マスターデータガバナンスとは何かそしてなぜ必要なのか?

高品質のマスターデータと透明性の高いプロセスは、ビジネスを保護し、成長させるために必要です。マスターデータガバナンスは、その実現に役立ちます。

透明性と高品質のマスターデータは、収益の増加、運用効率、リスク管理とコンプライアンス、分析とデジタルトランスフォーメーション、コスト管理と俊敏性など、ビジネスに関連するすべてのものに不可欠です。

以下では、マスターデータガバナンスとは何か、なぜそれが必要なのか、そしてどのように実装するのかについて説明します。

データが飛躍的に増加する状況では、後に手直しをするのはますます困難で膨大なコストがかかるため、最初から正しいデータを取得することがとても重要です。1-10-100ルールによると、入力されたデータの検証には1ドルかかり、各エラーのクレンジングや重複排除には10ドル、そして不良データでシステムを運用した場合のエラーには100ドルかかると言われています。

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なぜマスターデータガバナンスなのか?

データガバナンスは、企業全体の規律であり、広範囲にわたります。データガバナンスとは何かというイメージは、トランザクションデータ、行動データ、パフォーマンスデータ、時間データ、運用データなど、さまざまな種類のデータを考えると混乱しやすくなってしまいます。

この記事では、マスターデータ、つまりマスターデータガバナンスについて説明します。

マスターデータは、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)と言えます。人、場所、モノが相互作用して、ビジネスを行うプロセスを作り上げます。したがって、マスターデータは、ビジネスにとって重要な厳選された情報源です。マスターデータエンティティの例には、顧客、製品、仕入先、実店舗と場所、従業員、主要資産などがあります。マスターデータ管理とは のインフォグラフィックでさらに詳しく説明しています。

これらのエンティティについて信頼できる情報を持つことが不可欠であるため、資産の正確な識別とビジネス関連のエンリッチメントを確立するには、マスターデータガバナンスが必要です。

信頼できる情報があれば、仮定の話をデータの透明性に置き換えることができます。例えば、多くの企業は顧客記録の重複に悩まされており、顧客体験の低下、アップセルの機会の損失、詐欺やデータプライバシー侵害などの潜在的なリスクにつながる可能性があります。とはいえ、特定のビジネス上の理由でそういったレコードを削除することはできません。そういった情報にアクセスする必要がある者がおり、顧客との関係性が異なり、どのレコードが最も信頼でき、完全で、最新なのかは明らかではありません。

組織として、さまざまな目的のために、複数の事業部門にまたがる単一の顧客ビューが必要です。そして、これらの異なる目的は、「顧客」の実際の定義や意味について疑問を投げかけます。マスターデータガバナンスにより、合意された用語集を特定のメタデータ属性とともに作成し、「顧客」を定義し、組織全体で標準的で一貫性のある定義を展開することができます。これにより、将来の誤解、誤用、混乱、エラーの可能性を低減することにつながります。

単一の顧客ビュー – マスターデータガバナンスの成果

データの透明性と信頼性を最高レベルに高めると、単一で精選されたビューで資産を使うことが出来ます。たとえば、単一のビューとは、その顧客を一意に識別し、その属性や関係を理解できるようになります。

これは、データドリブンになりデータのビジネス価値を最大限に引き出すために不可欠な基盤です。顧客データはさまざまなアプリケーション(ERP、CRMなど)に存在する可能性があるため、どのバージョンを信頼すべきかを判断するのが困難です。

重複を排除し、異なる基幹業務ビューを単一の顧客ビュー (ゴールデンレコードとも呼ばれます) にマージすると、このB2Cの単一顧客ビューのように、チャネル間で共有される信頼できるソースとなります。

データ品質と透明性の頂点に到達するには、データを統合してクレンジングし、データプロセスを管理する必要があります。それはどこで管理され、どういう経路を辿るのか。そして誰がそれを使うのか(そしてそれを必要とするのか)、そして誰がそれを変更することが出来るのか。

マスターデータの取得、保存、管理、共有に関する明確なポリシーとルールが必要です。そして、これらのポリシーは確り理解され実行される必要があります。

したがって、マスターデータガバナンスの戦略は、テクノロジーだけでなく、人やプロセスを網羅することが重要です。とはいえ、データポリシーの実装と適用は、マスターデータ管理システムなどの適切なテクノロジーによってサポートされることでより容易な実践が可能になります。

マスターデータガバナンスとマスターデータ管理は同じではありません

しかしながら、マスターデータ管理は、データ収集、分類、モデリング、品質管理、データスチュワードによる事務レビュー、および自動重複排除のためのリンクとマージ機能に役立つ方法を提供するため、データガバナンス戦略をサポートする重要なツールになる可能性があります。

上の図が示すように、顧客データハブを擁するマスターデータ管理は、アプリケーションを接続してデータを統合することで、データの透明性と説明責任を実現するための最も大きな障害となっているサイロ化されたデータ管理を効果的に解消します。

管理されていないマスタデータがある場合の問題

マスターデータガバナンス(実際にはすべてのデータガバナンス)は、多くの場合、CDOの責任であり、管理およびコンプライアンス業務の一部と見なされます。しかし、マスターデータガバナンスは、チェックボックスの演習のようなことではなく、ビジネスが拡張して新しい目標を達成する能力に直接影響します。あなたのビジネスの機会損失を防ぐことにつながるのです。

ガバナンスの対象になっていないデータがあるということは、必然的に手作業による処理やエラー修正などの無駄な活動に貴重な時間を費やすことを意味します。

管理されていないデータ、商品が間違った住所に発送されたり、公開されている説明と一致しない商品が顧客に届いたりするような事態を引き起こします。どちらも、顧客体験の低下、評判の喪失、忠誠心の喪失につながります。

データ品質の低下がもたらす微妙な影響には、次のようなものがあります。

最後に、システムやプロセス間で一貫性のないデータは、分析の信頼性の低下につながるため、得られるインテリジェンスは主観的なものとなり、事実ではなく意見に基づいた意思決定がなされてしまう。

データガバナンスを形式化する

組織内の人々は、すでに通常の業務の一環としてデータガバナンスを行っています。たとえば、経理担当者は正しい元帳コードに転記が行われていることを確認し、管理部門は請求書を送信し受け取った支払額との照合によって正確性を確認しています。

運用データの多くは、すでにアクティブな管理プロセスの一部ですが、その大部分は数量と価値に関心があります。

逆に、チェックがあまり行われない内容としては、その多くがビジネスプロセスを推進するのに必要なマスターデータです。マスターデータガバナンスは、これらの内容を含むデータの全体的な品質と信頼性に対する正式な管理責任を導入することを目的としています。

データガバナンスがもたらす変化の1つは、データ品質に対する事後対応型のアプローチから、より積極的なアプローチに移行することです。

多くの場合、データ品質の低下は、ビジネスプロセスが失敗したとき、つまり納品ができなかったときや、ITシステムが機能しなくなったときにのみ発見されますが、これは後手の対応であり望ましい状態ではアありません。また、データ品質が悪く、誰も責任を負わないまま災害が発生することも珍しくありません。

データガバナンスは、責任者を明確化することによって災害を収めるだけでなく、災害が発生する可能性を減らすことです。

マスターデータガバナンスの重要な要素

組織はそれぞれ異なります。マスターデータガバナンスに万能のフレームワークは存在し得ませんが、誰もが注意を払わなければならない重要な要素があります。

これらには、透明性、メンテナンス、データオーナーシップ、変更管理、コンプライアンス、説明責任、権限、監査可能性、データスチュワードシップ、標準化、教育などが含まれます。

データガバナンスの支持者の多くは、それまでの取り組みで機能することが証明されている固定モデルを持っています。問題は、こうしたソリューションの多くが組織の能力に合致していないことです。このインフォグラフィックのステップを、マスターデータガバナンスジャーニーの出発点としてください。

多くのベンダーがデータガバナンスツールを提供していると主張していますが、ガバナンスに役立つツール、定義されたビジネスルールを保存して伝達できるツール、データ品質を測定するツール、コンプライアンスの問題を特定するためのツールなどが確かに存在します。

しかし、ガバナンスとは、そのようなツールを展開できる組織、プロセス、および責任に関するものです。

適切な組織がなければ、これらのガバナンスツールの利点が活かされません。

データメンテナンスを管理する必要性

データガバナンスはデータメンテナンスと同じでしょうか?　この2つはデータ品質という点でとても密接に関連していますが独立した機能です。

メンテナンス組織は、組織内の特定のIT部門または特定のビジネス部門(LoB)と連携している傾向がありますが、データガバナンスは、誰もが遵守すべき共通のルールセットに関するものです。

この両者を理解するための鍵は、当事者それぞれと定められた標準との関係を理解することです。

マスターデータガバナンスの一環として、データの品質を良好に保ち、維持するための一連のベストプラクティスまたは原則を定義する必要があります。

これらを標準として定義します。これらの標準に準拠するのはデータ保守チームの役割ですが、標準を定義し、それらが満たされていることを確認するのはデータ ガバナンスの役割です。

データ所有権とは

データの所有権は非常に紛らわしい用語です。たとえば、企業では、英国の営業担当者が英国地域のすべての顧客とそのデータを管理し、米国のチームが米国の顧客を担当するように、データの責任を地理的に分割するのが一般的です。

しかし、繰り返しになりますが、私たちはデータに責任を持つ単一のデータガバナンス組織を提案しており、混乱に拍車をかけているのは、そのようなガバナンス組織の多くにデータ所有者の役割があることです。

しかし、実際には、データガバナンス組織の役割名である「データオーナー」は誤った名称であり、実際には彼らが所有しているのはデータではなく、ユーザーが高品質を達成する方法の指針となる標準(原則とベストプラクティス)を定める役割です。

したがって、多くの部門がデータの内容を主張するかもしれませんが、構造と品質ルールを所有するのはデータガバナンス組織です。

データガバナンス組織はどのような活動を行うのか?

大まかに見ると、データガバナンス組織が担うアクティビティは主に2つですが、実際には、これら2つのアクティビティは非常に複雑になる可能性を秘めており、それらを達成するにはリソースのネットワークが必要になる場合があります。データガバナンスチームは、変更管理とコンプライアンスを担当します。

変更管理 – 一連の標準を定義し、データをこれらに合わせたら、その標準に対する変更を適切にコントロールすることが重要です。

たとえば、すべての日付が日/月/年の英国形式で保存されるように定義した場合、誰かが月/日/年のヨーロッパ形式に変更したい場合に大きな問題になります。

データガバナンスチームは、そのような変更の影響を評価し、関連する利害関係者と連携し、そのような提案のコストと利益を測定し、変更が適切であると見なされた場合は、ビジネスのすべての影響を受ける領域でそれらの変更を管理する役割を担っています。

コンプライアンス – ルールがあるところには、ポリシングの要件があります。データガバナンスチームは、組織が管理する基準に対する組織のコンプライアンスを測定し、そのコンプライアンスのレベルを向上させるために行動する警察のような役割でなければなりません。

データガバナンス組織の概要:

マスターデータガバナンスの始め方

前述したように、万能のものはありませんが、少なくとも、データガバナンスプログラムに向けて次のステップを検討する必要があります。

プログラムをもう少し深く掘り下げると、次のレベルはこれらの6つのブロックで構成できます。

データガバナンスプログラムを構築するための6つのステップ:

1. 目指すデータ品質とプロセスについて明確なビジョンを構築する

データガバナンスの取り組みについて明確なビジョンと範囲を明確にし、組織がそれを実現できるようにしましょう。

2. データ標準を定義する

各データ標準には、それがあることで期待されるメリットや、利益を実現するために達成すべき品質レベルの目標(必ずしも100%ではない)、さらに利益を示す指標など、データ標準が存在する理由についてビジネス上の根拠が必要です。

3. データガバナンス組織を設計する

この組織は、定義した標準の管理に適している必要があります。これには、データを管理するユーザーの役割と責任、アクティビティの管理に使用される内部ガバナンスプロセス (標準の変更管理など)、組織のガバナンス能力に影響を与える外部プロセスへの変更 (ITプロジェクト管理プロセスなど) が含まれます。

4. データ所有者を巻き込む

– 自社の基準を定め、データ品質のロードマップを構築する。

5. データ品質ロードマップを作成する

ロードマップには、現在の品質レベルを文書化する必要があります。これを規格で定義された要件に照らして測定し、ギャップを埋めたり、良好な品質を維持したりするためのアクションを提案します。

6. 様々なデータガバナンスの役割を設定する

継続的なコンプライアンス測定を運用し、データ品質ロードマップで特定されたアクティビティを管理するために必要なデータガバナンスの役割にリソースを配置します。

データガバナンス組織を成功に導くにはどうすればよいでしょうか?

マスターデータガバナンス組織を成功させるための鍵の1つは、誰かがあなたの基準への準拠を拒否した場合に対処する権限です。

こうした権限を考慮していないと、標準に合致しない固有のデータ標準が増加してしまい、ビジネス領域間での複雑なインターフェイスが急増するなどの影響が見られます。

データ標準に対し固有のデータ標準が増え状況は、最終的には定義された標準が存在しない状態になります。

このような問題を抱えることが多いのは、買収によって成長しながらも、これらの子会社の経営を手放しで運営してきた企業です。逆に、データガバナンスの取り組みで最も成功しているのは、外部機関によって標準への準拠が実施されている製薬業界です。

データガバナンスは原則的には複雑ではありませんが、その適用は複雑で非常に政治的なものになる可能性があります。

設計に関する専門家の指導を受けることは有益ですが、お客様の状況で機能し、真の利益をもたらすものを構築するには、企業とその特殊性に関する独自の知識も必要です。

マスターデータ管理がデータガバナンスにどのように役立つか

最初からデータ定義を確保することで、データのライフサイクル全体を通じて高品質のデータを提供できます。これにより、企業全体のデータスチュワードとデータ所有者が正確なデータを操作できます。そこで役立つのが、マスターデータ管理で、ユーザーの権限とタスクをきめ細かく定義することです。

マスターデータ管理は、プロセスの実行を自動化し、部門から部門へのデータの流れをシームレスにすることができます。

ワークフロー状態間のルールとゲートにより、データ所有者によって承認されていない変更を追跡するのに役立つ監査証跡が有効になります。これにより、説明責任を維持しながら運用効率が確保されます。

以下に、マスターデータポリシーをサポートおよび適用するためのマスターデータ管理の構成方法の2 つの例を示します。

1. 顧客データガバナンス

以下のスクリーンショットは、組織の顧客データポリシーの完全性の状態を示しています。画面には、設定されたすべてのポリシーが一覧表示され、上部に一般的なメトリック(この場合は現在の違反の数)と現在の各ポリシースコアが表示されます。また、どのビジネスアプリケーションから得意先データがマスタデータ管理に入力されているかを確認することもできます。

これらのポリシーは、ツールバーを使用して並べ替えおよびフィルタリングでき、そこから新しいポリシーを作成することもできます。ポリシーは、メトリックとデータセットに基づいています。

顧客データポリシーを見てみると、ポリシースコアの履歴チャートが表示され、左側にスナップショットデータウィジェット、右側にポリシーアクティビティのタイムラインが表示されます。

この画面から、スコアリング期間ごとにポリシーステータス、しきい値の超過、および許容された逸脱を編集できます。また、ポリシーをサブスクライブして、ツールバーから電子メール通知を受信することもできます。

顧客データポリシーを高レベルで詳細に表示および編集するこの機能は、データ品質の目標と、注意が必要なプロセスを強調表示することで監査可能性をサポートします。

2. 商品データガバナンス

以下のスクリーンショットは、商品をワークフローの次の状態にプッシュする前に、特定のレベルの品質が満たされていることを確認するための商品データ設定の例を示しています。ワークフローの一環として、プロダクトマネージャーは 3 本のジーンズに関するマーケティング情報を入力する必要があります。商品項目1から3の3つの商品属性は必須です。

ワークフローのこのゲートにより、データの完全性と説明責任の両方が確保されます。

以下のスクリーンショットは、マスターデータ管理を使用して、各商品属性のツールチップを構成して、ユーザーが入力することが期待される値の種類をユーザーに通知する方法を例示しています。

さらに、ユーザーは属性自体に関する詳細情報 (いつ、何を、誰が作成したかなど) を含む Wiki ページを開くことができます。各属性は、テキスト、アイテム番号、値のリストなどのタイプで定義され、各タイプには、最小値と最大値、最大文字数などのアトリビューション検証ルールがあります。

値が属性の検証に準拠していない場合、マスターデータ管理はカラーコードでユーザーに警告し、ユーザーがアイテムを保存できないようにします。

マスターデータガバナンスにおける定義の重要性

マスターデータ管理は、ガバナンスなしでは機能しません。しかし、さらに一歩下がって言うと、定義なしにデータガバナンスフレームワークを実装することはできません。

データ収集、分類、品質管理は、データガバナンスフレームワークを実装する前に適用する必要があります。データのガバナンスを実現するには、取得やアクセシビリティなどを明確に定義する必要があります。これらはマスターデータ管理の要点です。

その意味で、マスターデータ管理とデータガバナンスフレームワークは相互に依存しています。

マスターデータ管理の詳細と、マスターデータガバナンスのサポート方法はこちらをご覧ください。