Data Driven Knowledgebase

データは重要な資産であり、企業にさまざまな利益をもたらします。それは近年の常識になりつつありますが、データの価値を持続的に引き出し、資産として積極的に管理しようとしている組織はほとんどいません。データから価値を生み出すには、積極的にデータマネジメントをする必要があります。

ではデータマネジメントとは？

「データマネジメントとは、データとインフォメーションという資産の価値を提供し、管理し、守り、高めるために、それらのライフサイクルを通して計画、方針、スケジュール、手順などを開発、実施、監督することである」（DAMA International(2018) 「データマネジメント知識体系ガイド　第二版 P 日経BP社）

つまり「活用するために、組織全体で考えて運用していこう」ということです。

ただ、ここで重要なのは、「組織全体」でということです。データエンジニアだけではデータを運用していくことはできません。データの活動範囲は広範囲であり、企業のニーズ、セキュリティなどの面からも、組織全体でデータを運用していくことが大切です。

データマネジメントとDMBOK

DMBOKを作成したDAMAは上記で述べた目標を遂行するための一助としてDMBOKを出版しました。DMBOKはデータという分野が発展するに当たっての、標準的な基礎知識を私たちに提供してくれます。

イントロダクションにおいて「データは資産であり活用したほうがいい！」ということがわかりました。

では、ビジネス上の意義とは何でしょうか？

それは、組織がデータ資産から価値を得られるようにすることです。

しっかり管理されているデータは、信頼性が高く高品質であり、組織の優れた意思決定を促進させます。

また、組織のデータマネジメントのゴールをそれぞれで決定し、そのゴールに向かってデータマネジメントをしていくことも大切です。ここではDMBOKに記載されているゴールを掲載しておきます。

・自社や顧客・ビジネスパートナーを含むステークホルダの情報ニーズを理解しサポートする

・データ資産を取得し、保管し、保護し、健全性を担保する

・データとインフォメーションの品質を担保する

・ステークホルダが保有するデータとインフォメーションへのアクセス、操作・使用を防止する

・企業が付加価値を創造するためにデータを効果的に利用できるようにする

データとは？

データマネジメントとの原則としては、紙でも電子でもデータと呼びます。近年の電子化によって非常に広範囲のものがデータになりました。

データ量とデータの形式なども以前とは比べ物にならないほど増えています。これらを効率的に運用するには、より信頼性と拡張性を持ったデータマネジメントを行う必要があります。

下の図においてデータは最下層に属しており、データそれ自体は真実であり、「何か」を表現するための手段です。データはそれを解釈する情報、例えば読まれる状況などが説明されて初めて意味を持つことができるのです。

これらの追加情報は、「データが何かを表現するとき」の秩序立った体系（システム）と考えられ、これらはメタデータと呼ばれる特殊なデータで記述されます。

データとインフォメーション

データはそのままでは意味を持たない数や記号などでありますが、インフォメーションはデータを何らかの基準でカテゴライズしたものです。

データとインフォメーションのどちらも目的を果たすには必要なことであり、どちらも管理をする必要があるとして、データとインフォメーションはDMBOKでは同じように扱われています。

組織の資産としてのデータ

資産とはそれ自体が価値を持っているものです。組織がより良い意思決定を効率的に行うにはデータ資産が必要不可欠です。組織がより良い意思決定をしようとすればするほど、組織はデータに依存し価値は上がっていきます。

では、より価値を上げるにはどうすればいいのか？

それは新しいデータの収集方法・活用方法を生み出していくことです。そのためにも組織全体で協力して立案をしていく必要があります。

データマネジメントの原則

データマネジメントは他の資産管理と似た性格を持ちます。DMBOKではデータマネジメントの原則を提示しており、これに従うことで戦略ニーズと業務上のニーズのバランスをとることができます。

データは特有の性質を持つ資産

データはそれぞれで管理方法が違い、使用しても失われません。

データの価値は経済的観点で評価可能、評価されるべき

データを資産とするならば、データは価値を持ちます。組織がデータによって意思決定をしたいなら、データの価値を図れる一貫した方法を考え、評価するべきです。

データの管理にはメタデータが必要

データのためのデータがメタデータであり、運用するにはこのメタデータを活用する必要があります。

データマネジメントには予め計画が必要

データは様々なところで生成され、その管理は複雑になりがちです。なので、様々な視点から予め計画をたて、管理していくことが大切です。

データマネジメントは機能横断的な活動で幅広いスキルや専門性が求められる

イントロダクションの部分で学んだように、データを一つの分野で管理することはできません。そのため、組織全体での協力が必要になります。

データマネジメントは全体的な視点が欠かせない

データマネジメントを効率化するには全体に適用する必要があります。

データマネジメントは幅広い視点を考慮する

データが生成される方法や、使用のされ方は様々です。幅広い視点を持って進化していく必要があります。

データマネジメントはライフサイクル管理

データのライフサイクルは複雑になりがちであるため、初めから考慮に入れてデータマネジメントをする必要があります。

データは種類によってライフサイクルの性質が異なる

様々なデータがあるため、要求に柔軟にこたえられる必要があります。

データに伴うリスクの管理もデータマネジメントに含まれる

データは資産であるとともにリスクでもあります。リスクへの対応もデータマネジメントの範疇です。

データマネジメント上の要件がIT上の決定を左右する

組織の決定をサポートするのがデータマネジメントの役割です。

効果的なデータマネジメントにはリーダのコミットが必要

データマネジメントは複雑になりがちであるため、目的や目標に進んでいけるリーダーが必要不可欠です。

まとめ

今回の記事ではDMBOKのデータマネジメントの一部を要約しました。データは資産であり、活用されて行かないともったいないという考えのもと、データマネジメントの原則に配慮しながらマネジメントをしていく必要があります。DMBOKはデータマネジメントの章でデータマネジメントの課題やフレームワークも提供しているので、そういったものを活用してデータマネジメントをしていくことが大切です。