データ管理フレームワーク: 概要と確立方法

信頼できるデータを構築したい場合は、優れたデータ管理フレームワークを使用する必要があります。 信頼できる情報は、優れた管理手法に基づいて構築されたデータ インフラストラクチャから得られます。

この有用な情報を正しく使用することで、信用組合に関心のあるメンバーは信用組合を信頼し、あなたとより多くの取引をしたいと思うようになります。 また、規制機関にレポートを送信してリスクを軽減しようとする場合、正確なデータが必要です。

多くの手順でデータ管理フレームワークが確立されます。 すべてのステップは相互に、また全体としてうまく機能します。 アクションが欠落している場合、問題が発生します。 ここでは、データ管理のフレームワークを構成するすべてのステップの短いリストを調べます。 しかしその前に、データ管理フレームワークの意味を学びます。

データ管理フレームワークとは

データ管理フレームワークは、企業データを適切に管理するために必要な人、手順、およびポリシーのモデルです。 ビジネスに不可欠なデータを提供するために必要なすべての要素を確保するのに役立ちます。 このモデルは、データ管理戦略とも呼ばれます。

データ管理フレームワークは、組織内で何を実装する必要があるかを概説します。 これらの各部分の適切なサイズを決定し、決定を下すためにそれらを組織のフレームワークに入れる必要があります。

データ管理フレームワークの重要性

どの業界でも、データは最も貴重なものです。 資金提供者の名前と連絡先情報、レポートの統計情報、および各従業員の個人情報は、組織の成功の基盤を構成します。 営利を目的としない団体も同様です。

データがなければ、自分がどれだけうまくやっているかを知り、将来を計画することは不可能です. データ管理フレームワークは、必要なときにデータにアクセスできるようにするための全体的な戦略にとって重要です。

これには、チーム全体の利益のためにデータ管理計画と正しい構造を実装することが含まれます。 コンプライアンス コードを使用して、会社全体でデータを共有できます。

データ管理フレームワークの確立方法

データ管理フレームワークは、データ管理機能の成熟度とパフォーマンスの設計、実装、および測定を支援することを目的としています。 それでは、以下のデータ管理のフレームワークを確立する方法を見てみましょう。

• データ管理機能とフレームワークのスコーピング

企業のデータ管理ニーズの範囲は、さまざまな要因によって異なります。 最も重要な原則は、定義された範囲が会社のニーズとリソースに適合している必要があるということです。 正式なデータ管理機能を確立するには、次の点を考慮する必要があります。

企業のドライバー

ビジネスドライバーは、企業が特定の活動を開始することを奨励する動機要因です。 これは、最も典型的な触媒である多数の規則 (一般データ保護規則など) とビジネスの変化 (カスタマー エクスペリエンスを向上させるための AI/ML テクノロジのインストールなど) の組み合わせです。 ビジネス上の意思決定を行う際、企業は内部および外部環境に関連する変数を考慮する場合があります。

多くのステークホルダーの要求

利害関係者は、ビジネス ドライバーを通じて識別されます。 状況に応じて、外部と内部の両方の利害関係者を持つことができます。 データ管理フレームワークは、利害関係者の多数の、時には相反する要求と期待を満たすことが期待されます。

企業がデジタル変革イニシアチブを立ち上げたいと考えているとしましょう。 コストが高いため、すべての企業プロセスを一度にデジタル化することはできません。 しかし、最終的には、財務および商業部門はさまざまな要因によって動機付けられるようになります。 金融部門では効率性と生産性が向上し、顧客満足度の向上によって収益の成長が達成されます。

「エンタープライズ」スコープ

企業は、データ管理を組織全体または選択したビジネス ユニットに適用できます。 理想的な方法は、選択したビジネス ドライバーによって異なります。

データ管理要件

データの管理は多面的な取り組みです。 個々のドライバーのニーズを満たすには、さまざまな要因を考慮する必要があります。 データ ガバナンス、データ モデリング、データとアプリケーションのアーキテクチャ、およびデータ品質は、データ管理フレームワークの最も一般的な機能の一部です。

• 成熟度の予備評価を行う

何らかの形で、すべての企業がデータを管理しています。 その結果、組織は現在正式なデータ管理機能を持っていませんが、ある程度のデータ管理機能を持っています。 現在の能力を評価し、潜在的なギャップを特定する能力は、予備的な成熟度評価によって可能になります。

• データ管理フレームワークとロードマップの作成

企業は、プロセスの第 2 段階であるステップ 2 の結果に基づいて、データ管理フレームワークの長期的または中期的な戦略的ビジョンを決定できます。 DMF の調査によると、戦略とロードマップは計画文書の例です。

• データ管理機能の設計

選択したフレームワークに基づいて必要な機能を構築するのは、企業次第です。 設計プロセスの最初のステップは、生産する必要がある製品を特定することです。 企業が製品を作成するには、ポリシー、標準、およびその他の規制文書が整備されている必要があります。

プロセスを使用することで、規制の順守が容易になります。 ロールの助けを借りてのみ完了することができます。 最後に、企業は能力を構築するための予算を確保する必要があります。

• データ管理フレームワークの活用

企業がデータ管理フレームワークを実装する最善の方法は、そのビジネス目標、規模、およびリソースによって異なります。 「オレンジ」の DMF は、集中型、分散型、ハイブリッドの 3 つの主な戦略を識別します。 それぞれのデザインに一長一短があり、シチュエーションに応じて使い分けることができます。

• 詳細な成熟度評価の完了

企業は、プロセスやポリシーなど、能力の次元と項目の一般的なレベルで詳細な成熟度評価を実施する必要があります。 この方法により、詳細な短期計画の作成が可能になります。 また、重要業績評価指標システム (KPI) の作成にも役立ちます。

• KPI システムの作成

ビジネスは、2 つの主要業績評価指標 (KPI) を確立する必要があります。1 つはデータ管理能力の開発を追跡するためのもので、もう 1 つは日常業務の有効性を評価するためのものです。 KPI を確立する際に、さまざまな抽象化レベルを利用できます。

結論

上記の議論は、データ管理フレームワークと、それをビジネスで確立する方法について教えてくれました。 これらの手順をデータ管理のフレームワークとして使用することは、どの企業にもメリットがあります。 組織は、ビジネスの世界での改善のためにこのフレームワークを使用できます。

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