データマネジメントとデータガバナンスの比較と事例

データは、あらゆるビジネスや組織において、最も価値のあるものの1つです。今日の成功企業は、自社のデータを効果的に分析し、利用し、戦略を立てる能力によって定義されています。データポリシーの不備は、組織に害を及ぼしかねない重大なリスクをもたらす。データを正しく扱うためには、データマネジメントとデータガバナンスの実践を設定し、理解することが不可欠です。

ビッグデータにより、企業は企業データを利用して洞察を得て、より良い意思決定を行うことができます。データマネジメントとデータガバナンスが解決策を提供します。この記事では、これらの関数の定義を詳しく調べることで、その基本的な違いを学ぶことができます。

データガバナンスとは？

データガバナンスとは、データを適切に処理・保存するための企業全体の計画を構成する方針、慣行、標準を指します。組織の戦略的意思決定を支援するものです。重要なビジネスプログラムだからこそ、ポリシーが必要であり、それは社内全員の同意を得ることで到達するのがベストです。

優れたデータガバナンス戦略は、組織がルールを守り、リスクを低減し、データセキュリティを向上させ、誰かがそのデータに責任を持つことを保証するために必要です。データガバナンスを成功させるためには、データガバナンスに不可欠な部分がすべて連動していなければなりません。では、その要因について見ていきましょう。

ほぼすべての社員が何らかの形でデータを利用しています。つまり、データを作成し管理するのは人であり、適切に管理されたデータから最終的に恩恵を受けるのは人であるため、データガバナンスポリシーには人が不可欠なのです。サブジェクト・マター・エキスパートは、多様なビジネス・プロセスに対して、標準化されたビジネス用語や品質閾値を定義することができます。

ITプロフェッショナルとデータベースアドミニストレーターは、テクノロジーのあらゆる側面を扱います。データスチュワードは品質問題に取り組む。法律とセキュリティの専門家が、データのプライバシーを守る。組織の問題を解決するのは、機能横断的な役員会または協議会です。

方針・ルール

同意、品質、保持、セキュリティは、組織の運営と手順を管理するためのポリシーと規則のほんの一部に過ぎません。例えば、情報へのアクセス権や利用権、情報の保管期間、特定の種類のデータの保管場所などをポリシーで規定することができます。

個人情報を利用する際に、同意を必要とするポリシーがある場合があります。ある規則では、消費者が個人情報を取得する際に、どのような形で同意しなければならないかを定めている場合があります。また、別のルールとして、販売促進用のオファーを送る前に、顧客のマーケティングに対する許可を確認する必要があることを明記することもできます。

メトリックス

技術的な測定基準には、アプリケーションの重複レコード数などが含まれることが多い。また、データの正確性や完全性、暗号化・非表示の個人情報要素も含まれます。

金融アナリストや金融機関は、企業の財務の健全性を測るために売上高日数（DSO）を使用します。 DSOが平均を上回れば、アナリストや金融機関は会社予想を下げたり、融資のコストを上げたりする可能性がある。クライアントの住所データに不備があると、請求サイクルタイムとDSOが増加します。

データマネジメントとは？

データマネジメントは、データガバナンスのための戦略を実行に移すことがほとんどです。それは、組織が完全なデータワークフローを管理するために必要なアーキテクチャ、ポリシー、手順を作り、実行しようとするプロセスである。データマネジメント戦略を用いることで、データが作成されてから削除されるまでの全過程において、会社全体のガイドラインに従って管理されることを保証することができます。

データガバナンスとデータマネジメントの重要な違いを説明する前に、データマネジメントの本質的な構成要素を簡単に振り返ってみましょう。

- データ作成。 データ準備とは、生データを正確に調査できるように、クリーニングや修正を行うことである。このプロセスの完了には、相当な期間を要する可能性があります。報告や分析を急ぐあまり、この重要な最初のステップが省略される危険性があるのです。その結果、企業は不正確なデータに基づいて誤った判断を下すことになりかねません。

データのパイプライン。 あるシステムから別のシステムへデータを自動的に移動させるプロセスは、データパイプラインの助けを借りて完成させることができます。この目標は、タイムリーに達成されます。

データを抽出し、変換し、データベースにロードする。 これは、データを変更して、ビジネスのデータベースシステムにロードできるようにすることを意味します。いったん構築されると、これらは自動化されたプロセスで行われることが多い。しかし、通常は、まずパイプラインの準備と作業が必要です。

データのカタログ。データを整理し、見つけやすく、追跡しやすくすることで、データの完全な表現を構築することができます。

データ保管設備。様々なデータソースを一箇所に集中させるため、データ分析プロセスの難易度を大幅に下げることができます。

データガバナンス。コンプライアンスとデータセキュリティを維持するために必要なルールと手順を定義するのに役立ちます。

データの構造は、データの流れを管理するために使用される形式的に組織化された枠組みである。
データの安全性データセキュリティシステムを構成する要素は、データが改ざんされたり、許可されていない個人に見られることを防ぐために導入された保護手段です。

データガバナンスとデータマネジメントのその違いとは

ここで、データガバナンスとデータマネジメントを詳しく見てみましょう。データマネジメント計画を実行する際に、必要な方向性を示してくれるのがデータガバナンスです。

データガバナンス	データ管理
これには、データ品質を管理するための方針、規則、手順が含まれます。	これは、データをどのように管理するかということです。
知識の応用、手順の開発、理論の策定を指します。	データの収集、整理、保護、加工、分類、保存を指す。
保存されているデータの正確性と完全性を確保することを目的としています。	総合的な品質と金銭的価値の向上を目指しています。
質の高いデータを得るための戦略です。	事実を論理的に整理するための手法です。
哲学的であり、ビジネスに特化したもの。	ロジスティックとテクノロジーに特化した