企業データ管理:使用と必要性

はじめに

私たちのデジタル世界は情報に基づいて構築されています。 データはどこにでもあり、誰もが日常のビジネスに使用しています。 データ管理は、最近、企業、組織、アナリスト、アドバイザー間で人気の急増を見ています。 このトピックは一般的に非常にセクシーではないと考えられていることを考慮すると、この開発を推進するのは何ですか？

データは事実の表現です。 データをコンテキストに配置することで、情報が作成されます。 優れたデータ管理がない場合、多くの場合、自動的に管理および運用情報が効果的ではないことを意味します。 長期的には、これはもはや正常に機能することができない程度に組織を麻痺させるでしょう。 その理由は、人々がもはや経営情報に頼ることができないため、重要な決定が遅すぎるためです。 また、業務プロセス管理には、部門のタスクと責任が互いに整列していないため、時間と労力を増やす必要があります。 このような状況では、誰もが自分の職務の実行に必要なデータのみを作成して管理し、それに応じて独自のデータ定義のセットを使用します。 部門が不正確さの互いを非難するので、制御手段は一斉に課され、操作は全体の投機のための下方スパイラルにつながる、さらに粘着性になります。 したがって、データ管理を組織内の独立した専門的な立場に割り当てることは、緊急のビジネス上の理由があります。

さらに、規則や規制は、データ管理の構造化された組織を強制します。 バーゼルやソルベンシーなどの金融セクターの規制では、組織レポートで使用される情報のデータ品質とトレーサビリティのためにガバナンスの枠組みを実 これに関連して、バーゼルIIは、”銀行は、承認された格付けの割り当てに固有のデータの正確性、完全性および適切性の評価を含む統計的なデフォルトまたは損失予測モデルへのデータ入力を審査するためのプロセスを備えていなければならない。「定性的なデータ管理は、これらの基準を満たすために重要ですが、実装に非常に時間がかかることもあります。 このような状況では、規則や規制を遵守したり、サプライヤーや顧客との契約を締結することは困難です。

エンタープライズデータ管理は、データの構造化された識別、分類、登録、モデリング、ロック解除、セキュリティ保護、アーカイブ、削除を目的とした組織内のすべての活動で構成されています。 このフレームワークでは、”エンタープライズ”という用語は、組織全体のデータ管理の文字を表します。

データ管理が事業運営においてこのような重要な役割を果たしているという事実は、Cレベルの役人からの声明によって強調されています。 2011年にCIO of The Yearに選ばれたdsmのCIOであるAloys Kregtingは、”CIOは何よりも情報の価値に関心を持つべきです。 どの人がいつどの情報を必要としているのかを正確に知り、そのプロセスも容易にする必要があります。 これは、レポートとマスターデータ管理の重要性をもう一度強調しています。’

第二の例として、優れたデータ管理がビジネスの卓越性に向けた会社の進歩の次のステップであることを認識し、ライバルから目立つようになる石油探鉱-生産会社のCEOを指摘することができます。”継続的な改善努力は、これらの変化を利用して、彼らが提供する隠された価値を明らかにすることに焦点を当てます。 これは、プロセスの簡素化とデータ管理の強化を促進し、より迅速で情報に基づいた意思決定、顧客のニーズへの応答性の向上、無駄の削減を実現し、競争力’

資産としてのデータ

上記のように、データは事実の表現です。 ビジネス環境では、これは”事業運営に関する事実”を意味します。 文脈や構造がなければ、このデータには会社に付加価値はありません。 それは本当の価値を持っている内容と意義を欠いています。 ここでは、構造化データ（データベースに格納され、配置されている）と非構造化データ（文書、ファイル、画像、テキストメッセージ、フォーム、ビデオまたは録音の形で、行、列

補足情報がなければ、このデータを分類、登録、ロック解除して使用することは不可能ではないにしても困難です。 私たちがこのデータに文脈をもたらす瞬間–それは重要性を獲得するときです。 次に、参照、日付と時刻、メッセージの重要性、形式を追加します。 これにより、データは構造化され、情報になります。 私たちは、関係を確立し、パターンを識別することによって、情報のすべての様々なソースを接続する場合は、この情報は知識になります。 これは、企業の経営陣による意思決定を強化するために、組織内のさまざまな情報源を接続することで、ビジネスインテリジェンス（BI）の付加価値です。 図1も参照してください。

図1. コンテキストに配置されたデータの値。

データを構造化し、この情報を社内のナレッジワーカーに公開することができる組織は、競争上の優位性を持っています。 このデータの固有の商業的な力を利用することは、企業や組織に競合他社よりも戦略的なリードを与えるでしょう。 エリック*シュミット、GoogleのかつてのCEOは、2010年に述べた：”私は社会がすべてが利用可能であるときに何が起こるかを理解しているとは思わない、知ってい”とガートナーは宣言している。: “民間部門では、例えば、ビッグデータを完全に使用する小売業者は、営業利益率を60％以上増加させる可能性があると推定しています。'()

しかし、それは良い構造化とデータのロック解除についてだけではありません。 数年前から、一般的なアイデアは、BIが経営情報の問題を解決するということでした。 ほとんどのグローバル企業や組織は、複雑なソフトウェアを実装し、高価なBIプログラムを実行しています。 それにもかかわらず、経営陣は満足していません。 BIは主に構造化データを対象としているため、非構造化データの価値を解き放つためには不十分な労力が費やされています。 また、企業のニーズの変化に対応するために、経営情報を容易に変更することはできません。 KPMGは、”ITへの巨額の投資は必ずしもより良い情報を保証するものではありません。 さらに重要なのは、データの収集、処理、表示方法を根本的に変更することです。'()

基になるデータセットの品質が悪い場合、データウェアハウスによって公開される情報は価値がありません。 非構造化データ（約。 すべての企業データの85％）は、データウェアハウスを介してアクセスすることはできません。 したがって、このデータをどのようにアップグレードすることができ、非構造化データの優れたデータ管理を構成するものは何ですか？ この文脈では、”良い”とは、組織がデータに課した品質基準に従ったことを意味します。 “良いデータ”は、単に薄い空気の外に現れるものではないことは明らかです。 フレームワークが必要です。 このフレームワークは、企業が整理し、論理的かつ正確な方法で組織に埋め込む必要がある活動で構成されています。 これはデータ管理と呼ばれ、構造化された方法でデータを識別、分類、登録、モデル化、ロック解除、セキュリティ保護、アーカイブ、および削除するために、事業運営に向けられたすべての組織活動をカバーしています。 このような活動には、組織全体で実行される活動が含まれるため、”エンタープライズデータ管理”（EDM）という用語を使用します。

データの適切な管理が企業活動に価値をもたらし、利益を増やすことができるという認識により、アナリストやアドバイザーは、土地、建物、機械などの他の会社のリソースと同じレベルにデータを置くことができました。 この文脈では、データは会社の資産として定義されます。 資産は適切に管理され、適切に維持され、保護され、所有権が割り当てられ、データが古くなった場合は適時に廃棄または交換されなければなりません。 他の資産と同様に、組織データを売却してその価値を抽出することもできます。 たとえば、競合他社は、顧客情報を販売の改善に使用できるため、顧客情報を重視します。

世界中の大手企業の取締役はこれを十分に認識しています。 データ関連のプログラムは、彼らの行動リストに顕著です。 Hackett Groupは次のように述べています。「企業が認識しているのは、アプリケーションに多額の資金を投入したことですが、データを標準化して浄化することなく、理にかなっていない情報をまだ取得していることです。 彼らは、異なる定義を使用しているビジネスを持っています,それは別の指標を計算しています,それは別の階層を使用しています. マスターデータ管理のこの全体の概念は、企業が最終的に予測分析を持つポイントに到達できるようにするために絶対に重要です。”マスターデータ管理（MDM）プログラムを開始するためのビジネスケースは明らかです：”2013年までに、MDMは、冗長データの管理に関連するコストの80％を節約することができ、組織のデータの冗長性を削減します。'()

エンタープライズデータ管理のためのモデル

データの管理はかなりの時間のために多くの注目の対象となっており、すべてのエンタープライズデータ管理 ISOとして知られる国際標準化機構には数え切れないほどの規格があり、それぞれがデータスペクトルのサブ側面をカバーしています。 たとえば、ISO27001は情報セキュリティを扱っています。 ISO15489は、アーカイブの観点から情報の管理に適用される標準です。 Iso23081はメタデータの標準です。 さらに、データの外観のガイドラインとしてISO19005を使用することができます。 だから我々は標準の供給過剰を持っています。 COSOのような他のフレームワークや、CobitやISFのようなフレームワークは、より広い意味でのデータの重要性を語っていますが、リスクの観点からのみです。

知識のデータ管理体

より完全なモデルはDAMA-DMBOKのモデルのようです。 これは、長年にわたって実際の実践からの新しい洞察によって補完されたデータ管理の分野でのベストプラクティスのコレクションが含まれてい DAMA-DMBOKガイド（完全に：知識のデータ管理体）は、データ管理に関する知識の配布のためのデータ管理者やデータ専門家に向けられた国際組織であるデータ管理協会

DMBOKは十の異なるデータ関数を識別します。 これらの機能を図2に示します。 データガバナンスは、他のドメインを相互にリンクする機能です。 それぞれの領域では、現在の作業方法や手順、使用されている技術、組織文化などの環境要因に注意を払う必要があります。

図2. DAMA()によるデータドメイン。

ダマには弱点があります。 例えば、言及された機能が広義には互いに言及しているだけであるという事実は、ユーザが機能間の関係を常に認識または理解しておらず、その後の組 さらに、DAMAは、少なくとも現時点では、伝統的な構造化データに向けられているようです。 この場合、ソーシャルメディアからのコンテンツの重要性にはほとんど注意が払われていません。 DAMA内のデータセキュリティは、主にデータの技術的保護を目的としています。 これとは別に、世代がデータを扱う方法の違いは、関連する要因（環境要因）として明示的に認識されていません。 最後に–そして、これはおそらく最大の異議です–それはすべての概念的なフレームワークの上にあります。 概念や用語を読者にとって十分に明確にするための実用的な例が欠けており、一貫性のない解釈のリスクがあります。 フレームワークがどのように実装されるべきかは、むしろ不明である。 これは、知識の体の主な目標に反しています。 結局のところ、この知識体系の適用は、データ管理の適用における一貫性を刺激することを目指すべきである。 これらの理由から、DAMAは機能の識別のためにのみ使用されます。

Kpmgエンタープライズデータ管理モデル

上記のモデルには、専門的なデータ管理組織の実現に出席しなければならない重要な要素が含まれています。 しかし、データ管理の運用化のためには、別の一連の側面も重要であり、これらのモデルではカバーされていない側面も重要です。

まず、組織内のシステム間、組織と第三者の間でデータが交換されるという事実が関係しています。 したがって、データ管理は、データが配信される形式、配信されるデータの品質の検証、データがさらに処理される前のエンリッチメントラウンドの可能性、およ 当社は、これらの活動を”取得および作成”および”配布”という用語の下でグループ化します。

さらに、EDMはEDMフレームワーク全体を維持できるようにする必要があります。 組織は、EDM活動の運用実行中に特定された文書や欠陥を記録するためのプロセスを自由に持っている必要があります。 これらは、EDMガバナンス協議機関で議論されるべきであり、既存の手順および技術の調整につながるべきである。 この文脈では、組織が新しいデータオブジェクトを監視したいために、組織内で使用されるデータ品質ダッシュボードを適応させる必要がある状況を考 そのような場合、この変更に関する意思決定を設定し、決定が行われた後にダッシュボードの変更を実装する”変更プロセス”があるはずです。

最後に、組織によって行われるすべてのEDM活動は、その有効性と効率に応じて評価されるべきである。 組織内の主要なプロセスの場合と同様に、EDM活動の実行がこの問題に関する契約に準拠しているかどうかを制御できるように、EDMのための”計画、実行、 “プロセス監視”はこれを可能にし、EDM組織が独立して欠陥を識別し、是正措置をとることを可能にする。

これらのステップは、図3のKPMG EDMモデルに示されています。

図3. Kpmgの企業データ管理モデル。

モデルの中で最も重要な要素の簡単な説明を以下に示します。

• データガバナンスは、データ管理活動の運営に向けられている。 戦略、政策、役割、タスク、責任などの事項は、このカテゴリに入ってくる。
• データアーキテクチャは、データモデル内のデータオブジェクトとデータ構造の定義と文書化に関係しています。 これらは、組織内の情報分析とプロセスとシステム構築の基礎を形成します。
• マスターデータ管理は、マスターデータと参照データの品質に関係します。 究極の目標は、ユニークな（”黄金の”）レコードを作成することです。
• データウェアハウスは、リレーショナルデータベースにデータを格納するために使用されるアーキテクチャの定義を保証する活動です。
• ビジネスインテリジェンスには、データウェアハウスに格納されているデータを開くことが含まれます。 データは、経営陣に有用な情報を提供し、十分な情報に基づいた意思決定を行うことができるように提供されなければなりません。
• データ品質管理は、品質基準の構造文書化、実際のデータ品質の分析、およびデータ品質レポートに関するものです。
• コンテンツ管理は、データの分類、ドキュメントフローの構造化、およびこれらへのアクセスに向けられています。
• アーカイブは、非アクティブなデータを他の環境に再配置することを目的としています。
• ガバナンス運用では、”メタデータ”とは、データオブジェクトやデータモデルの技術的および機能的記述などのデータ管理要素に関する情報を指します。
• データベース管理は、データベースの運用技術管理に向けられています。
• データセキュリティは、このデータの不正アクセスや使用からデータを保護することに向けられています。
• Id管理は、結論として、データへのアクセスを指定します。

これらのEDM要素の数のより詳細な説明については、このコンパクトに含まれているEDM要素に関する個別の貢献を参照してください。

組織的な観点からのEDM

この記事の範囲内では、実際の実践においてEDMモデルを実装するための最良の方法の問題に対応するだけです。

図3に示すように、EDMのさまざまなコンポーネントをよく見ると、これらのコンポーネントには論理的な順序がほとんどないという印象を受けます。 図3は、要素の構築と実装の優先順位付けや段階的な提案がないことを示しています。 しかし、データガバナンスが他のすべての要素を結びつけていることは明らかです。 これにより，ドメイン間にランク付けがないこと，ＥＤＭの成分が配置されるシーケンスの順序が純粋にランダムであることを示したい。 データガバナンスはここでは例外となります。 EDMの他のすべての部分の間にデータガバナンスが形成されるリンクは、組織内にデータガバナンスがなければ、データ管理活動を開発して実装することが

データガバナンスは、すべてのデータ管理活動の基礎を築いています。 この基礎がなければ、活動は構造とセメントのないゆるいレンガの山に過ぎません。 これは、データ標準やデータ定義が不十分である間にBIソリューションが購入され、実装されることを意味します。 あるいは、信頼性の高い管理情報を生成するために必要なデータ品質が不十分である場合があります。 これは、すべてのシステム開発の基礎となる包括的な企業データモデルがないため、他のシステムと互換性のないシステムの設計と購入につながる可 最終的には、プライバシールールを考慮せずに、インターネットユーザーがウェブサイトに残した痕跡を積極的に利用することになり、画像の損傷や請求につ

データガバナンスは、管理によってサポートされているデータ管理のための組織全体のビジョンと戦略があることを保証します。 ビジョンは、私たちが達成したいことを私たちに知らせます。 それは組織の野心をそのまま示しています。 すべてのデータ関連の活動は、このビジョンに準拠する必要があり、戦略は、これらの活動に一貫性をもたらすべきです。 戦略はまた、組織内のデータ管理の範囲を決定します。 包括的なDAMAモデルを無視すると、組織はおそらくすでに分散単位で別の場所に記入されているため、特定の側面を考慮から省略することを好むか たとえば、一貫して繰り返される現象は、HRが独自のデータ管理組織を作成し、中央データ管理組織が開発したガイドラインと基準を限定的に使用する

データガバナンスは、ポリシールールの策定にも注意を払うことを保証します。 この文脈では、情報セキュリティポリシー、データアーキテクチャ、アーカイブ、データ品質に関するポリシールールを参照しています。 さらに、データガバナンスは、データ管理の組織的な埋め込みを保証します。 誰が最終的に責任を負うのか、戦略、政策、基準、役割、所有権についての決定はどこでどのように行われるのかを決定する必要があります。 たとえば、組織内のデータ管理活動に関するレポートは、いつ、どのように策定されていますか？ マスタデータ保守活動の実行はどのように整理されますか？

この概要は、データガバナンスが優れたデータ管理の基礎であることを明確にしているでしょう。 組織が成熟する段階にかかわらず、データガバナンスの質を真剣に検討し、そのリーチが適切であるかどうかを確認することは常に有益です。

組織がデータガバナンスを完全に整理していると想像してください。 優先順位付けの観点から、他のどのデータ管理コンポーネントが最適化の直接の対象となるかを明確にすることができる足場やベストプラクティスは 残念ながら、これはそうではありません。 言い換えれば、経験は、これが組織自体の議題から発行する優先順位に依存することを私たちに教えてくれました。

組織が従来の情報システムを新しいERPシステムに置き換えることを決定したと想像してください。 次に、これがデータ管理に与える影響について疑問に思うかもしれません。 何が最も高い優先順位を持つべきですか？ これにより、必要な移行の結果として、”データ品質管理”が最も優先される可能性があります。 汚染されたデータが浄化され、メタ文書化が取り組まれ、マスターデータ管理が改善されます。 データ統合アプリケーションの実装は、例えば、データアーキテクチャモデルが更新され、データが他のプラットフォームと共有される前にデータを浄化し、豊かに

図4. ビジネスモデルとEDMの関係。

結論として、我々は、データガバナンスに基づいて、組織のビジネスアジェンダに応じて、特定の瞬間にアジェンダの実現に最も付加価値をもたらすデータ管理活動を追求すべきであると考えている。 詳細を図4に示します。 ビジョンと戦略を中心に、ビジョンと戦略で宣言された目標を実現するために必要なビジネスモデルを構築します。 このビジネスモデルは第一次および支持プロセスで要求をする。 これらのプロセスを機能させるためにはリソースが必要であり、後で人員、データ、およびITリソースに細分することができます。 特定のケースでデータ側で必要なものと量は、ビジネスアジェンダによって決定されます。 EDMはこれが組織されるべきである方法のための足場を提供する。 これはオーダーメイドのアプローチで構成され、データ管理活動の固定パターンにカプセル化することはできません。

結論

この貢献では、組織が生成または取得するすべてのデータを管理するためのアプローチとして、EDMを紹介しました。 このアプローチを適切に実装することで、このデータが組織のデータ品質要件に準拠し、プロセスを実行し、経営陣が十分に根拠のある決定を下すために必 このような場合、データは他のすべての会社の資産と同様に管理する必要がある資産です。 その後、EDMの構成部分をさらに定義しました。 このように、データ品質の基礎を形成する管理活動の枠組みが生じている。 最後に、構成部分の実装は固定パターンに従って行うことができないと主張してきた。 運用化では、EDMのどのコンポーネントが選択され、最適化されているかを決定するのは、会社の戦略と優先順位付けです。 データガバナンスには重要な役割が割り当てられており、組織全体および経営陣が後援するビジョンと戦略を保証します。