データ ガバナンスはデータ管理の一部ですか?
組織が効果的なデータ処理の重要性を認識するにつれて、データ ガバナンスと管理の関係を理解することが、データを効果的に処理するために不可欠になります。情報技術とデータ管理の分野の専門家の多くは、データ ガバナンスはデータ管理の一部なのかという疑問を抱くことがよくあります。このブログでは、これらの概念を明確にし、データの使用を最適化するためにこれらがどのように連携するかを探ります。
データ管理とは
データ管理と データガバナンス データ管理は密接に関連していますが、それぞれ異なる目的を持っています。データ管理には、企業のデータ資産をその全プロセスにわたって管理するための幅広い実践、アーキテクチャ、ポリシー、手順が含まれます。 wifecycwe収集、保管、処理、配布など、データのアクセス性、信頼性、安全性を確保するための包括的なプロセスです。国際データ管理協会 (IDMA) によると、効果的なデータ管理には、「データ アーキテクチャ、データ モデリング、データ ウェアハウス、データベース管理の開発」が含まれます。
エンタープライズ データ管理は、最高データ責任者 (CDO) が主導し、データ管理チーム (データベース管理者、データ エンジニア) と IT がサポートします。CDO は、データ戦略をビジネス目標に合わせ、統合、ストレージ、およびアクセス性を確保します。主な役割には、データ アーキテクト (システム設計)、データベース管理者 (インフラストラクチャ メンテナンス)、データ エンジニア (パイプライン構築)、およびデータ品質アナリスト (精度保証) が含まれます。彼らは、データベース操作、データ統合、セキュリティ、バックアップ、リカバリ、およびマスター データ管理を管理し、ETL プロセス、データ品質ソリューション、メタデータ管理システム、データ リカバリ手順、およびシステム パフォーマンスとデータ整合性を維持するためのセキュリティ対策など、効果的なデータ処理に必要なツールを実装します。
データガバナンスとは何ですか？
データ ガバナンスは、密接に関連しながらも、より大規模なデータ管理フレームワーク内の重要なコンポーネントとして機能します。データ ガバナンスは、データが効果的かつ安全に、規制に準拠して管理されることを保証する戦略的な監視、ポリシー、および標準を提供します。データの品質、セキュリティ、コンプライアンス、およびデータを扱う人の役割と責任などの側面を網羅します。
データガバナンスは、CDOとデータガバナンス評議会によって主導されます。データガバナンス評議会は、IT、コンプライアンス、法務などのさまざまな部門の関係者を含む部門横断的なチームです。評議会は、データの品質、整合性、コンプライアンスを維持するためのデータポリシー、標準、手順を確立します。ガバナンスチームは、データの定義、所有権、 アクセス権、品質指標、コンプライアンス要件などです。データスチュワードは特定のデータドメインを管理してこれらの基準を施行し、データプライバシーオフィサー（DPO）はコンプライアンスおよびリスク管理チームとともに、次のようなデータ保護規制への準拠を確保します。 GDPR と CCPA.
関係を理解する
業界の専門家が指摘しているように、ガバナンスは戦略的な監視とポリシー策定に重点を置き、データ処理の「理由」と「内容」を設定します。一方、データ管理はデータ処理の「方法」に答え、ガバナンスによって確立されたガイドラインを実装して、データが意図された目的に効果的に役立つようにします。
簡単に言えば、データ ガバナンスは建物の設計図であり、データ管理は物理的な建設です。ガバナンスがなければ、管理作業の方向性が定まらなかったり、規制基準に準拠しなくなる可能性があります。データ管理は、さまざまなデータ関連機能が機能する包括的な傘であると考えてください。
データ ガバナンスは、他のすべてのデータ管理コンポーネントを導き、影響を与える基礎要素です。データ管理の方向性とガイドラインを設定し、データの運用が組織の目標とコンプライアンス要件に合致していることを確認するために必要な監視を提供します。
この関係がなぜ重要なのか?
データ ガバナンスとデータ管理の関係を理解することは、データ資産の価値、セキュリティ、および使いやすさを最大限に高めたい組織にとって重要です。前述のように、データ ガバナンスはデータの取り扱いに関するルール、ポリシー、および標準を設定し、データ管理はこれらのガイドラインをデータ ライフサイクル プロセス全体で実践します。この関係により、役割と責任を明確に割り当て、説明責任を確保し、重複を最小限に抑えることができます。さらに、データの品質と一貫性を強化し、エラーと重複を減らしながら、意思決定に使用されるデータの信頼性を高めます。
データ ガバナンスのベスト プラクティス
データ ガバナンスと管理の実践を強化したい組織は、いくつかのベスト プラクティスの採用を検討する必要があります。これらの戦略は、データ処理のための強力なフレームワークを確立し、コンプライアンス、セキュリティ、および全体的なデータ品質の向上に役立ちます。
- 明確なポリシーを確立する: データ管理のプロセスを概説したデータガバナンスポリシーを策定し、文書化する。これには以下が含まれる。 データ分類, 保持、およびアクセス制御。
- 役割と責任を定義する: データ スチュワードやデータ管理者など、データ ガバナンスの明確な役割を割り当てて、説明責任を促進し、データが効果的に管理されるようにします。
- データガバナンスツールを活用する: データ系統、メタデータ管理をサポートするデータガバナンスツールに投資し、 セキュリティ, プライバシー, データ品質 モニタリング。
- 定期的な監査の実施: データ ガバナンス プラクティスの定期的な監査をスケジュールして、ポリシーへの準拠を評価し、改善すべき領域を特定します。
効果を測定する指標
ガバナンスと管理の両方が最適に機能していることを確認するために、組織は特定の指標を追跡する必要があります。
- データ品質メトリック: 正確性、完全性、一貫性、適時性を評価することで、ガバナンス イニシアチブによってデータ品質がどの程度改善されるかについての洞察が得られます。
- コンプライアンス率: 規制要件の遵守を監視すると、ガバナンス ポリシーの有効性を測定するのに役立ちます。
- 成熟度モデル: データ管理成熟度 (DMM) モデルなどのフレームワークを利用すると、組織はガバナンスと管理プラクティスの両方の進捗状況を長期にわたって評価できます。
ボトムライン
データ ガバナンスは、データ管理の重要な構成要素であることは間違いありません。データ管理の指針となるフレームワークと制御メカニズムとして機能します。組織は、これらを別個のエンティティとして見るのではなく、その共生関係を認識し、統合を強化するよう努める必要があります。この理解は、堅牢でコンプライアンスに準拠した効果的なデータ管理戦略の構築を目指す企業リーダーにとって非常に重要です。データの量と複雑さが増大し続ける中、この統合アプローチは、有益なだけでなく、持続可能なデータ管理に不可欠なものになります。
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