IT化が進む現代においてデータとは非常に重要な存在です。

データを適切に扱うことで潜在的な課題の発見や解決、新たなソリューションを起こすことが可能です。

ゆえにデータの扱いは慎重にすべきものであり、特に企業にとってデータガバナンスの導入は避けられないものといえます。

そこで当記事ではデータガバナンスの概要から導入方法、フレームワークや実際の事例をもとに導入時のポイントなどを詳しく解説していきますので、ぜひご一読し基本的な知識を身につけていただければと思います。

そのうえで導入についての不安や相談事がありましたら、ぜひ記事の末尾にあるお問い合わせフォームからご連絡ください。

データガバナンスとは

データガバナンスとは、企業が保有しているデータに関して効果的かつ安全にビジネスに活用するためのサポートを指します。

企業によって持っているデータはさまざまですが、データの中身は企業機密やお客様の個人情報などと保有しているデータの価値は高く、漏洩させてはいけないものがほとんどです。

そのため情報セキュリティを強固なものとし、ビジネスにおいて効果的かつ安全にデータを活用することが、企業としての正しい姿であると定義できます。

データガバナンスの目的

データガバナンスの定義としては、企業が持っているデータを安全かつ適切に統括や管理を行っている状態のことをいいます。

そして、データガバナンスを行う目的としては大きく2つあります。

1つめは、データのセキュリティです。

企業が持っているデータは､機密情報や個人情報など漏洩した場合に多くの方に迷惑が掛かるようなデータを保有していることが大半です。

そのためこれらのデータを正しくかつ厳重に保有することが求められます。

2つめは、データの活用です。

ビジネスを行う上で、データから経営方針を定めたり改善施策を立てたりすることは有意義です。

近年ではデータの収集や分析が企業のビジネスの成功に必要不可欠となっています。

上記を踏まえてまとめると、データの正しい保有と活用を行うことで、データガバナンスが機能している状態といえるでしょう。

データガバナンスの重要性

データガバナンスの重要性としては大きく分けて2つあります。

それぞれについて理解することで、データガバナンスが適切に機能することの重要性が認識できます。

顧客からの信頼

データガバナンスの定義であげたものの1つにデータのセキュリティがありますが、これは顧客からの信頼に大きく関わっています。

多くのデータに関して、顧客が相手の企業を信頼したうえで自分の情報や企業の情報を提供されています。

そのぶん、自分が連係したデータがその企業を通してどこかに漏洩するリスクが発生しています。

このようにデータの譲渡は大きな信頼の中で成り立っているものとなっています。

一度信頼が崩れると不信感が高まり、顧客からのデータの譲渡は難しいものとなるでしょう。

だからこそデータのセキュリティ維持向上が求められ、顧客が安心してデータを受け渡しできる環境を社会全体で作る必要があります。

データドリブン経営

データを適切に管理し分析することで、データに基づいた戦略や施策を実行する経営スタイルであるデータドリブン経営を行うことが可能です。

データ社会である現代において、企業は保有しているデータをいかに上手に管理し、分析を行っているかによって経営判断のスピードや正確性に大きな差が生まれます。

経営状況を向上させるためにも､データガバナンスを機能させデータドリブン経営を行うようにしましょう。

データガバナンスの基本原則

以下はData Governance Instituteによってあげられている基本原則の一部を抜粋したものです。

• 誠実：すべての参加者は、互いのやり取りにおいて誠実でなければならない
• 透明性：データに関する事柄は、全ての人に明らかにされなければならない
• 監査：データに関する事柄は、監査可能でなくてはならない
• 責任：データを通した意思決定や管理に関して誰が責任を持つのか明らかにすべきである

この基本原則からデータを扱う上で、データをビジネスの意思決定に利用しようと考える人、データを連係してくれている人に対しては誠実に対応すべきです。

そうすることでデータの取り扱いを適切に行ったり、データを用いた議論の発展を促したりすることができます。

さらに透明性として、データに関してどこから入手したデータなのか､どこにそのデータを活用しているのかという内容を必ず誰でも確認できる状態であることが求められます。

また、データは監査によって状況確認が容易である必要があります。

こちらはデータを正しく扱っていることを示せるように管理する必要があることを表しています。

そして最後に、データの責任の所在を明らかにすることが必要です。

データは企業全体で持っているものとなるため、責任の所在が不明瞭になることがあります。

このような状況を防ぐためには、データの段階や形式に合わせて、『この状態のデータの責任者はどこにあたるのか』を明確にし、責任を持ってデータを扱う必要があります。

このようにデータガバナンスにおいて、データの適切な管理や責任の所在を明確にすることが非常に重要です。

データ管理については、以下の記事で詳細に解説しているため是非ご一読ください。

データガバナンスフレームワーク

データガバナンスの導入によりデータドリブン経営を行いビジネスで成功するには、データガバナンスフレームワークが必要です。

データガバナンスフレームワークとは、企業や組織がデータを適切かつ効果的に管理し、その利用を最適化するための方針やルール、プロセスを体系的に整備したものを指します。

データガバナンスフレームワークを利用するメリット

企業や組織でデータを適切に管理し利用するためのデータガバナンスフレームワークですが、利用することで得られるメリットとしては以下のようなものがあります。

• データの品質向上
• コンプライアンスおよびリスク管理
• 効果的なデータ管理による意志決定の支援
• 企業の競争力やイノベーションの向上

このことからフレームワークを利用することで、データガバナンスにおけるデータの取り扱いや管理、手順や利用方法といった部分の枠組みを決め、ポリシーやルール、定義などが適切に利用されることを保証します。

フレームワークに則って運用していくと、データの統合性や精度、信頼性を向上しデータのエラーや不整合を防ぐことが可能です。

そしてプロセスが明確になることで、データに関する規則や法律の規制を遵守するための支援体制を整えることができます。

また、ビジネスを行うにあたり年々厳しくなっていくコンプライアンスですが、遵守することで違反による罰金だけでなく評判や信頼の失墜リスクを低減につなげることができます。

さらに企業の意思決定の際に、信頼性の高いデータに基づいて意志決定を行い、効果的でリスクの低い選択をとることができるため、意志決定プロセスの支援を可能にしています。

データガバンナスフレームワークによって強固に管理され適切に利用されるデータは、企業や組織にとって新しいビジネスの機会の発掘だけでなく、既存のプロセスに対しての改善を容易にします。

このようにデータガバナンスフレームワークを適切に導入することで、メリットを最大限に活用し、企業や組織全体のデータ運用における質や競争力を向上させることが可能です。

データガバナンスが求められる背景

2018年に経済産業省がDXレポートから、企業がDX化せず既存のシステムを使い続けた場合の予想を発表しました。

その予想とは2025年以降最大で年12兆円もの経済損失が発生するといったものであり、2025年の崖問題が浮上しました。

この発表をきっかけに、社会全体でDX化の実現や検討が加速していきました。

その中でデータは収集され企業内に蓄積し活用が進みますが、もともとサービスや業務の実行やシステム化を目的として収集されたデータやプロセスであるため、企業内の業務やサービス横断に活用するには適していないといった課題がありました。

また、DX化が進むことで専門家が行っていたデータ解析を企業内でも行うなど、人材不足からデータ解析を担う人材が増えたことで、これまでの方法や考え方では誤った取り扱いをしてしまうリスクがあります。

データガバナンスが適切でない場合、データを誤った方法で取り扱っていることに気づけずに企業の信頼を失うことになりかねません。

こうした背景から、データガバナンスが近年重要視されているのです。

【外部リンク】経済産業省DXレポート　～ITシステム「2025年の壁」克服とDXの本格的な展開～

データガバナンスとデータマネジメントの比較

データガバナンスの話を上げる中で間違われやすいのが、データマネジメントです。
どちらもデータに関するもので、データを有効活用し企業の利益につなげるという点では近しいものですが、少し意味合いが異なります。
それぞれの定義やアプローチの違いなどを比較し、より理解を深めましょう。

定義と範囲の違い

	データガバナンス	データマネジメント
定義	データの管理統制の仕組み・監視	データを管理統制の仕組みに則って実行
範囲	データ収集 データ整理 データ分析 データの統制	データ収集 データ整理 データ分析

データガバナンスとデータマネジメントの定義と範囲の違いは上記の通りです。

範囲に関してはおおむね同一ですが、違いとしてはデータガバナンスがデータの統制を行っているという点です。

またこの2つでは、定義が大きく異なっています。

データマーケティングは、データの収集、整理、保管、戦略、分析と行ったデータを活用するための手段を「実行」することを表しています。

一方、データガバナンスの主な定義は、上記であげたデータの活用にあたる手段の仕組みづくりと監視です。

データガバナンスにより組み立てられた方法に則りデータマーケティングの領域でデータマネジメントを実行し、それが正しく行われているかをデータガバナンスによって監視するような関係性です。

同様の範囲に対して実行していることが多いため、一見違いが不明瞭ですが、実際に行われている内容は大きく異なっています。

目的とアプローチの違い

	データガバナンス	データマーケティング
目的	データを効果的かつ安全に利用するためのサポート、監視	企業データを利用し、目標の数値を目指す、目標の状態を目指すこと
アプローチ	組織全体のデータ管理やコントロールの 確保	具体的なデータ操作やプロセスなど、実行フェーズへの アプローチ

データガバナンスとデータマネジメントは、目的、アプローチに関しても違いがあります。

まずデータガバナンスの目的は、データを効果的かつ安全に利用するためのサポートや監視が目的となっています。

そのためアプローチとしては、組織全体のデータ管理やコントロールの確保となっています。

一方、データマーケティングは実行フェーズが担当領域となっているため、企業データを利用し、目標の数字やあるべき状態を目指すことが目的です。

このことから、より具体的なデータ操作やプロセスなど、実行フェーズの遂行に対してアプローチを行っています。

担当者と責任の違い

	データガバナンス	データマーケティング
担当者	・経営層 ・データ管理責任者	・データ分析担当者 ・IT部門
責任	企業全体（上層部）	データ分析担当者（データ管理者）

担当者と責任の観点からデータガバナンスとデータマネジメントの違いを比較してみましょう。

担当者と責任の所在はおおよそ同じですが、少し表現を変えてまとめています。

データガバナンスは、企業全体のデータの扱い方の指標になっているため、担当は経営層やデータ管理責任者です。

このことからデータガバナンスの責任は企業全体、全社員が持つものに分かれています。

企業全体に関わるものということで、結果として経営層が責任を負うこともあるかもしれません。

しかし、データガバナンスの理解は全メンバーが自分事として捉えるべきものです。

そして、データマネジメントはデータガバナンスによってレールがひかれた状態のなか実行していくものです。

そのため責任や担当はデータを実際に扱うデータ分析担当者やIT部門になります。

データガバナンスの3つの機能

データガバナンスには主に3つの機能があります。

目的やアプローチ、責任の所在の違いが理解できたところで、データガバナンスの機能や役割について解説していきます。

ルールを定める機能

データガバナンスを導入するにあたり、大切なデータを収集や管理、保管や利用をするためのルールを決めることが重要です。

そのため、データガバナンスでは企業や組織がデータをどのように活用するのかや、品質を保持する方法やセキュリティ対策を行うかなど、データ運用に関するルールを細かく決定するという非常に重要な役割を担っています。

また、データは時と場合により扱い方や表現方法が異なっています。

どのようなデータを誰がどういった場面でどのように扱うかを、かなり具体的なレベルにまで落とし込み明文化することで初めてルールとして機能します。

ルールを守る仕組みを作る機能

データ運用に関するルールを、企業や組織内で遵守することを保証する機能も持っています。

データガバナンスではデータが決められたルールや運用方法に則り実行されているかを監視し、必要であれば監査レポートの作成も行います。

このようにデータガバナンスはコンプライアンスの遵守を支援する役割も持っているのです。

チェック機能

上記２つが機能し、データがルールの遵守により適切に管理運用されているかを、独立した第3者がチェックする必要があります。

第3者によるチェックを受けることで、組織内では緩くなりがちなルールの遵守や問題の先送りなどを是正し、問題の早期発見につなげることで、企業や組織の健全な状態を保持します。

データガバナンスの導入手順

1.目的を明確化する

データガバナンスは、企業や組織内でデータを適切に管理や活用するためのプロセスであり手段の１つです。

そのため、まずはどのような目的でデータガバナンスを導入するのかを、全体で共有し認識することが必要です。

目的については企業や組織により異なりますが、設定するために現在利用しているツールやサービスについて丁寧に見直し、課題を明らかにしましょう。

時間が掛かるかもしれませんが、目的を誤ったものにしないためにも重要な作業といえます。

また、企業や組織の状態と課題について客観的に把握する必要があります。

データガバナンスを導入するにあたり、なぜ導入する必要があるのか、どのようになっていれば良いのかを明確化していくことで、改善することの必要性や重要性を理解することが可能です。

2.必要な規約を作成する

データガバナンスはデータを適切に扱い管理するための規約であることから、必然的に社内や組織全体に関わり長期的な運用することが前提としてあります。

部署やチームに対して横断的に取り組むものであるため、共通認識を浸透させるためにガイドラインを作成する必要があります。

以下の項目がガイドラインに取り込むべきものです。

• 適切なデータガバナンスを実行するためのルールとプロセスの明文化
• 企業や組織のデータに関する課題と改善目標の明文化
• 目標達成のための指標と定点観測による評価(KPI)方法
• 説明責任の所在と果たし方の明文化
• 社内の申請フローの明文化

これらを取り込んだ上でガイドラインを作成することでデータマネジメントが実行できるようになります。

先述したとおり、データマネジメントを監視するのがデータガバナンスのため、どうあるべきかを明文化することで監視できる粒度になります。

3.人員を配置する

データガバナンスを企業や組織間を横断して行うためには、専任の人員配置が必要です。

また、上記のことからデータセキュリティや品質管理、経営戦略に基づくデータの利活用を行う技術などのデータに関するものや、ビジネスといった幅広い知識やスキルが要求されます。

特にリーダー格の人物であれば経営に関する知識も求められることでしょう。

このように書くと責任が重いと思うかもしれませんが、実際には経営層などの上層組織も一丸となって行うのがデータガバナンスであるため、協力し合う姿勢が重要といえるでしょう。

4.データガバナンスを適用する

ここまでで目的の明確化から人員配置が完了し、いよいよデータガバナンスによるデータマネジメントの運用を行います。

企業や組織が日々収集し、生産するデータにまつわる全てのプロセスにデータガバナンスが適用されます。

また、データを監視するにあたり、データ監視ツールの導入がおすすめです。

データ監視ツールでは定めたルールやポリシー違反があった場合に検出でき、セキュリティの向上につながります。

さらにデータの運用に関する性能が低下していないかや、機能停止していないかなど細かい部分まで監視することが可能です。

データガバナンス成功のポイント

データガバナンスを成功させることは、企業のデータ活用水準が上がっていくことを指します。

どのような企業であっても、データを上手に扱いリスクを低減させるために、データガバナンスの成功を目指していきたいものです。

そこで、どうすればデータガバナンスを成功させられるかについてポイントをまとめました。

ぜひご参考にしてみてください。

強力なリーダーシップと組織的支援

データガバナンスを成功させるためには、組織全体の協力と理解が必要不可欠です。

そのため、強力なリーダーシップと組織的支援が必要となってくるでしょう。

強力なリーダーシップによって企業の社員を引っ張り、企業全体でデータガバナンスに関する理解を深めていきましょう。

さらに理解のための時間を割いてもらえるような支援体制があることで、データガバナンスの成功につながります。

データガバナンスの成功は1人が深く理解したところで、企業全体の成功にはなり得ません。

企業全体でデータガバナンスに関して理解し、遂行していくことで本当の成功に近づくことができます。

適切なフレームワークとツールの選択

データガバナンスを行う上で、なにもない状態で莫大なデータを統括するのは難しいです。

そのため、適切なフレームワークとツールの選択が必要になります。

ここでポイントとなるのが、「適切な」というところです。

企業の規模や状態に合わせたフレームワークやツールを選ぶためには要件を整理し、どのような機能・性能・コストを求めているかを洗い出しましょう。

ワークフレームやツール選びが難しいと感じる場合は、外部システム開発会社と相談して決めることがおすすめです。

すでにデータガバナンスに関する導入実績がある企業には、ツールに関して深い理解やノウハウがあるため、企業の要望にあったものが見つけやすくなります。

データ品質の定量的評価と改善プロセス

データガバナンスを行う目的として、データを効果的かつ安全に利用することであると前述しました。

この目的が導入後に達成できているかを確認するためにも、データ品質に関する定量的な評価基準を設けておくと良いでしょう。

また、うまくいっていなかった場合はその後の改善プロセス策定も必要です。

改善プロセスとして仮説検証を行うPDCAを何度も回すことで、データガバナンスの成功をもたらします。

企業の目指す姿を定量的に設定し、現状はどれほどなのか、そのために足りないものはなにか逆算するようにしていきましょう。

データガバナンスが求められる事例

データガバナンスが求められる背景については先ほどお伝えしたとおりですが、実際にはどのような事例からデータガバナンスの導入が行われているのか見ていきたいと思います。

データ量が多すぎて管理できない

日々売り上げや商品、顧客に関するデータは蓄積され、企業や組織の規模が大きくなるにつれてデータの種類や量も比例して大きくなっていきます。

そうすると次第に管理が行き届かなくなり、利活用できないことがあります。

あるデータを利活用するために分析を試みようとした際に、該当のデータが見つからなかったり、連携されるべきデータが連携されていないためにデータの全体像把握が困難であったりします。

このような場合、データガバナンスを導入することでデータ管理のプロセスやルールに沿ってデータの適切な管理ができるようになり、データを活用することができるようになります。

適切にデータが登録・更新できない

データを主に扱うのは経営やマーケティングといった上層ですが、データが収集されるのは現場であることがほとんどかと思います。

そのため、上層と現場の認識齟齬から更新したいデータの収集がうまくいかない、古いデータを見たいのに新しいデータが渡されてしまい必要なデータの抽出に余計時間が掛かってしまうといったこともあります。

この場合ではデータガバナンス導入により、ガイドラインに沿ったプロセスを全体に周知することで、認識齟齬を減らしデータを適切に更新や登録を行えるようになるでしょう。

セキュリティに関するリスクが発生している

データセキュリティのリスクに情報漏洩やデータの不正使用などが挙げられます。

先ほど事例に出したようにデータの管理が行き届いていなかったり認識齟齬などから、関係ない組織や人物がデータを勝手に見たり持ち出せる状態になっていてそれに気づけない場合、情報漏洩につながる重大なインシデントが発生しているといえます。

こうしたインシデント発生から、データの運用管理について見直す必要に迫られた結果、データガバナンスを導入することになったこともあります。

これは内部の人間が悪意がなくともうっかりミスのようなヒューマンエラーから情報漏洩や不正使用につながるため、早急な対応と根本的な見直しが必要です。

まとめ：データガバナンスは企業にとって避けられない

ここまでデータガバナンスについてデータマネジメントとの違いやフレームワークについて紹介してきました。

その中でデータガバナンスがどのようなものであるか基礎的な部分は理解頂けたかと思います。

基本的な部分の理解をしたことで、IT化が進み情報化社会である現代において、企業はデータガバナンスの導入が必須であることを理解頂けたと思います。

しかし、人材や時間といったリソースが限られていて導入が難しい場合もあるかと思います。

そういった場合はまず限られた組織やチーム内、キーパーソンなどを対象とした小規模なデータガバナンスを運用してみるのも１つの手です。

いきなり全体に実行するより柔軟に対応可能であり、リソースも全体を巻き込んで行うよりは掛からないでしょう。

あるいは外部委託することでノウハウや経験から効率的かつ比較的短期間でのデータガバナンスの導入を行うことができるでしょう。

その際はぜひ株式会社Jiteraにお問い合わせください。

豊富な実績と経験、AIを用いて企業に合わせたデータガバナンスツールやフレームワークの策定や導入、その後の改善施策まで全面的にサポートいたします。

データガバナンスに関して興味や不安、悩みがある方はぜひ一度下記URLから問い合わせください。

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