データマネジメントの始め方

はじめ方#

主導してくれるか、権限移譲してくれる人がいれば心強いです。そうでない場合は個人で始め、価値を感じてくれる人を増やし、チーム、組織を作っていきましょう。

基本的な考え方#

評価されやすい見た目のインパクトの出やすいデータマネジメントから着手しましょう。立ち上げに当たって印象付けは重要です。データサイエンティストがデータソースから頑張っているなら、データウェアハウスをきれいに作るだけで喜ばれるでしょう。あるいは、データ分析する下地がないなら、データの可視化から始めてみましょう。データ収集の下地がないなら、計測系を仕込むところからスタートですが、ROI の算定が困難なため、説得に苦労することになりそうです。

重要性を認知してもらえたら ROI 中心に仮説を立て、計測系を設計し、実行、評価していきます。データマネジメントは、直接的には利益を生みません。しかし、それによって効率よく利益を生む構造を作ることができるため、その影響を正しく計測しておくべきです。

着手順の決め方#

最初に派手なものを着手したら、次から ROI 中心にコツコツ実績を積み上げていきましょう。大別すると、リスクを低減するための戦略、リターンを増大するための戦略、データ組織を作る戦略が必要になります。

リスク低減戦略#

リスクの低減は目に見えない実績ですが、データ資産を法的に正しく扱うことは組織を守ることにつながります。具体的には以下のようなリスク低減の戦略があります。

データのライフサイクル全体の可用性を管理する
データの最低限の完全性を保証する
データベースオペレーションの管理計画を立てる
重要なイベントアラートを定義する
SLA と評価尺度を決める
データのセキュリティレベルを定める
セキュリティレベルを定期的に見直す業務フローを設計する
プライバシと機密性に関するポリシーを浸透させる

リターン増大戦略#

リターン増大はわかりやすい実績になります。それゆえ要望も肥大化しやすいため、着実に実績ベースで効率よく ROI を積み上げていきましょう。ただし、のんびりしていると社内規格が乱立する点にも気を配りましょう。リターン増大には以下のような戦略があります。

理想のアーキテクチャとそのビジネス価値を検討する
データベースオペレーションの管理計画を立てる
業務に必要なデータ、データソースが業務要件を満たすか評価する
データを統合するシステムの設計、開発をする
データの関連性を管理する
アジャイルなデータモデリングの仕組みを設計する
データ定義の所有者や責任の所在を定義する
マスタデータの変更プロセスを定義する
マスタデータを参照するルールを決める
SLA と評価尺度を決める
散らばっているドキュメントが何なのか分類と整理を行う
リスクの大きな非構造化データを管理する業務ルールの規定を行う
非構造化データを管理できる情報システム資産台帳を作る
高品質なデータを定義する
データごとの重要性を評価し、重要な順に品質向上の計画を立てる
データ品質の管理ルールを改善する仕組みを作る
支援対象となるデータ利用者の要件を理解する
データソースと BI の整備を行う
メタデータをビジネス、テクニカル、オペレーショナルな領域に分類する
メタデータに必要な要件を定義する
メタデータリポジトリを用意する
メタデータの運用方法を決める

データ組織戦略#

ライフサイクルの長いデータを管理し、資産にしていくためには、組織化や意識作りが必要不可欠です。例えば以下のような戦略があります。

現状分析して組織の戦略とギャップの大きい部分を把握する
データ管理の全体指針とルールを定める
トップダウンの推進、承認、支援、報告体制を浸透させる
運用チームを整備する