データ ガバナンス ソリューション

データガバナンスは、多様な環境にわたるデータを効果的に管理するために設計されたデータメッシュおよびデータファブリックアーキテクチャの導入を成功させる上で重要な役割を果たします。データメッシュとデータファブリックはどちらもデータのアクセス性、品質、統合性の向上を目指していますが、データ管理へのアプローチは異なります。データメッシュはデータガバナンスを分散化し、ドメインに特化したチームが自律的にデータを管理できるようにすることで、俊敏性と革新性を促進します。一方、データファブリックは、データが組織全体で調和的に統合され、一貫して管理されることを保証する集中型のデータガバナンスを提供します。

データメッシュでは、データガバナンスは極めて重要です。なぜなら、組織全体にわたる包括的なポリシーを順守しながら、各ドメインのオーナーが独自にデータを管理できるようにするためです。この構造により、迅速なローカルでの意思決定が可能になり、データのプライバシーやセキュリティに関するリスクを生じさせることなく、特定の部門のニーズへの対応力を高めることができます。データメッシュにおける効果的なデータガバナンスは、各ドメインのデータの正確性、コンプライアンス、安全なアクセスを保証し、生成されたデータ製品に対する信頼と依存性を高めます。

データファブリックでは、データガバナンスは、異なるプラットフォームやストレージロケーションにわたってシームレスなデータ統合とアクセスを可能にするフレームワークを提供します。 組織内のデータがどこに保存されているかに関わらず、標準化され、コンプライアンスを順守し、適切に管理されていることを保証します。 データガバナンスのこの集中型のアプローチは、正確でタイムリーなデータの統合ビューによってサポートされ、包括的な分析と意思決定を促進します。

いずれのアーキテクチャにおいても、リスクを軽減し、規制へのコンプライアンスを確保し、データ品質を維持するためには、強固なデータガバナンスが不可欠です。 データ利用、プライバシー、セキュリティに関する明確なプロトコルを確立することで、データリテラシーと信頼の文化を育みます。 データに対する可視性と制御性を高めることで、データメッシュおよびデータファブリックアーキテクチャ内のガバナンスフレームワークは、企業全体でより情報に基づいた、確信に満ちた、効果的なデータ主導の意思決定を推進します。

Precisely Data Integrity Suiteは、最新のデータ管理アーキテクチャへの準備を今日から支援します。

今日の急速なペースでデータ主導の状況において、データ資産の潜在能力を最大限に活用しようとするビジネスチームにとって、効果的なデータと分析のガバナンスは不可欠です。しかし、データガバナンスの複雑な状況を把握することは、特にビジネスユーザーに、データを効率的かつ責任を持ってほぼリアルタイムで活用するために必要なツールと理解を与えるという点において、独自の課題を提示します。

ビジネスに適した柔軟なデータガバナンスの枠組みが不可欠です。このような枠組みがあれば、ビジネスユーザーは重要なデータ製品に関するメタデータを容易に理解し、その利用を管理するポリシーを関連付け、アクセス手順をほぼリアルタイムで把握することができます。このレベルの透明性は、データガバナンスを確保するだけでなく、組織全体にデータリテラシーとコンプライアンスの文化を育み、データに関する洞察がタイムリーかつ適切であることを保証します。このため、柔軟なデータガバナンスは、データとアナリティクスの信頼性と俊敏性を高めるために導入されているデータファブリックやデータメッシュなどの最新のデータアーキテクチャに求められる要件となっています。

さらに、直感的なユーザーインターフェースやデータカタログは、技術的なメタデータ、データ品質、データ履歴など、組織内の既存のデータ製品をユーザーが素早く特定し理解するために不可欠です。データカタログは、明確で最新の状態のデータインベントリを提供することで、重複を防ぎ、データ発見プロセスを加速し、確実な意思決定と業務効率の向上を支援します。

最終的には、これらの要素を最新のガバナンスソリューションに統合することで、企業はコンプライアンスを維持しながら、データと分析のガバナンスがビジネスの俊敏性を促進することを確実なものにすることができます。 使いやすいツールと明確なリアルタイムのデータ洞察力をユーザーに提供することで、革新的なデータ主導型の戦略とソリューションへの道が開かれ、ビジネスの成長と競争優位性を促進します。

さらに詳しく知りたい方は、ウェビナー「リアルタイムのデータと分析の実現：考慮事項とベストプラクティス」をご覧ください。

人工知能（AI）がもたらすビジネスチャンスが急速に拡大する中、企業はAIの力を活用して、社内の生産性を向上させ、よりパーソナライズされた体験で顧客を引き付け、維持し、競争優位性につながる新しいアイデアを生み出すことができるようになりました。

しかし、ほとんどの組織は、トレーニングモデルに適したデータの準備に苦労しており、その結果、偏ったアウトプットや不正確な推奨を生み出すAIシステムにつながっています。さらに、拡大するデータプライバシー規制により、適切なデータ処理を確保できなければ、コンプライアンス違反による罰金リスクも生じます。

AIイニシアチブの成功は、一般的な落とし穴を回避し、トレーニングモデルで使用できる状態を確保するための包括的なデータガバナンスの有無にかかっています。堅牢なデータガバナンスソリューションは、以下のような重要な疑問に答えます。このデータセットの意味は？ 誰が所有しているのか？ データは高品質か？ このような疑問に答えることで、AIモデルは正確で関連性の高いデータに基づいてトレーニングされ、より質の高い洞察と結果につながります。

しかし、どのようなデータがあり、どこに保存され、どのように使用されているのかがわからなければ、強固なデータガバナンスを実現することは極めて困難です。また、適切なデータガバナンスの枠組みがなければ、AIイニシアチブは遅々として進まないでしょう。

Preciselyの適切なデータガバナンスのフレームワークと機能を採用することで、企業はAIイニシアチブを迅速に成功させ、一般的な課題を回避することができます。 生産性を向上させ、よりパーソナライズされた体験で顧客を引き付け、維持し、競争優位性を得るための新たな機会を創出するのに必要なツールをビジネスに装備します。

AIデータポリシーとプロセスを管理しましょう。 Precisely Data Integrity Suiteのデータガバナンスサービスをご覧ください。

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。