データガバナンス・サービス

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企業におけるDX活動の中で、蓄積されたデータから新たな付加価値を見いだそうとする「データ利活用」が積極的に行われています。
データ利活用の範囲が拡大し、組織横断的になり、利用者や扱うデータ種類が増えるにつれ、データ品質やセキュリティを適切に管理するための仕組み(データガバナンス)を整備することが重要となってきます。

組織横断的なデータ利活用に必要なデータガバナンス

多くの企業は、ビジネス変革や新商品開発、新たなカスタマーエクスペリエンス(CX)の創出などを目的として、社内外のデータを組み合わせ・分析し示唆を獲得する「データドリブン経営」に注力しています。一方、データを有効かつ効率的に活用するためには、社内にばらばらに存在するデータ(ERPなどの基幹システムのデータ、DWH、データレイクなど)を共通のルールにより、統合することが重要となります。
これまで別々の部門で、別々のシステムにおいて管理されていたデータに対して包括的かつ統一的な方法で管理するために、データガバナンスに取り組む必要があります。

EYのデータガバナンスフレームワークとアプローチ

EYではデータガバナンスの全体像を以下のように考えています。

① 経営層による監督
経営戦略に基づくデータガバナンスの方向付けを行い、執行層の実行状況をモニタリングし、活動全体を評価する

② 執行層による遂行
データ管理の企画/設計を行い、データ取得・データ基盤構築をした上で、データ利活用および運用を行う

図1)データガバナンス全体像

上記2層の構築にあたり考慮すべき要件が、データアーキテクチャ、データモデリングなどの「データガバナンス検討要件」となります。これらの要件をデータガバナンス全体像において、どのステップでどの程度考慮すべきであるかを整理していくことになります。

また、整理された内容を踏まえて、ガバナンスが効率的・効果的に運営されるように、「データガバナンス構成要素」に反映する必要があります。

一般的には、以下の流れによりデータガバナンス整備をご支援いたします。

図2)進め方のイメージ

データガバナンスに関する主なサービスメニューは以下の通りです。

フェーズ

実施事項

推奨するアプローチ

0
現状把握

データガバナンス成熟度の診断

対象となる組織やプロジェクトに対するデータ管理態勢の成熟度を測定する

1
体制構築

データガバナンス体制の確立

データ利活用目的に沿った管理方針を定め、データガバナンスの体制(役割と責任)を整備する

2
ベースラインの整備

データセキュリティ態勢の確立

データを安心・安全に活用するため、業界ならびに各社のレギュレーションを鑑みたセキュリティに関わる基準・ルール・プロセスを定義する

3
標準化

データの標準化・品質管理態勢の確立

社内のデータ資産を、時間の経過とともに劣化することなく常にビジネス利用に適した状態に維持するため、品質に関する基準を定義する。また、定義した基準が守られているか評価・観測するためのルール・プロセスを整備する

4
仕組み化

データガバナンスの仕組み化

定義した各種ルール・プロセスを永続的に維持・管理していくための仕組み化を実現すべく、ビジネスプロセスへの落とし込みや、ITソリューションの導入を実施する

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