データガバナンスでビジネスを成功させる組織と失敗させる組織の違い

データガバナンスでビジネスを成功させていると自信を持って言える組織はどれくらいあるのでしょうか?品質の高いデータを活用するために金融業界ではデータガバナンスという言葉が多く使われ始めています。

なぜ今、データガバナンスが大切なのでしょうか?

日本では、データガバナンスという言葉がデータポリシーやセキュリティーといった文脈で使われることが多いですが、データを活用する人や組織全体がデータを活用しやすい状態に整える、つまり、データをエンジニアだけでなくマーケターや経営者までが適切に使える状態にすることが大切だと私は考えています。

データガバナンスの本当の意味からデータガバナンスで成功している組織と失敗している組織の違いについて、紹介していこうと思います。

日本企業におけるデータ活用の現状

調査データによるとデータ活用によってビジネス成果をある程度得ている企業は約40%、さらに、十分にビジネス成果を得ている答えた企業はわずか3%程度でした。

世界レベルで比較しても、日本はまだまだデータを利活用できていないことがこの調査結果からわかります。

参考資料

データ活用からビジネス成果を十分に得ている企業はわずか3%–ガートナー調査 – ZDNet Japan
https://japan.zdnet.com/article/35137758/

日本企業のデータ活用は基盤整備に課題–すぐに利用可能なデータは3割以下 – ZDNet Japan
https://japan.zdnet.com/article/35125070/

日本企業のデータ活用は10カ国で最下位 米社調査  :日本経済新聞
https://www.nikkei.com/article/DGXMZO37410150W8A101C1000000/

データ活用が不十分…それはデータガバナンスが原因かも?

ビジネス上のデータ活用に大切な問題点は、大きく2つあると思っています。

「データのサイロ化」と「データの信頼性」の2点です。

まずは、データのサイロ化についてです。

近年、SaaSサービスが増え続け、データの蓄積はうまくいっている企業は多いと思います。一方で、SaaSサービスが増え続けたことでデータの格納場所がサイロ化されてデータを統合管理できていないという問題が生まれています。

次にデータの信頼性についてです。

データ活用の大きな問題点の1つに、データの信頼性が掲げられます。一方のデータの出どころが不明確なため複数のデータが統合ができないケースや、そもそもデータベース(DB)が別々になっていてデータを統合管理できないこともあります。

また、部署毎や事業別で違う指標でデータを管理していたり、データを共有するためのポリシーの策定ができていないため、データ統合を行うための準備が不十分ということもあります。

部署毎や事業別でのデータ管理における問題点

・透明性が担保されたシステム環境が構築できていない
・適切なデータアクセス環境になっていない
・一元管理されたデータカタログがないためデータが不明確
・データオーナーや責任者の所在が明確ではない

これらの問題は、データにガバナンスを効かせることで解決することができます。

正しいデータを信頼できる状態で管理をすることがこれからのデータ活用のためには不可欠です。データを貯めただけでは意味がありません。信頼できるデータになってこそ情報の価値が発揮されます。

もし、優秀なデータサイエンティストがいたとしても、優秀なAIを活用しようとしても、正確で信頼できるデータがなければ最適な分析結果を期待することはできません。

データを活用できている企業でも、何らかのデータガバナンスにおける問題があります。

正しいデータ分析をするために80%以上の時間をデータ準備に費やしているというのも、現状よく聞く課題の1つです。

せっかく優秀なデータサイエンティストがいても、データ整備に時間を費やしていては肝心のデータ分析に時間を割くことができなくなってしまいます。

データガバナンスが成功する組織と失敗する組織の違い

データガバナンスの大切さは、データマネジメントをする上で最初に取り組むべき問題です。データガバナンスが成功している組織の特徴と失敗する組織について比較をしてみましょう。

チェックシート形式で記述しましたので、ぜひ御社の現状はデータガバナンスが効いたデータ活用が成功する組織なのか、それとも失敗する組織なのか、チェックしてみてください。

成功する組織

□ CDO(最高データ責任者)、CPO(最高個人情報保護責任者)、CIO (最高情報責任者) などのデータを管理する責任者を置き、データを一元管理することで組織をまとめている。

□ データの定義やデータを管理する役割が明確になっている。

□ 必要なデータ、不必要なデータ、不明なデータを明確に区別して管理できるようになっている。

□ データ処理におけるプライバシーやデータ保護などのリスクに対応できる状態になっている。

失敗する組織

□ 組織全体でデータ活用・データ管理をする責任者がいない。

□ 組織や部署間のデータ管理がサイロ化されており、データを集めるのにも都度調整が必要になっている。

□ データガバナンスはまだアカデミックな考え方だと思って真剣に取り組もうとしていない。

□ データは「IT部門や一部のマーケティング部門」だけの問題だと考えている部署がある。

□ データのラベリングやカタログ化などができておらず、欲しいデータを整備するために調整や時間が必要だ。

□ DWHやCDPがあるがデータを貯めることが目的になってしまい、どんなデータをどんな目的で保持しているのか不明確だ。

□ 複雑な加工・集計作業によりデータが空白になっていたり重複データが存在する。

□ データ処理におけるプライバシーやデータ保護などリスク対応ができていない。

データガバナンスで失敗しないために

信頼できる正確なデータが扱えるということが、データ活用の肝です。データガバナンスでは、組織としてデータを1つに集約するためのルールづくりとテクノロジーが必須です。

データガバナンスのテクノロジーを支える

Dataiaはオンプレミス、マルチクラウドを統合してデータ管理を可能にします。信頼できる正確なデータを管理するためにデータベース(DB)上の権限管理やワークフローを設定することで御社のデータガバナンスの成功をお手伝いします。

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  • 企業間データの連携について
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