データ ガバナンス ソリューション

すべてのユーザー エンゲージメントを向上し、アナリティクス、オペレーション改善、コンプライアンス要件にまたがる多様なビジネス ユース ケースに適応するには、ビジネスに有利な データ ガバナンス
 アプローチが不可欠です。採用とコラボレーションを向上させるには、どのデータが最も重要で、何が求められ、どこで使用されるかについて、組織全体で理解し、見解を一致させ、文書化する必要があります。

最新のデータ ガバナンス ソリューションを利用すると、お客様のビジネス モデルを反映する直感的に理解しやすいフレームワーク (あるいはメタモデル) との整合を活性化し、データの熟知度を高め、採用を促進させることができます。類似する関連アセットを見つけやすいように、セマンティック タグを添付して毎日使う言葉で検索できることも重要です。

クラス最高のデータ ガバナンス ソリューションは、お客様のデータ ライフサイクルおよび他のシステムやプロセスとの重要な関係を簡単に視覚化しやすくするダイナミック ダイアグラムを提供します。ビジネスに有利なデータ系統、インパクト分析、プロセス マップを利用すると、お客様のデータ アセットに関連するコンテキストをさらに拡張できます。

データ リテラシーを向上させ、真の意味でビジネスに有利なソリューションを提供するための最終手段は、オートメーションです。データ ガバナンス ソリューションは、複雑なメタデータを迅速に収集し、解析し、採点できる必要があります。データ カタログを常に最新の状態に保つために、メタデータの取り込みの自動化を促進する要素もネイティブに利用できる必要があります。データ リクエストを文書化し、コラボレーションを可能にして組織内で真にデータを重視する文化を構築するための簡単に設定可能なワークフローを探してみましょう。

組織に一貫してビジネス価値をもたらすデータ ガバナンス プログラムを構築するためには、4 つの優先事項があります。その詳細をご覧ください。

データ ガバナンスプログラムの価値を提供するには、継続的な戦略活動として取り組み、お客様が選択したデータ ガバナンス ソリューションに組み込む必要があります。ガバナンス戦略がどのようにしてビジネス目標に影響を与えているかを測定する指標がないと、データ ガバナンス プログラムは後ろ盾を失ったり、予算が組まれなかったりするリスクにさらされます。

新しいガバナンス プログラムを促進するには、実績に裏付けられた ROI を測定することで既存のデータ ガバナンス プログラムを強化する必要があります。ガバナンス戦略の価値に置く信頼を強化するには、データ アセットを特定し、以下の諸要素と結びつけ、測定しなければなりません。

• ビジネス目標、目的、KPI、評価指標
• 重要なビジネス プロセスおよび運用パフォーマンス
• トランスフォーメーション戦略、コンプライアンス戦略、分析戦略

各ユーザーにとって重要なデータ アセットのガバナンスと品質の測定を可視化するパーソナライズされたダッシュボードの構築を可能にする、データ ガバナンス ソリューションを探してみましょう。ダッシュボードを利用すると、ビジネスの目標や成果にガバナンスが与える影響を追跡し、文書化できます。

価値に基づいたアプローチは、データ ガバナンスが企業の単なる「やるべきこと」の 1 つではなく、測定可能な成果を伴う重要な戦略的プログラムであることを浮き彫りにします。

Keurig Green Mountain がエンタープライズ データ ガバナンス ソリューションを導入することで、戦略的ビジョンを実現し、長期的な成功を約束する拡張可能なフレームワークを構築した事例を示すケース スタディをご覧ください。

データ品質とデータ ガバナンスの共有 – 「象徴的な関係」。多くのデータ ガバナンス プログラムの共通目標は、データ品質の可視範囲を広げてビジネス成果を高めることです。

データ ガバナンスには、生データをクリーンアップするだけではなく、データのエラーや問題をグラフィック化し、最適な基準の作成を助け、ポリシーに照らし合わせて長期にわたり重要なデータ要素のデータ品質を監視するための適切なデータ クオリティ ツールが必要です。トレンドやパターンを特定することで、データ品質に関するベストプラクティスを最適化できる機械学習機能がますます増えています。

重要なアセットに関するデータ品質スコアの可視範囲を広げ…将来を見据えて問題解決に取り組み、ワークフローの文書化により基準やベストプラクティスを最適化することを担当するチームとのエンゲージメントを促進するには、データ ガバナンス ソリューションを業界でも指折りのデータ品質ソリューションに適合させる必要があります。