データレイクに対する最大の脅威: ガバナンスの欠如

企業は、膨大な量のデータを保存および分析するために、データレイクを利用することが多くなっています。しかし、これらのデータアーキテクチャが本当に安全であるかどうか疑問に思ったことはありませんか? 大企業内の従来のデータレイクのほとんどは、見過ごされがちな重大な脅威に直面しています。それは、効果的なデータガバナンスの欠如です。もちろん、基本的なデータガバナンスが存在するかもしれませんが、それが実際にデータを安全に (そして収益を) 保っているかどうかを知ることは非常に重要です。

欠陥のある統治

適切に実装されたデータレイクは、分析、機械学習、AI などを提供し、企業にとって非常に貴重な資産となる可能性があります。データガバナンスが軽視されると、データスワンプの形成、セキュリティ侵害、法的トラブル、コンプライアンス違反などの実際の問題が発生します。しかし、なぜこのようなことが起こるのでしょうか。

根本原因

明確な所有権の欠如: データの品質とセキュリティについて明確な責任を持つ人がいないと、問題が見逃されやすくなります。所有権が明確でないと、データの一貫性が失われたり、データが古くなったり、危険にさらされたりする可能性があります。
不適切なメタデータ管理: 適切なメタデータは、データ、そのデータの出所、使用方法を理解するために不可欠です。メタデータがなければ、データレイクは混乱した情報の迷路になってしまいます。
データ品質管理が不十分: データの正確性と一貫性を確保するための体系的なアプローチがなければ、分析と AI モデルは信頼できない結果を生み出す可能性があります。
アクセス制御が不十分: アクセスポリシーが弱いか存在しない場合、不正なデータアクセスが発生し、違反やコンプライアンス違反が発生する可能性があります。
データライフサイクル管理の欠如: 適切なデータ保持および消去ポリシーがないと、データレイクが古くなった情報や無関係な情報で肥大化し、コストと複雑さが増大する可能性があります。

結果

データスワンプ

データガバナンス構造が欠如していると、データレイクはすぐに使用できないデータスワンプに変わってしまう可能性があります。つまり、メタデータのタグ付けが不一致な、品質の低い無関係なデータの層の下に貴重なデータセットが埋もれてしまう、整理されていないリポジトリになってしまうのです。このようなデータレイクは最終的に価値を提供できなくなり、企業にとってコストセンターになるだけです。

信頼性の低い分析

データスワンプの直接的な結果は、信頼性の低い分析です。データに基本的な整合性と一貫性が欠けていると、分析結果が悪くなり、AI モデルが不正確にトレーニングされることになります。その結果、誤った洞察に基づく誤った意思決定につながる可能性があります。

セキュリティリスク

ガバナンスが不十分だと、データは内部と外部の両方の脅威に対して脆弱になります。適切なアクセス制御と監視がなければ、機密情報が漏洩し、評判が損なわれ、法的措置を受ける可能性があります。

コンプライアンスの課題

不十分なデータガバナンスフレームワークから生じる多くの重大な問題の 1 つは、これらのデータレイク内に保存されている個人識別情報 (PII) が望ましくない形で公開されることです。このような漏洩は、データプライバシー規制によって生じる法的トラブルの原因となります。機密情報の漏洩に対する罰金は、法的、経済的、評判の面で深刻な結果を招く可能性があります。

たとえば、欧州の GDPR の罰金では、企業に対して 20 万ユーロ以上または世界全体の収益の 4% のいずれか高い方の金額を支払うことが義務付けられています。

効果的なガバナンスの構築

データレイクの可能性を最大限に引き出すには、組織内で効果的なデータガバナンスプラクティスを実装します。データ管理を通じてデータの明確な所有権を確立し、データ品質基準を適用し、より詳細なロールベースのアクセス制御システムを作成します。

組織内でデータファーストのポリシーを策定することが重要です。従業員のトレーニングに投資し、全員が適切なガバナンスを維持する責任を理解できるようにします。保持と消去を規定するデータライフサイクルポリシーを作成し、絶対に必要なデータのみを保持するようにします。これらの領域に注意を払うことで、企業は効果的なセキュリティとデータガバナンスを維持しながら、データレイクを負債から利益を生み出すマシンに変えることができます。

SOLIXCloud Enterprise Data Lake は、クラウドとオンプレミスのセットアップ全体に展開できる、エンドツーエンドで管理されたデータレイクプラットフォームです。SOLIXCloud Enterprise Data Lake は、既存のデータワークフローにシームレスに適合し、管理されたデータ操作を確実に実行してデータセットを最大限に活用できます。

の詳細については SOLIXクラウドエンタープライズデータレイク製品ページをご覧ください

著者について

こんにちは！私はSolix Technologiesの製品マーケティング担当シニアエグゼクティブ、Haricharaun Jayakumarです。私の主な関心は、データと分析、データ管理アーキテクチャ、エンタープライズ人工知能、およびアーカイブです。ハイデラバードのICFAIビジネススクールでMBAを取得しました。Solix Enterprise Data LakeとEnterprise AIの市場調査、リードジェネレーションプロジェクト、製品マーケティングイニシアチブを推進しています。データとビジネスに関すること以外では、音楽を聴いたり演奏したりすることも時々楽しんでいます。よろしくお願いします！