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【セミナーレポート】データ総研 データガバナンス/データマネジメント組織づくり

よしむら＠データマネジメント担当

セミナー概要

JDMCからのメールでデータ総研がデータマネジメント/データガバナンスのセミナーを行うと来ていたので出てみた。
話を聞きながら自分なりの解釈を踏まえてまとめていく。

タイトル
「ガバナンス」と「マネジメント」を分離・循環させて成功に導く！データガバナンス/データマネジメント組織づくりセミナー

企業
データ総研

発表者
伊藤洋一さん

データマネジメント セミナーレポート

データマネジメント関連のセミナーに興味ある人はこちらからどうぞ。

はじめに

DX推進企業の活動モデル、コンセプトとメカニズム

近年企業は、製品製造ではなく、データを使ってユーザーの体験価値を創出サービスロバイダー化していくという方向性へ向かっている。

そののためには社内から生み出されるデータと、ユーザーからの生み出されるうデータを見使って、データ分析を行い、ユーザーに循環して反映させていくことが重要になってきている。

そのために、データマネジメントの需要が急速に高まってきている。

温度感が上がってきた要因

・モバイル端末等、データの増加
・ビッグデータの活用推進が経営戦略となっている

その時に起きている課題

そうした中、どこに何のデータがあるのかわからないという問題が起きている。この課題を解決するためにはデータマネジメント/データガバナンスに対して組織的に取り組んでいく必要である。

データマネジメント/データガバナンスって何なの？という人はこちらを参照ください。


データガバナンス、データマネジメントを推進する組織

組織的対応が必要と書いたけど、どうしたらいいのかというところでポイントを示す。

組織を作るうえでのポイント

・ガバナンスとマネジメントは分離する
・データガバナンスは経営視点で循環させる
・データマネジメントは現場視点で循環させる

データガバナンスは2つの役割を軸にガバナンスを行う

CDO（チーフデータオフィサー）：データ戦略を策定する
CDA（チーフデータアーキテクト）：守るべきルールの策定する

業務部門ごとに3つの役割を軸にマネジメントをする

データオーナー：自分の業務部門のデータ品質の責任を持つ
データスチュワード：自分の業務部門のデータ定義を明確にする
データアーキテクト：自分の業務部門のデータ利活用ルールを策定する

データマネジメント/ガバナンスの事例紹介

データマネジメント組織がどのように社内のデータを整備していったのか事例を紹介し、課題点と対応を説明する。


金融A社のデータマネジメント事例

データマネジメント組織の管轄部門

経営企画部門が主体となったデータマネジメント

取り組み内容

経営企画部門にデータマネジメントチームが発足し、データ環境を構築。
金融機関は、複数の会社のシステムが個別に存在しておりサイロ化していた。
まずはマスタデータを調えて、統合マスタを作成。全ての会社のデータを集めたデータ分析基盤を作成して、データ分析をできるようにした。

本事例の課題点と対応方法

データマネジメント組織がIT部門ではないため、システムについて理解していないという課題があった。
そのために一度IT部門と兼務に近い形でITの知見を学んだ。データマネジメント組織が現場に入り込んでデータ設計を一緒に行うことで、受発注の関係性になることを回避した。
その結果絵に描いた餅にならず、データ分析環境の構築までたどり着けた。




食品メーカーB社のデータマネジメント事例

データマネジメント組織の管轄部門

マーケティング部門が主体となったデータマネジメント

取り組み内容

マーケティング部門が、マーケティング目的のためにDMPを構築した。
まずは、マーケティング部門が利用していたが他部門も利用者として拡大した。

本事例の課題点と対応方法

各グループの担当者が自由にデータを作ってしまったため、DMPが汚れてきて使い勝手がわるくなってきた。
結果として、データ分析を行うための前処理に8割費やすような状況になってしまった。
データマネジメントを目的とした組織が存在しなかったために、データの管理ができておらず、データ分析者が本来行う作業ではないデータマネジメントを場当たり的に対応することになった。
データマネジメントを目的としたデータマネジメント組織を結成して管理することになった。


金融 C社のデータマネジメント事例

データマネジメント組織の管轄部門

IT部門の配下で行ったデータマネジメント

取り組み内容

IT部門が中心となりデータ分析環境を作ることになった。
システム開発が、現場のデータについてこれないことから、現場に入り込んで技術支援を実施することで知見を得た。
IT部門内でデータマネジメント教育を行うことで、システム開発へ現場のデータの定着化は図れた。

本事例の課題点と対応方法

IT部門内ではデータマネジメントは定着したが、現場はデータマネジメントに対する意識は薄いままになった。
今後は情報システム部門から現場へどうデータマネジメントを働きかけるのかが課題になった。IT部門からのアプローチでは現場側への歩み寄りが弱くなってしまってデータ戦略に基づいたデータマネジメントではなくて、システムのデータマネジメントになってしまう。
つまり、本当にビジネスに役に立つものが作られているのかという課題が残った。
そのために、現場を巻き込んでデータ分析環境の構築に取り組むことになった。


データマネジメントを成功させるためには

今後に向けての成功法則4点

・データを資産として扱う
・データは全社的ケイパビリティ
・スモールスタートで始める
・強いリーダーシップの確立

どの企業も直面するデータマネジメント課題

・個人情報保護、GDPR、法規制で定められているリスク管理項目の理解
・セキュリティに対するデータマネジメント知識
・データの取り扱い倫理

データマネジメント組織成熟度の紹介

レベル１：個別適用 業務個別にデータを活用して取り組んでいる
レベル２：横断適用 業務横断でデータの活用に取り組んでいる
レベル３：改善適用 業務横断でデータの活用に取り組んでいる、かつPDCAサイクルが確立されている
レベル４：改革適用 ビジネスモデルの変革を前提にデータを使っている
レベル５：創出適用 蓄積したデータを使って、新たな事業やサービスを創出している

感想

最近流行りのDX も推進するためにはデジタルガバナンスが必要だとDXレポートで語られている。
データマネジメント推進も同様だと言うことだろう。

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デジタルガバナンス・コードよりデジタルガバナンスについて抜粋

最後の方にスモールスタートで初めて経営陣からの信頼を得よと語っていたが、組織を作るには経営陣からのスポンサードが必須なので、そこの難易度は高そう。

データの仕事をしていると、データ環境はあって当然だったり、マスタデータの管理はできていて普通だったりするものだけど、世間ではデータ環境を持っていないくらい、データ分析へ取り組み始めたレベル１の企業が多いというのは聞いていて思ったこと。

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。

データマネジメントを学ぶ人が抑えておきたい本

DXを成功に導くデータマネジメント

DXを成し遂げるために必要なデータをどうマネジメントしていけばよいかが書かれている。
データ環境より、セキュリティの観点であったり、プライバシーの観点であったりといった非技術者向けの内容が多く書かれている。
データマネージメントに興味を持った人はまずは読んでみるとデータマネジメントでなすべき概要が理解できる。

実践的データ基盤への処方箋

データ利活用を行うために必要なデータ基盤の考え方と、利活用するためにはデータをどのようにマネジメントしていけば良いかを具体的な例を用いて説明されている。
技術が中心になるので現在データ技術に係る人がデータマネージメントに興味を持った時には、まず手に取ることをおすすめする。

個人データ戦略活用 ステップでわかる改正個人情報保護法実務ガイドブック

個人情報保護法を順守するための基本的な考え方が実務ベースで書かれている。2022年4月に施工される改正個人情報保護法で新たに追加される概念も同様に記載されている。
政府の出しているガイドラインよりも俯瞰的に読めるためデータプライバシーにかかわる人、データを使ったビジネスを推進する人は読んでおくとスムーズに業務が進められる。

データマネジメント知識体系ガイド（DMBOK）

自分も要約・解説記事を書いているDMBOK。データマネジメントに興味を持った人がまず手に取ると挫折することは間違いないほどのボリュームがある。
読めば読むほど味が出てくるので、データマネジメントを進めようとしている人は各家庭に1冊は是非買っておきたい。

データマネジメントが30分でわかる本

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。

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