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データスチュワードの果たす役割
~データガバナンスを理解する~

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データスチュワードの果たす役割

「データは新しい通貨である」 この言葉を聞いたことがある方も多いのではないでしょうか。データ駆動型の組織は、競合他社を凌駕し、顧客を獲得する確率が23倍も高いと言われています。では、正確かつ安全に、一貫性を保ってデータを活用し、より賢明なビジネス上の意思決定を日々行うためにはどうすればよいのでしょうか。その答えは、データガバナンスです。データスチュワードは、企業がデータにまつわる既存の原則、ルール、基準を確実に遵守できるようにします。

データガバナンスプロセスを導入すれば、それだけで運用できると思われがちです。しかし、堅牢なデータ品質やマスターデータ管理(MDM)プラットフォームがあっても、データガバナンスのフレームワークで確立された原則とプロセスを遂行する担当者が必要です。彼らは、データプロセスを監視し、新しいルールを提案し、システムを構築し、データの問題を軽減します。そして、データライフサイクル全体を通じて、データ、マスターデータ、メタデータの品質を保証できるよう取り組みます。

今回は、データスチュワードシップの定義、なぜそれが問題となっているのか、そして組織におけるデータスチュワードの役割と責任についてご説明します。まず、データスチュワードシップの定義から始めましょう。

データスチュワードシップとは?

データスチュワードシップとは、企業のデータ資産をアクセス可能で、使用できる状態にし、安全で、信頼できることを保証するための実践、プロセス、およびツールの集合体です。データの作成、収集、準備、活用からデータの保存、削除に至るまで、データのライフサイクルのあらゆる側面を管理・監督することが含まれます。スチュワードシップは、データの所有者、あるいはデータが正常に動作するように維持する責任を負う担当者を明確にします。通常、データの品質と完全性を促進するために、データの保存と使用方法に関する一連の原則、手順、ベストプラクティスを確立することが含まれます。

他にも:

  • データの利用しやすさ、使いやすさ、安全性、信頼性を確保すること
  • データの透明性、正確性の維持
  • 企業が保有するデータの種類を把握し、文書化する
  • データ活用にあたっての、データポリシー、ビジネスルール、規制の適用
  • ステークホルダー、データオーナー、ビジネスユーザー間でデータ駆動型の文化を醸成する

なぜデータスチュワードシップがそれほど重要なのか?

ガートナーのシニアアナリスト、Ted Friedman氏は、「企業がデジタルビジネスへの取り組みを加速させるにつれ、データ品質の低さは情報の信頼性とビジネス価値の危機を招き、財務パフォーマンスに悪影響を及ぼす大きな要因となっている」と述べています。企業にとってデータの収集自体はかつてないほど容易になりましたが、これにはチャンスと同じだけの責任が伴っています。実際、データ品質の低さが原因で、40%の企業がビジネス目標を達成できず、20%程度の収益を失う可能性すらあると言われています。しかし、効果的なデータスチュワードシップ・モデルがあれば、こうした事態は避けることができます。

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データスチュワードは何をするのか?

データスチュワードは、その責任範囲内で、データポリシーと基準が確実に実践されるようにする責任を負っています。データ品質の低さは、一般的にデータガバナンス、検証、エンリッチメントの欠如によって引き起こされます。したがって、この役割の最も重要な仕事の1つは、データのオーナーシップを持ってデータガバナンスの目標と原則を定義することです。そしてデータセットに関連するデータルールを含む、会社のデータ品質基準を監督します。また、マスターデータ管理イニシアチブにおけるデータ制御を日々維持する責任を負っています。

さらに、データスチュワードは、データへのアクセスに関するポリシーと手順を定義し、役割や個人に基づく権限付与の基準も定義します。データ管理者、データアーキテクト、DQアナリスト、運用チームと密接に連携し、管理の確立、脆弱性の評価、ユーザーサポートを行います。また、データのライフサイクル(作成、変更、共有、再利用、保持、バックアップ)に関する問題を報告する役割も担っています。定義されたポリシーの遵守で問題が発生した場合、それを解決するのはスチュワードの役割です。

データスチュワードに求められる能力

データスチュワードは機能横断的な役割であるため、このポジションには技術面とビジネス面、両方のスキルが必要です。

  • 技術的なスキル: データ分析、データモデリング、データ管理、DBMSのほか、Microsoft Excel、テクニカルライティング、プログラミングに習熟していること
  • 組織に関する知識: ルール、プロセス、要件の理解など、担当する業務領域に関する深い知識
  • コミュニケーション能力: ポリシーやビジネスルールを解釈し、エンドユーザーに伝えることができる
  • コラボレーション スキル: データがスムーズに流れるよう、組織内の他のデータ管理者やステークホルダーと協力する

データスチュワードの責任

綿密に計画されたデータガバナンスのフレームワークをうまく確立できるかどうかは、データポリシーが組織全体でどれだけ採用され、実行されるかにかかっています。データスチュワードの主な役割は、データガバナンスプログラムで設定されたルールや手順が、全従業員を巻き込んで最高水準で実行されるように努めることです。データスチュワードの実際の仕事内容、職務、および責任は、さまざまです。それでも、ほとんどのデータスチュワードは、以下のようないくつかの類似した業務を遂行しています:

  • データガバナンスフレームワークに積極的に参加し、既存のプラクティスに対するフィードバックを行い、改善点を提案する
  • 読み取り、作成、収集、報告、更新、または削除されるデータの適切な使用を保証するためのメタデータとプロセスを管理する
  • データ品質、データ定義、プライバシーに関する基準が確実に満たされるようにする
  • 企業全体のデータ管理について様々なチームを教育し、ベストプラクティスを共有する
  • 日々の意思決定に役立つデータの活用方法と活用場所についての知見を提供する
  • データを定義し、自身のデータドメイン(責任範囲)内のアセットを特定する
  • プロセスや手順を作成し、アクセス制御を行い、その遵守を監視する
  • 定期的に評価・課題抽出を行い、それに対する修正を調整・実施する

最後に

データ駆動型の企業は、新規顧客の獲得、企業の顧客基盤の維持、平均以上の収益性の達成という点で、競合他社を凌駕しています。今日、90%のビジネスプロフェッショナルが、データとアナリティクスが企業のデジタルトランスフォーメーション構想のカギを握っていると答えています。しかし、多くの企業は、データの力を過小評価する伝統的なビジネスモデルやアナログなプロセスの重圧のもとで、いまだに苦しんでいます。手入れをしないデータは指数関数的に劣化し、企業にとって無用の長物となりかねません。

だからこそ、組織がデータガバナンスの取り組みを成功させるために、データスチュワードを選択する必要があるのです。データスチュワードは、データ資産の安全性、信頼性、可用性を保証し、データ品質向上のための明確な目標を設定します。データを必要悪としてではなく、競争力のある資産として捉える文化に組織を移行させるためには、データスチュワードの役割は極めて重要です。

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