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- 1.データガバナンスとは？
- 1-1.データガバナンスは、データ利活用の推進にあたり守るべきルールををつくり、守らせること
- 1-2.データガバナンスなしではデータのサイロ化が起きてしまい、DX推進が出来なくなる
- 2.データガバナンスの実践に役立つフレームワーク3選
- 2-1.DMBOKホイール(Data Management Association International)
- 2-2.データガバナンス成熟度モデル(Gartner)
- 2-3.データマネジメント成熟度モデル(CMMI Institute)
- 3.いますぐ取り組むべきデータガバナンスの実践例10選
- 3-1.重要なKGI/KPIは自由な集計を禁止とし、ユーザーにはBIシステムを使わせる
- 3-2.ユースケースが曖昧なメタデータは整備させない
- 3-3.データ品質の要求を5W1Hで定義し、むやみにデータ品質管理ツールを導入させない
- 3-4.データ品質を破壊する社内外のシステム変更をコントロールする
- 3-5.データモデリングには口出しせず、データが検索できることを担保させる
- 3-6.データの可用性・完全性・性能をレポートさせる
- 3-7.個人情報の流出への対策を最優先で実行させる
- 3-8.データ利活用のために収集したデータの統合先（サーバー、ストレージ等）を1箇所に限定する
- 3-9.個人情報がどこに保存されているか台帳で管理する
- 3-10.マスタデータ管理は真っ先に取り組む
- 4.まとめ
(2021/04/06)