企業に必要なデータマネージメントとは？

最終公開日 : Dec 13, 2022 |

Futoshi Utsuki

データマネージメントとは？

「データマネージメント」と聞くと難しいトピックだと感じる方もいらっしゃるのではないでしょうか。例えばDAMA-DMBOK 第2版ではデータマネージメントとは「データとインフォメーションという資産の価値を提供し、管理し、守り、高めるために、それらのライフサイクルを通して計画、方針、スケジュール、手順などを開発、実施、監督することである。」と記述されています。

今回はデータマネジメントを「信頼できるデータを、企業内の誰もが適切な用途において利活用できるよう、データを定義し、見つけられるようにし、コラボレーションできるようにすること」と解釈して考えてみたいと思います。

データマネージメントが必要な背景

企業には業務プロセスが存在し、そのプロセスを支える仕組みとして様々なシステムやクラウドサービスが存在し、そのシステムには顧客から入手・収集したり、第三者から入手した情報やデータが格納されています。また、業務プロセスを支える仕組みの他に分析業務を支援するようなシステムも存在します。

あらゆる業務を支える唯一無二のシステムが1つだけ存在し、そのシステムにあらゆるデータが存在していれば管理の観点では楽ですが、実体はその真逆で、企業の成長や歴史にあわせて新たなプロセスが生まれ、それを支えるシステムが増え続けているのが現実に起きていることだと思います。

このような複雑なシステム環境とデータをどう適切に管理していけばよいのか？ということがそもそもデータマネージメントが求められる背景・必要性と言えるでしょう。

データマネージメントに必要な要素

データマネージメントの実現に向けてはテクノロジーのみならずヒトや組織、データマネージメントそのもののプロセス整備も必要ですが、ここではデータマネージメントを実現するにあたって必要なテクノロジー要素にフォーカスして、必要となる要素を整理してみます。

1.ビジネスメタデータを管理・可視化する仕組み (Axon Data Governance)

データマネージメントと聞くとシステムを中心とした取り組みと思われがちですが、そもそも

・企業内にどういう人がいて、どんなロールを担っているのか?

・データの取り扱いについて守るべき規則や対応しないといけない規制などにどんなものがあるのか (ポリシーやルール)?

・守るべき規則に則っているかを把握するための指標は何か(メトリック)?

などが定まっていないと、何をどう管理すればよいのかすら決めることができません。これらの情報は様々な部門が各々管理していたり、もしくは誰かの頭の中に入っていたりするかもしれませんが、それらの情報を企業全体で共有し、可視化することで、必要な統制をかけつつ、データの利活用を促進することが可能になるのです。

2.システムメタデータを管理・可視化する仕組み (Enterprise Data Catalog)

様々なシステムに格納されているデータのシステム定義を中心として、物理的なデータを可視化するのがデータカタログです。データカタログを活用することによって、下記のような内容を網羅的に管理・可視化することができるようになり、企業内のあらゆるシステム横断でデータを検索し、所在をつきとめ、信頼性を見極め、利活用につなげることが容易になります。

・どんなデータが、どんな仕組みに存在しているか？

・データがどのような経路で仕組み間を流通しているのか(データリネージ)？

・意味合いが同じ、もしくは似ているデータがどこに、どれくらいあるのか(データドメイン)？