例によるデータ管理とデータ ガバナンス

データは、あらゆるビジネスや組織の最も価値のある部分の 1 つです。 今日の成功している企業は、自社のデータを効果的に分析、使用、および戦略化する能力によって定義されます。 不十分なデータ ポリシーは、組織に損害を与える可能性さえある深刻なリスクをもたらします。 データが正しく処理されるようにするには、データ管理とデータ ガバナンスのプラクティスを設定して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使用して洞察を得て、より良い意思決定を行うことができます。 データ管理とデータ ガバナンスは、ソリューションを提供します。 この投稿の助けを借りて、これらの関数の定義を詳細に調べることで、これらの関数の基本的な違いを学びます。

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および保存するための企業の全体的な計画を構成するポリシー、プラクティス、および標準を指します。 組織の戦略的意思決定を支援します。 これはポリシーを必要とする重要なビジネス プログラムであり、会社の全員が同意することによって達成されるのが最善です。

組織が規則に従い、リスクを軽減し、データ セキュリティを改善し、誰かがそのデータに責任を持つようにするためには、優れたデータ ガバナンス戦略が必要です。 成功するためには、データ ガバナンスのすべての重要な部分が連携する必要があります。 関連する要因のいくつかを見てみましょう。

• 人々

ほぼすべての従業員が何らかの方法でデータを使用しています。 したがって、人々はデータを作成および管理し、適切に管理されたデータから最終的に利益を得る人々であるため、データ ガバナンス ポリシーの不可欠な部分です。 対象分野の専門家は、さまざまなビジネス プロセスの標準化されたビジネス用語と品質しきい値を定義できます。

IT プロフェッショナルとデータベース管理者は、テクノロジのあらゆる側面を扱います。 データ スチュワードは、品質の問題に対処します。 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保護します。 クロスファンクショナル エグゼクティブの理事会または協議会は、組織の問題を解決する責任があります。

• ポリシーとルール

同意、品質、保持、およびセキュリティは、組織の運用と手順を管理するための組織のポリシーと規制のほんの一部です。 たとえば、ポリシーでは、誰が情報にアクセスして情報を活用するか、情報をファイルに保持する期間、特定の種類のデータを保持する場所を指定できます。

個人情報の使用に同意を求め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する必要があるかを指定できます。 別のルールでは、販促オファーを顧客に送信する前に、顧客のマーケティング許可を確認する必要があると規定できます。

• 指標:

多くの場合、技術指標には、アプリケーション内の重複レコードの数などが含まれます。 これらには、データの正確性と完全性、および暗号化または隠蔽されている個人データ要素の数も含まれます。

金融アナリストと貸し手は、営業残高 (DSO) を使用して、会社の財務の健全性を測定します。 DSO が平均を上回っている場合、アナリストや貸し手は会社の予測を引き下げるか、資金調達コストを引き上げる可能性があります。 不完全なクライアント アドレス データは、請求サイクル時間と DSO を増加させます。

データ管理とは

データ管理とは主に、データ ガバナンスの戦略を実行に移すことです。 これは、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、および手順を作成し、実装しようとするプロセスです。 データ管理戦略を使用すると、データが作成されてから撤回されるまでのプロセス全体を通じて、会社全体のガイドラインに従ってデータを管理することができます。

データ ガバナンスとデータ管理の重要な違いについて詳しく説明する前に、データ管理の重要なコンポーネントを簡単に振り返ってみましょう。

• • データ準備:データ準備とは、正確に調査できるように生データをクリーニングおよび変更する行為を指します。 このプロセスの完了には、かなりの時間がかかる場合があります。 レポートと分析を急いで完了すると、この重要な最初のステップがスキップされるリスクがあります。 その結果、企業は不正確なデータに基づいて不適切な意思決定を行うことになる可能性があります。

• データのパイプライン:あるシステムから別のシステムにデータを自動的に移動するプロセスは、データ パイプラインの助けを借りて完了することができます。 この目標はタイムリーに達成されます。

• データの抽出、変換、およびデータベースへのロード:これは、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データを変更することを意味します。 それらが構築されると、これらは多くの場合、自動化されたプロセスを通じて行われます。 ただし、通常は、パイプラインの準備と作業が最初に必要です。

• データのカタログ:データを整理し、検索と追跡を容易にすることで、データの完全な表現を構築することができます。

• データ ストレージ機能:さまざまなデータ ソースがすべて 1 か所に集中しているため、データ分析プロセスの実行が大幅に困難になります。

• データ ガバナンス:これは、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従う必要がある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 フローを管理するために使用される正式に編成されたフレームワークです。
• 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コンポーネントは、許可されていない個人がデータを変更したり見たりす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管理: 違い

ここで、データ ガバナンスとデータ管理を詳しく見てみましょう。 データ管理計画の実装に関しては、データ ガバナンスが必要な方向性を提供します。

データガバナンスとデータ管理はどのように相互作用しますか?

データ ガバナンスとデータ管理は、データ セキュリティとメンテナンスの目標を達成するための組織の能力に影響を与えます。前者はポリシーに焦点を当て、後者は手順に焦点を当てています。

たとえば、データ ガバナンス ポリシーでは、規制に準拠するために 7 年間の消費者データ ストレージが要求される場合があります。 次に、データ管理操作により、データ ストレージ システム内のデータをアーカイブおよび削除できます。

結論

データ ガバナンスとデータ管理の目標は同じですが、2 つの異なるものがあります。 組織が長期的にデータを効果的かつ有益に活用できるようにするには、データ ガバナンスとデータ管理の両方を整備することが不可欠です。

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