになります。
倫理的なAIを保証するデータガバナンス。 自動化されたデジタルプロセスを正しく実行するには、基礎となるデータに対する高度な信頼性が必要です。
自動化をインテリジェントにするには、統計パターンを分析できるだけでなく、実用的なものにするのに十分な情報で確実に集約する必要があります。 AIベースのデータが管理され、その決定が説明可能であり、少なくとも当面は人間によるレビューと介入を可能にすることが重要です。
4. 自動化されたデータガバナンス
データの量と複雑さが急速に増大する中、手動によるデータガバナンスはもはや適切な選択肢ではありません。そこで、スプレッドシートを廃止し、コラボレーティブなデータカルチャーを構築し、データガバナンスの実践に自動化を組み込む方法を検討してください。
これにより、組織の俊敏性が向上し、人為的ミスの可能性が減り、データが一貫して、確立されたポリシーと標準に沿って管理されるようになります。
自動化ツールは、データの品質を継続的に監視および評価し、データセット内のエラー、不整合、重複を自動的に検出して修正し、データが事前に定義された品質基準を満たしていることを確認できます。
トレンド用語はデータオブザーバビリティであり、データガバナンスプラットフォームに組み込まれている次のような一連の機能を指します。
- 異常検出 – データが標準から外れた場合に通知します。
- 解決策 – 根本原因を指摘し、データリネージを介して上流と下流で問題を解決するのに役立ちます。
- 予防 – メンテナンスと特別な注意が必要な領域に関する洞察を提供します。
一般に、自動化は、ポリシーに違反したときにアラートと自動応答を設定し、データガバナンスに関連する複雑なワークフローのオーケストレーションを容易にすることで、データポリシーの適用に役立ちます。
5. マスターデータガバナンス
データが不安定で曖昧なことが多い時代には、マスターデータガバナンスから始めることをお勧めします。マスターデータとは、資産、またはビジネスを行ううえで不可欠なコアビルディングブロック(データドメイン)と言われ揮発性の低いデータです。マスターデータをエンタープライズデータと呼ぶ人もいます。
人、場所、物が相互作用して、ビジネスを行うプロセスを生み出します。 マスターデータドメインの例としては、顧客、製品、サプライヤー、実店舗とロケーション、従業員、主要資産などがあります。
マスターデータガバナンスによって資産の信頼できる単一ビューを保証することは、異なるシステムで管理されさまざまな形式で使われることが多いデータの一般的な変動性と不均衡に対するカウンターウェイトを確立することなるため、2025年以降ますます重要になります。
企業が大きくなると、データランドスケープはより複雑になります。マスターデータガバナンスにより、共通の用語集をメタデータ属性とともに作成し、資産を定義し、組織全体で標準的で一貫性のある定義を提供することができます。
ビジネスルール、ポリシー、データ品質の妥当性チェック、および強制ワークフローは、将来の誤解、誤用、混乱、エラーなどを減らすために必要なガードレールの役割となります。
6. データの製品化
データガバナンスは、データメッシュアーキテクチャのアウトプットとしてデータ製品を作成する上で極めて重要な役割を果たします。データメッシュアプローチは、従来の単一のデータチームによるデータウェアハウスを監督やリクエストへの対応など、ボトルネックとなる可能性への代替手段として期待が高まっています。
それどころか、データメッシュは、データの所有権とガバナンスの分散化を強調し、個々のチームがダッシュボード、分析モデル、チャットボットシステム、レコメンデーションエンジンなど、企業の他の部分で使用するデータ製品を作成するため、俊敏性を実現します。
データ製品を作成するには、コンシューマーの特定のニーズを満たすように製品を設計するために、データ収集、モデリング、変換、所有権、メトリックなど、特定のガバナンス原則をチームが遵守する必要があります。
7. クラウドコンピューティング
IAIや自動化のトレンドと調和して、クラウドコンピューティングはデータガバナンス戦略をサポートする上でますます重要な役割を果たしています。
クラウドベースのデータガバナンスソリューションは、アクセシビリティ、コラボレーション、リアルタイムの更新を強化し、地理的に分散したチーム間のシームレスなガバナンスを促進します。
柔軟なクラウドリソースにより、組織は 変化するデータガバナンス要件とビジネスニーズに迅速に適応できます。
クラウドプラットフォームには、多くの場合、メタデータ管理やデータ品質監視など、自動化されたデータガバナンスのための組み込みツールまたはサードパーティツールが付属しています。データセキュリティに関しては、クラウドプロバイダーは堅牢なディザスタリカバリおよびバックアップソリューションを提供し、データ損失のリスクを軽減し、予期せぬイベントが発生した場合のビジネス継続性を確保し、重要なデータを保護し、データの可用性を維持するメカニズムを提供することでデータガバナンスに貢献する機能を提供します。
8. 一般的なデータリテラシーの育成
企業がデータドリブンな意思決定にますます依存するにつれて、すべての従業員がデータの言語とデータガバナンスの必要性を理解することが最も重要になっています。
データガバナンスの共通理解には、新しいデジタルイニシアチブをより受け入れやすくし、データ共有(ひいてはコラボレーション)を容易にするという利点があります。歴史的に、ほとんどの企業では、データは部門単位で保存、分析、使用されてきました。多くの人は社内でデータを共有していると思われがちですが、実際には各部門がデータの制御と可視性を保持しており、多くの場合、意思決定がサイロ化されています。
データが急速に増加し流れ続ける中、データリーダーは、企業全体からのデータと、そのデータの集合的な理解を共有する利害関係者のデータに基づいて、より適格な意思決定を行う必要があります。時代遅れのデータ処理プロセスは、企業全体で統一された単一の真実に基づいて意思決定を行う必要があるビジネスリーダーにとって、厳しい制限をもたらします。
Dデータの民主化は、データが管理されている場合にのみ可能です。これには、その品質とソース、データの共有と使用方法、データの品質とデータの解釈に責任を持つ人が含まれます。
組織の賛同を得るには、誰もがデータの品質と説明責任に投資するデータ文化を確立することが重要です。従業員がデータガバナンスのメリットを認識し始めると、データガバナンスを負担ではなく、すべての人を助けるビジネスイネーブラーと見なし、さらに擁護するようになります。
