データガバナンス

現在多くの企業がデータドリブン経営を目指し、データ利活用を推進しようとしていますが、現場ではデータに関わる課題が山積しています。
 

＜データ利活用に取り組む企業に見られる典型的なデータ活用基盤の課題＞

• ソースデータ
  もともと利活用に向けたデータ形式や粒度で整備されているわけではないため、整理・整形が必要。また、データ品質が必ずしも保証されていない。

• データ集約
  情報システム部門がユーザの利活用したいデータを準備するのに時間がかかりすぎてビジネス機会を逸する。

• データ蓄積
  ソースシステムからデータレイクへデータを移しても、ユーザがそのデータの意味や属性、来歴などがわからないために、利活用が進まない。

• データ組織
  利活用したいデータの仕様を把握し、データ品質に責任を持つべきデータオーナーやデータスチュワードなどの役割が組織の中で明確でない。
   

どの課題から着手すべきか、大抵の企業はそれすら決めかねている状況です。

デロイト トーマツでは、下図で示しておりますように、データに関する典型的な課題について、ゼロからではなく、データガバナンス・フレームワークを用いることでの根本原因の特定をより効率的に実施します。その上で、将来派生する問題を想定して、効果的な打ち手（クライアント側の対応アプローチ）を検討するという体系的な方法論により課題解決を行います。

詳細はPDFをダウンロードください。
 

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デロイト トーマツ グループのデータガバナンス・フレームワーク（Ver. 1.0）

デジタルガバナンスにまつわるリスクマネジメントや重要性についてはこちらの書籍でもご紹介しています。