データガバナンスとは【データ用語解説】
データ用語解説の趣旨
データに係る仕事をしていて、まだまだデータ利活用に関する用語を誤解していることが多いなと感じています。
という事で、データ利活用に係るデータサイエンティスト、データエンジニア、ビジネス部門、業務部門の人たちが押さえておきたい用語を解説していきます。
今回は「データガバナンス」について解説します。
データマネジメントについての情報
データ用語解説
データ用語の解説を書いてます。
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データガバナンスとは
データガバナンスとは、企業や組織が保有するデータの管理と活用に関する方針やプロセスを定め、データマネジメントの管理に責任を持つことを指す。
データガバナンスという名前からプライバシーやセキュリティといった守りの領域のみを意味すると思われがちだが、経営戦略に紐づきデータ戦略を進める攻めの領域こそが重要であり、最も重視すべき事項となる。
データガバナンスを進めるためには、まずは戦略や体制を構築を行う。
データを活用して企業をどの方向に導くのか、それを実行するために必要な組織や権限は何かを明確にし、実行体制を整える。
実行体制を整えた後にデータガバナンスを進めるためには、データマネジメントによって行うデータの収集、保存、整理、分析、活用などに関するルールやプロセスを策定することが必要になる。
ルールやプロセスを作成することにより、統率の取れたデータの正確性、信頼性、セキュリティ、プライバシーなどが確保され、全体最適化されたデータの活用が期待される。
なお、DMBOKでは3章にデータガバナンスについて記述されている。
データガバナンスとデータマネジメントの違い
データガバナンスとデータマネジメントは、両者が密接に関連しているため、しばしば混同されることがあるが、異なる概念である。
データガバナンスは、データマネジメントの実効性を担保する役割であり、データマネジメント活動によって進められている組織全体のデータマネジメント活動を正しく管理させることである。
データマネジメントは、企業や組織が保有するデータの収集、保存、整理、分析、活用を実行することである。
データガバナンスは、データマネジメントの方針や基準を設定し、データマネジメントの活動を管理することに焦点を当てている。
一方、データマネジメントは、データを効率的かつ適切に活用するために実行することに焦点を当てている。
なお、広義のデータマネジメントとして前述のデータマネジメントとデータガバナンスを合わせてデータマネジメントと呼ばれることもある。
データ総研がデータガバナンスとデータマネジメントの関係性を図示した絵を公開しているので、こちらを参照してください。
データガバナンスが必要な理由
データガバナンスが必要な理由として想定されるのは、全体最適化されていないことにより、組織としてのデータ利活用が進まないことや、データマネジメント活動で定めたルールとプロセスを徹底されず、中途半端な管理になってしまうことが挙げられる。
データガバナンスには攻めのデータガバナンスと守りのデータガバナンスの2つに大別される。
攻めのデータガバナンスの例
データ利活用の促進：組織全体でのデータ利活用の促進を目的にガバナンスを行う。組織としてのデータ活用指針やデータ利活用の支援を行うことが活動例としてあげられる。
守りのデータガバナンスの例
セキュリティ・法的規制の担保：セキュリティ・法的規制などミスが許されない要件を遵守するために、データガバナンス活動を行う。ガバナンスが効いておらず担当者ごとルールとプロセスが違っていると組織として問題になる。
実行に必要な組織
データガバナンスを進めるためには、以下の機能を持つ組織が連携して進める必要がある。
組織の形態により中央データガバナンス組織とデータマネジメント組織が兼務しているケースや、中央データガバナンス組織が中央ではなくデータマネジメント組織ごとに存在するケースもある。
中央データガバナンス組織：データガバナンスの方針や基準を策定するために、中央組織内に設置される組織。この組織は、CDOや関連部門の代表者から構成され、データガバナンスに関する方針を定める。
データマネジメント組織（DMO）：データマネジメント組織（Data Management Office）は、各組織内のデータの管理責任組織。データマネジメント組織は、中央データガバナンス組織で定められた方針に従って、自組織のデータマネジメント/データガバナンスに関する業務を担当する。
データオーナー組織：データオーナー組織はデータの管理責任組織であり、そのデータに関する重要な意思決定を行う。データオーナー組織はデータを生み出しているビジネス部門が担うことが多く、データマネジメント組織と連携して、実際にデータの品質向上やセキュリティの確保など、データマネジメント/データガバナンスに関する業務を行う。
データガバナンスの目標
データガバナンス活動の成果となる目標案の一つとしてデータマネジメント成熟度が挙げられる。
データマネジメント成熟度は、DAMAホイールで有名な11個の軸と、アセスメントレベルによって計測される。
データガバナンス組織は定期的にデータマネジメント成熟度を計測し、活動成果の目標とするとよい。
アセスメントレベル
・レベル0．遂行能力が欠如している
・レベル1．初期段階か場当たり的：成功は個人の能力に依存している
・レベル2．反復可能：プロセスに最低限の統制が行われている
・レベル3．定義された：基準が設定され守られている
・レベル4．管理された：プロセスが数値化され統制されている
・レベル5．最適化された：プロセス改善のゴールが数値化されている
DAMAホイール
DAMAホイール（DAMA公式サイトより）
データマネジメント成熟度アセスメントについては過去noteで書いたことがあるので、詳しくはこちらを参照ください。
進める上での課題
データガバナンスを進める上での課題となるのは、組織と人に関する事項となることが多い。
経営層から現場までデータ利活用に関する意識やスキルは異なっていることがデータガバナンスを進める上で課題となってくる。
トップ層のデータガバナンス意識の低さ：トップ層がデータガバナンスを必要であることや、その重要性が理解されていない場合、データガバナンスの実施は困難となる。
実行組織の文化の問題：データガバナンスを実際に実施する組織がデータ利活用の必要性を感じていないなどといった組織文化のときデータガバナンスの実施は困難となる。
組織内の権限や責任の明確化の問題：組織内の権限や責任を明確になっていないとデータガバナンスは進まない。誰がデータを管理するのか、誰がデータの品質を保証するのか、誰がデータのセキュリティを管理するのかなどが明確でない場合、データガバナンスの実施が難しくなる。
人材の不足：データガバナンスは広範囲の知識が必要となり、そのような専門家の人材を確保することは困難である。専門家がいない状態で進めると統率を取ることが難しくなりデータガバナンスの実現は難しくなる。
データガバナンスをどう進めたらよいか
前章で上げたデータガバナンスの課題を解決するためには、以下のようなアプローチが考えられる。
組織や人に関する課題は一朝一夕に解決することは少なく、粘り強く周囲を巻き込み、改善していくことが求められる。
トップ層への意識啓発：経営層及びCDOにデータガバナンスの重要性を理解してもらうことが重要だ。経営層及びCDOに対して、データガバナンスを正確に理解してもらう取り組みが必要である。
実行組織のスキル向上：データガバナンスを実施するためには、実際に手を動かす人にデータマネジメントのスキルを身に着けてもらう必要がある。全社を通した発信や勉強会を行うことで実施する人のスキルアップを図り、データ利活用に対する組織の文化を変えていく必要がある。
データ管理体制の整備：データガバナンスを進めるためには、組織内でのデータ管理体制を整備することが必要である。一つ一つ業務を洗い出し、担当組織を明確にしていく必要がある。
人材の育成、確保：データマネジメントに必要な知識は日々変化していく。継続的に教育を進めることが必要である。外部からの人材確保することも組織のケイパビリティを満たす手段の一つになる。
必要な規定・ガイドライン
データガバナンスを行うために必要なルールやプロセスを定めた規定・ガイドラインを定める必要がある。
中央データガバナンス組織は方針を定めた上位レイヤの文書を担当し、データマネジメント組織では具体的な手順を記した下位レイヤの文書を担当する。
これらの社内規定は、データガバナンスの実施において必要不可欠なものとなる。適切に策定され社員に周知された社内規定は、データ利活用の促進とリスクの回避に重要な役割を果たす。
データガバナンスの解説動画
AI事務員宮西さんでおなじみの宮西さんと松田さんの解説動画となります。
データガバナンスについて解説しているので、動画で学びたい人は是非ご覧ください。
おわりに
自分の知識をまとめるためと今後誰かがデータマネジメントをやってみたいと思った時のきっかけとなるためにnoteを書くことにしました。
モチベーションのために役にたったという人はぜひ、フォロー＆スキをお願いします。
ツイッター（@yoshimura_datam）でもデータマネジメントに係る情報をつぶやいてますので、よろしくお願いします。
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著者もDMBOKを読むためには非常にボリュームが多く読み解くには苦労するので、かみ砕いた解説書をまとめたと書いてある通り、DMBOKを独自解釈してわかりやすく書かれている。
DMBOKを技術者目線で読み解いた内容になっているので、実践的データ基盤への処方箋と同様データ技術に係る人におすすめする。