企業データ管理:有用性と必要性

はじめに

私たちのデジタル世界は情報に依存しています。 データはどこにでもあります。 なぜこれほど多くの企業、組織、アナリスト、コンサルタントがこれを心配しているのですか？

データは事実の表現です。 データをコンテキストに配置することで、情報が作成されます。 優れたデータ管理がない場合、多くの場合、自動的に管理および制御情報が無効であることを意味します。 長期的には、これはもはや正常に機能することができない程度に組織を麻痺させるでしょう。 その理由は、管理情報が信頼されなくなったため、重要な決定が遅すぎるためです。 さらに、部門レベルでの業務プロセスの処理には、部門の活動がうまく調整されていないため、ますます多くの時間と労力が必要になります。 このような状況では、誰もが自分の作業を実行するために必要なデータを作成および管理するだけであるため、独自のデータ定義セットを使用します。 部門が不注意のためにお互いを責めるので、管理措置はお互いの上に積み重ねられ、ビジネスプロセスはさらに興奮し、下向きのスパイラルになります。 したがって、データ管理を組織内で独立した専門的な場所にするための説得力のあるビジネス上の理由があります。

また、法律や規制は構造化されたデータ管理を強制します。 デfinanciôleセクター zoals Basel en Solvency vereist dat een mechanisme voor datakwaliteit en herleidbaarheid van in rapportages gebruikte informatie geborgdはbinnen de organisatieです。 バーゼルII stelt in dit verband:”銀行は、承認された格付の割り当てに固有のデータの正確性、完全性および適切性の評価を含む統計的デフォルトまたは損失予測モデルにデータ入力を審査するためのプロセスを備えていなければならない”。 Kwalitatief datamanagementはbelangrijk om te kunnen voldoen aan deze eisenです。 システム内のデータの正確な記録は、そのようなプログラムの中で最も時間のかかる部分の1つです。 このような状況では、法令やサプライヤーや顧客との契約に起因する外部要件を遵守することは困難です。

エンタープライズデータ管理は、構造化された方法でデータを識別、分類、登録、モデリング、ロック解除、セキュリティ保護、アーカイブ、および破棄に焦点を当てた組織内の一連の活動です。 “エンタープライズ”という用語は、組織全体のデータ管理の性質を反映しています。

データ管理が事業運営においてこのような重要な役割を果たしているという事実は、一部の組織管理者の声明によって強調されています。 DsmのCIOであり、2011年にcio of the yearに選出されたAloys Kregtingは、”CIOは情報の価値について特に心配する必要があります。 あなたは、どの人々がいつどの情報を必要とするかを非常によく知っていなければならず、またそれを容易にしなければなりません。 これは、レポートとマスターデータ管理の重要性を再び強調しています。’

Als tweede de CEO van een olie-exploratie-en productiebedrijf die zich realiseert dat goed datamanagement voor zijn bedrijf een volgende stap naar business excellence is en hem in staat stelt zich te onderscheiden van zijn concurrenten:”継続的な改善努力は、これらの変更を利用し、それらが提供する隠された価値を明らかにすることに焦点を当てます。 これは、プロセスの簡素化とデータ管理の強化を促進し、より迅速で情報に基づいた意思決定、顧客のニーズへの応答性の向上、無駄の削減を実現し、競争力’

資産としてのデータ

データは、示されているように、事実の表現です。 ビジネス環境に投影されるのは、”事業運営に関する事実”です。 文脈や構造がなければ、このデータには企業にとって付加価値はありません。 彼らは本当に会社に価値を追加するためのコンテンツと意味が欠けています。 私たちは、構造化データ（データベースに格納され、順序付けられている）と非構造化データ（行、列、またはレコードに含めることができない文書、ファイル、画像、テキストメッ

追加情報がなければ、このデータを分類、登録、アクセスすることは不可能ではないにしても困難です。 このデータにコンテキストを追加すると、データは意味を持ちます。 次に、参照、日付と時刻、メッセージの意味、形式を追加します。 これはデータ構造を与え、情報になります。 関係を作り、パターンを識別することによって、異なる情報源を互いに関連付けると、情報は知識になります。 これはまた、ビジネスインテリジェンス（BI）の付加価値です：会社の経営陣による意思決定の目的のために組織内の異なる情報ユニットを接続します。 図1も参照してください。

図1. データの値をコンテキストに入れます。

自分のデータを意味のある情報に構造化し、この情報を社内のナレッジワーカーが論理的にアクセスできるようにすることができる組織は、競合他社を支配することができるようになります。 このデータの固有の商業的な力を活用することは、企業や組織に競合他社よりも戦略的な優位性を与えるでしょう。 エリック*シュミット、その後、GoogleのCEOは、2010年に述べています: “私は、社会がすべてが利用可能で、知ることができ、誰もが常に記録したときに何が起こるかを理解しているとは思わない。 たとえば、民間部門では、ビッグデータを完全に使用する小売業者は、営業利益率を60％以上増加させる可能性があると推定しています。'()

Maar het gaat niet alleen om het goed structureren en onsluiten. Een aantal jarenはde heersende gedachte dat BI het probleem van goede managementinformatievoorziening zou oplossenでした。 世界のすべての主要な企業や機関は、高価なBIプログラムを実行し、高価なアプリケーションを実装しています。 それにもかかわらず、会社の経営陣は満足していません。 BIはすべてのビジネスデータのロックを解除するわけではなく、実際には主に構造化データに焦点を当てていますが、非構造化データの価値には十分な注意が払われていません。 さらに、レポートは簡単に適応することができないため、特定の時点で会社のニーズに十分に焦点を当てていないことがよくあります。 研究に基づくKPMG、: “Itへの巨額の投資は、必ずしもより良い情報を保証するものではありません。 さらに重要なのは、データの収集、処理、表示方法を根本的に変更することです。'()

Gestructureerde data die door een datawarehouse worden ontsloten,zijn waardeloos als de kwaliteit van die data niet goed is. Ongestructureerde gegevens(ca. 85%van alle bedrijfsgegevens)kunnen niet via een datawarehouse worden ontsloten. デvraagはダン鍬je dezeデータ’goed’krijgtエンワットgoed datamanagement voor ongestructureerde gegevensです. この文脈では、組織によって設定された品質要件に従って良い手段があります。 良いデータは自然に来るものではないことは明らかです。 管理フレームワークが必要です。 管理フレームワークには、企業が論理的かつ慎重に組織を整理し、組織に投資しなければならない活動が含まれています。 これはデータ管理であり、構造化された方法でデータを識別、分類、登録、モデル化、アクセス、保護、アーカイブ、および破棄するための事業運営を目的とした組織内のすべての活動が含まれます。 企業データ管理（EDM）という用語は、組織全体で全社的に実行される活動に関係するため、このために使用しています。

データを適切に管理することで、事業運営や収益に価値を追加できるという認識により、アナリストやコンサルタントは、土地、建物、機械などの他の事業資産とデータを同一視するようになりました。 この文脈では、データはビジネス資産としても記述されます。 資産は十分に管理されている必要があります: よく維持され、よく確保され、監督し、資産もタイムリーに交換する必要があります所有者がなければなりません。 他の資産と同様に、データも販売することができます。 値はそれから派生することができます。 善意と不正な企業の両方にとって一定の価値を表すアドレスファイルを考えてみてください。

世界の大手企業のリーダーはこれをよく認識しています。 データ関連のプログラムは、アクションリストに目立つように機能します。 ハケット・グループは次のように述べています: “企業が認識しているのは、アプリケーションでたくさんのお金を投げたが、データを標準化して浄化することなく、意味のない情報を得ているというこ 彼らは、異なる定義を使用しているビジネスを持っています,それは別の指標を計算しています,それは別の階層を使用しています. マスターデータ管理のこの全体の概念は、企業が最終的に予測分析を持つポイントに到達できるようにするために絶対に重要です。’. デ-ビジネスケースomマスターデータ管理(MDM)programmaのte starten lijkt明らか: “2013年までに、MDMは組織のデータ冗長性を削減し、冗長データの管理に関連するコストの80％を節約できます”。 ()

Modellen voor Enterprise Data Management

Over het beheersen van data wordt al tijden nagedacht en er zijn dan ook modellen en methodieken te over,die allemaal claimen het beste antwoord voor de inrichting van Enterprise Data Management te hebben. De国際標準化機構,beter bekend als ISO,kent talloze standaarden die elk op zich weer een deelaspect van het spectrum van data behandelen. たとえば、ISO27001は情報のセキュリティに対応しています。 ISO15489は、アーカイブの観点から情報を管理するために使用される標準です。 Iso23081はメタデータの標準です。 さらに、ISO19005は、データの外観のためのガイドラインとして使用することができます。 標準はたくさんあります。 COSOのような他のフレームワークや、CobitやISFのようなフレームワークは、より広い意味でのデータの重要性を語っていますが、リスクの観点からのみです。

知識のデータ管理体

より完全なモデルはDAMA-DMBOKのモデルのようです。 これには、データ管理の分野における”ベストプラクティス”のコレクションが含まれており、実践からの新しい洞察が数年にわたって補完されてい DAMA-DMBOKガイド（フル：知識のデータ管理体）は、データ管理に関する知識を普及させるためのデータ管理者とデータ専門家に焦点を当てた国際組織であるデータ管理

DMBOKは十の異なるデータ関数を区別します。 これらの機能を図2に示します。 データガバナンスは、他のドメインを接続する機能です。 それぞれのドメインについて、現在の作業方法や手順、使用されている技術、組織文化などの環境要因を考慮する必要があります。

図2. DAMA()によるデータドメイン。しかし、

ダマもその弱点を知っている。 たとえば、名前付き関数が広い用語で相互に参照するだけであるため、ユーザーは常に関数とより広範な重要性との関係を見るとは限りません。 さらに、DAMAは当分の間、伝統的な構造化データに焦点を当てているようです。 たとえば、ソーシャルメディアコンテンツの重要性についての話はまだほとんどありません。 DAMA内のデータセキュリティは、主にデータの技術的保護に焦点を当てています。 また、世代がデータをどのように扱うかの違いは、関連する要因（環境要因）としてまだ明示的に含まれていません。 最後に、それはおそらく最大の異議であり、それはすべての概念的なフレームワークの上にあります。 概念や用語を読者に十分に明確にするための実用的な例が欠けています。 矛盾した解釈の危険性があります。 フレームワークをどのように実装すべきかも明確ではありません。 これは、知識の体の主な目的に反しています。 これは、それらの使用がデータ管理の適用における一貫性を促進することを確実にすることを目的とすべきである。

Kpmgエンタープライズデータ管理モデル

上記のモデルには、プロのデータ管理組織を実現する際に考慮する必要がある重要な要素が含まれています。 しかし、データ管理の運用化のためには、これらのモデルではカバーされていない他の多くの側面が重要です。

まず、これは、組織内のシステム間、および組織と第三者の間でデータが交換されるという事実に関係しています。 データ管理は、データが提供される形式、提供されるデータの品質の検証、データがさらに処理される前の可能な濃縮ステップ、およびプロセスでエラーが発生した場合の手順について、良好な合意を確実にする必要があります。 当社は、これらの活動を”取得および作成”および”配布”という用語の下でグループ化します。

さらに、EDMはEDM構造全体を維持できるようにする必要があります。 組織は、EDM活動の運用実施中に特定された証拠書類および問題を記録するためのプロセスを有するべきである。 これらはEDMガバナンス協議機関で議論されており、既存の手順と技術の適応につながることを示しています。 これは、組織が新しいデータオブジェクトを監視するために、組織内で使用されるデータ品質ダッシュボードを適応させる必要がある状況と考えること その後、この変更に関する意思決定を準備し、決定後にダッシュボードに変更を実装する”変更プロセス”が存在する必要があります。

最後に、組織によって実施されるすべてのEDM活動は、有効性と効率性について評価されるべきである。 組織内の主要なプロセスと同様に、EDMには、EDM活動の実施がそれについて行われた契約に従っているかどうかを確認するために使用できる”計画、実行、 “プロセス監視”はこれを可能にし、EDM組織が独立して逸脱を識別し、是正措置を講じることを可能にする。

これは、図3に示すKPMG EDMモデルに変換されます。

図3. Kpmgの企業データ管理モデル。

以下は、モデルの主要な要素の簡単な説明です。

• データガバナンスは、データ管理活動を（指示）することに焦点を当てています。 戦略、政策、役割、タスク、責任などの事項がカバーされています。
• データアーキテクチャとは、組織内のデータオブジェクトとデータ構造をデータモデルで確立し、記録することです。 これらは、情報分析とプロセスとシステム構築の基礎を形成します。
• マスターデータ管理は、マスターデータと参照データの品質を確保することです。 究極の目標は、ユニークな（”黄金の”）レコードを作成することです。
• データウェアハウスは、リレーショナルデータベースにデータを格納するアーキテクチャを定義するためのアクテ
• ビジネスインテリジェンスは、組織の管理のための情報を提供し、それに基づいて意思決定を行うことができるように、データウェアハウスに含まれているデータのロックを解除する責任があります。
• データ品質管理には、品質基準の構造化された定義、実際のデータ品質の分析、およびその報告が含まれます。
• コンテンツ管理は、データの分類、文書フローの構造化、アクセス可能なようにすることに焦点を当てています。
• アーカイブは、非アクティブなデータを他の環境に移動することに焦点を当てています。
• Onder de Governance Operationsは、datamanagementelementenを超えるメタデータ-デ-informatieです,zoals technische en functionele beschrijvingen van dataobjecten en datamodellen. データベース管理richt zich op het operationele technisch beheer vanデータベース。 データセキュリティricht zich op het beveiligen van data tegen ongeoorloofde inbreuken op die data. Id管理totスロットregeltデtoegang totデータ.

EDMのこれらの要素のいくつかのより詳細な説明については、このコンパクトに含まれるEDM要素に関する個々の貢献を参照してください。

EDM組織の観点から

この記事では、EDMモデルを実際にどのように実装できるかという疑問に対する答えがまだあります。

図3に示すようにEDMのさまざまな部分を通過し、それらを自分自身で動作させると、これらの部分に論理的な順序がほとんどないという印象がすぐ 図3は、要素の構築と実装の優先順位付けや段階的な提案がないことを示しています。 データガバナンスは、他のすべての要素を接続することは明らかです。 これにより、ドメイン間に順序付けがないこと、およびEDMの部分が処理される順序が本質的に任意であることを示したいと考えています。 例外の1つはデータガバナンスです。 データガバナンスがEDMの他のすべての部分の間にあるというリンクは、組織内にデータガバナンスがなければ、実際にはデータ管理活動が正常に開発され、実

データガバナンスは、すべてのデータ管理活動の基礎を築いています。 基礎なしで、それらは構造および関係なしで空間で多かれ少なかれ掛かる緩いブロックである。 データ標準やデータ定義が不十分である間にBIソリューションを購入して実装したり、信頼性の高い管理情報に到達するために必要なデータ品質が望まれていたりする可能性があります。 すべてのシステム開発の基礎となる包括的な企業データモデルがないため、他のシステムに接続しないシステムの設計と購入に貢献できます。 最後に、それは積極的に画像と責任への損傷につながるプライバシールールに関係なく、ウェブサイト上のインターネットユーザーが残した痕跡を使用して、組織につながることができます。

データガバナンスは、会社の経営陣によってサポートされているデータ管理のための全社的なビジョンと戦略があることを保証します。 ビジョンは、私たちが達成したいことを教えてくれます。 これを達成する方法についての戦略。 彼らは、組織の野心をそのまま反映しています。 すべてのデータ関連の活動は、このビジョンに適合しなければならず、戦略は、これらの活動の一貫性を保証します。 この戦略は、組織内のデータ管理の範囲も決定します。 包括的なDAMAモデルにもかかわらず、組織はすでに分散的に記入されている可能性があるため、特定の事項を考慮しないようにすることができます。 一般的な現象は、例えば、HRが独自のデータ管理組織を作成し、中央データ管理組織が開発したガイドラインと基準を限定的に使用することです。

データガバナンスはまた、ポリシールールの策定に注意を保証します。 これには、情報セキュリティポリシー、データアーキテクチャ、アーカイブ、およびデータ品質に関するポリシーが含まれます。 さらに、データガバナンスにより、データ管理の組織的な埋め込みが保証されます: 誰が最終的に責任を負い、戦略、政策、基準、役割、所有権についての決定はどこでどのように行われますか。 たとえば、組織内でデータ管理活動がいつどのように報告されますか？ マスターデータメンテナンス活動の実行をどのように組織するのですか？

この精緻化から、データガバナンスが優れたデータ管理の基礎であることは明らかかもしれません。 組織がどの成熟段階にあるかにかかわらず、データガバナンスの品質に目を向け、その実装が満足できるかどうかを確認することは常に重要です。

組織がデータガバナンスを順番に持っているとします。 優先順位付けの観点から、他のどのデータ管理コンポーネントが最適化の対象となるかを明確にするガイドラインやベストプラクティスはありますか？ 実際には、そうではありません。 つまり、私たちの経験では、これは組織自体の議題から生じる優先順位に依存すると言われています。

組織が従来の情報システムを新しいERPシステムに置き換えることを決定したとします。 次に、これがデータ管理にどのような影響を与えるかを自問することができます。 では、最優先事項は何ですか？ これにより、必要なデータ移行の結果として「データ品質管理」が優先される可能性があります。 汚染されたデータがクリーンアップされ、メタデータ文書が対処され、マスターデータ管理が改善されます。 たとえば、データ統合アプリケーションを実装すると、データアーキテクチャモデルを更新し、データ品質アプリケーションを選択して実装して、他のプラットフォームと交換される前にデータをクリーンアップしてエンリッチすることができます。

図4. ビジネスモデルとEDMの関係。

結論として、データガバナンス基盤からは、組織のビジネスアジェンダに応じて、そのアジェンダを実現する上で、その時点で最も付加価値を提供する これを図4に示します。 ビジョンと戦略の観点から、ビジョンと戦略に定められた目標を実現するために必要なビジネスモデルが実現されます。 このビジネスモデルは、プライマリプロセスとサポートプロセスに要求を配置します。 これらのプロセスが機能するためには、リソースが必要です。 これらは、人事、データ、およびITリソースにさらに細分することができます。 特定のケースでデータ側に必要なものと量は、ビジネスアジェンダによって決定されます。 EDMは、これがどのように組織されるべきかのためのツールを提供します。 これはオーダーメイドであり、それ自体がデータ管理活動の固定パターンに巻き込まれることはできません。

結論

この貢献では、組織が生成するすべてのデータを管理するためのアプローチとしてEDMを概説しました。 これを適切に解釈することで、このデータが組織が設定した品質要件を満たしていることが保証されます。 これは、プロセスを実行し、情報に基づいた意思決定を行うために管理を可能にするために必要なデータが正確で完全でタイムリーに利用可能であるこ これにより、データは他のすべてのビジネス資産と同様に管理する必要がある”資産”になります。 私達はEDMの構成部分で更に詳しく説明しました。 これにより、データ品質を確保するための基盤を形成する管理活動の枠組みが作成されました。 最後に、これらのコンポーネントの実装は、固定された枠組みに従って行うことはできないと主張してきました。 EDMのどの部分が操作化でピックアップされ、最適化されるかを決定するのは、ビジネス戦略と優先順位付けです。 この中で重要な役割は、EDMのための全社的かつ経営陣がサポートするビジョンと戦略を確実にするデータガバナンスによって再生されます。