データ管理とビジネス戦略の接点には、データスチュワードがいます。データスチュワードは、データの完全性を保護し、情報に基づいた BI（ビジネスインテリジェンス）を実現することを任務としており、現代の組織にとって基本的な存在です。また、スチュワードによって、データがクリーンで、コンプライアンスに準拠し、効果的に活用されていることが保証されます。そこで本記事では、企業のデータ環境をナビゲートし活用する上でのデータ管理の重要な役割について詳しく見ていきます。
主なポイント
- データスチュワードシップは、組織内のデータ資産の管理、完全性、信頼性、アクセシビリティ、セキュリティを保証するもので、データ・ガバナンスの基本であり、データ・ライフサイクル管理、データ・カタログ化、データ完全性の維持などの側面を含む。
- データスチュワードは、データ管理を組織のガバナンスフレームワークと整合させる上で極めて重要であり、多様なスキルセットが求められ、データライフサイクルの監督、データプロセスの文書化、意思決定をサポートするためのデータ品質の監視などの責任を担う。
- 効果的なデータスチュワードシップは、データ品質の維持、規制の遵守、データ主導の意思決定の促進、進化するビジネス要件やテクノロジーへの対応など、BI において重要な役割を果たす。
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データスチュワードシップについて
データスチュワードシップの核心は、組織のデータ資産を管理し、その完全性、信頼性、アクセシビリティ、セキュリティを確保することであり、この役割には、細部に対する鋭い目と、最高水準のデータ品質を維持するためのコミットメントが必要です。スチュワードは、企業全体のユーザーが必要なデータに利用可能な形式でアクセスできることを保証し、データガバナンスを実施する上で重要な役割を果たします。また、データガバナンスのフレームワークでは、データスチュワードシップはガバナンスポリシーの遵守とデータプライバシーやセキュリティの保護を推進します。
データスチュワードの役割を理解するには、データスチュワードシップの内容を詳しく見る必要があります。以下のセクションでは、データスチュワードシップの主な構成要素と、データスチュワードシップとデータガバナンスの関係に焦点を当てながら、データスチュワードシップとは何かを探っていきます。
データスチュワードシップの焦点
データスチュワードシップは、万能の役割というわけではなく、これには幅広い責任が含まれており、それはすべてデータの最適な管理と使用を保証することを目的としています。 また、データ管理の重要な焦点領域の 1 つに、データのライフサイクルの管理があり、データが作成された瞬間からアーカイブされるまで、データ スチュワードが関与し、シフト レフト データ ガバナンスのような実践を通じてガバナンスとセキュリティを確保します。
データスチュワードシップには、以下のような重要な側面があります：
- データのカタログ化：データの検出可能性と使用率を上げるためのデータ ディレクトリとメタデータレポジトリの作成と管理
- データ利用：データの適切な利用の保証
- データの完全性：データの完全性の維持
このような側面は、効果的なデータスチュワードシップと機密データ保護の基本となります。
データスチュワードシップとデータガバナンスの関係
「データスチュワードシップ」と「データガバナンス」は表裏一体であり、データガバナンスがデータ管理の包括的な方針と手順の設定するのに対し、データスチュワードシップはその方針を戦術的に実施します。また、データスチュワードは、データの完全性、明確性、ガバナンス・ポリシーによって設定された使用ルールの遵守を保証します。
データガバナンス文化の推進は、組織内の部門間の連携と連絡を促すのに非常に重要です。そしてデータスチュワードはそれにおいて重要な役割を果たし、さまざまな部門間の橋渡し役として機能し、データ管理に関して全員が同じ認識を持っていることを保証します。
データスチュワードの役割
データスチュワードは、データ管理を組織のガバナンスフレームワークと整合させるべく、IT 部門とユーザーの間の重要な仲介者として機能します。また、組織全体のデータ・ガバナンス・ポリシーの遵守ではなく、細分化された責任を管理し、その役割は部門間の連携によって技術的なものからビジネス指向のものまで多岐にわたります。
データガバナンスのフレームワークが進化するにつれて、データスチュワードは技術的な要素に重点を置いたり、より運用的な責任を担ったりと、その役割を調整していきます。データスチュワードには、プログラミングやデータモデリングなどの技術的スキルに加え、ビジネスセンスや強力なコミュニケーション能力など、多様なスキルが求められます。彼らは、より良い組織の意思決定のためにデータを活用し、その継続的な妥当性を確保するための革新的な方法を模索する戦略的思考者なのです。
データスチュワードの仕事
データスチュワードシップには様々な責任が伴います。中でも重要なのは、データガバナンス、アクセス、業界や政府の規制へのコンプライアンスを確実に維持し、信頼を築き、透明性を示すことであり、それには、データの系統管理、データのライフサイクルの追跡、データの完全性を維持するためにエラーを発生源に遡って解決することなどが含まれます。
データスチュワードが担う仕事には以下のようなものがあります：
- ステークホルダーやユーザーが気軽にアクセスできる、要素、決定、ビジネスルールの明確なデータのドキュメント作成
- 収集、保管、処理などのデータライフサイクル全体の監督
- 不整合を減らし、ガバナンス原則に沿うための、データの品質と整合性の継続的な監視
データ所有者やアナリストとの協働
データスチュワードは孤立して働くのではなく、組織内のデータ所有者やアナリストと密接に協力します。この連携は、高品質なデータと戦略的な活用を確保したり、アナリティクスや業務上の意思決定に使用されるデータに対する信頼を醸成する上で極めて重要です。
例えば、フレディマックの一戸建て部門のデータスチュワードシップモデルの導入がうまくいったことで、ビジネス主導のデータスチュワードシップの有効性が浮き彫りになりましたが、 IT というよりもビジネス側の主要なステークホルダーがより関係しています。新しいデータ ポリシーについて幅広い合意を得るには、データ スチュワードとチーム メンバー間の積極的な連携も必要だということです。
BI におけるデータスチュワードの価値
BI（ビジネスインテリジェンス）の世界では、複数のデータスチュワードが重要な役割を果たし、以下のような方法で組織のデータの価値を上げてくれます：
- データ品質の維持
- セキュリティ対策の実施
- 関連ポリシーの遵守
- データワークフローの効率化と促進
- データの収集から廃棄までのライフサイクルステージの効果的な管理
彼らの仕事で、健全なビジネス意思決定の基礎となるデータの品質と信頼性が保証され、データのライフサイクルの管理や監督によって、価値あるインサイトや情報に基づいた意思決定のための安定した基盤が構築されます。
価値あるインサイトのための高品質データの確保
データスチュワードは、データの品質と完全性を保証する上で重要な役割を果たします。そして、データスチュワードが定期的な監査の実施や、最高水準のデータの正確性と品質を維持し、正確なデータ分析のための基礎を築くことで、データアナリストは、情報に基づいた意思決定に不可欠な、有意義なパターンやインサイトを抽出することができます。
データスチュワードは、データ品質を上げるためにプロセスを効率化することで、以下ができるようになります：
- ステークホルダーが使うデータに対する信頼と信用の構築
- データの確定、コンテクストの構築、役割と所有権の明確化のための、組織横断的な議論の促進
- データの理解と質の向上
また、組織のデータ資産の日々の運用の管理も行うことで、組織のためにその品質やアクセシビリティを保証します。
データに基づく意思決定の促進
データスチュワードは、データ主導の意思決定を以下のように大幅に強化します：
- 十分な情報に基づいた意思決定の基礎となる、データの正確性と関連性を証明する。
- データを確実に全社的に統一して一貫性を持たせることで、データに基づいた意思決定ができるようにする。
- 技術データチームとビジネスユーザーの仲介役として、分析および業務上の意思決定に使われるデータの信頼醸成を支援する。
データスチュワードとデータアナリストは、どちらもデータの専門家であり、データ管理の最適化や、組織内のデータ主導の意思決定の促進のために協働します。そしてデータスチュワードは、データユーザーと IT 部門との連絡役として、組織の意思決定をサポートするデータ管理を支援します。
組織は、組織のデータを擁護し、その効果的な利用を促進するデータスチュワードを奨励することによって、データ主導の文化を育成すべきである。
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最新のデータガバナンスと進化するデータスチュワードの役割
進化するビジネス要件や技術の進歩に伴ってデータガバナンスの状況が変化する中、データスチュワードの役割も進化しています。彼らは、新しいデータ型と進化する標準に対処するための継続的な取り組みの中で、データ要素の確定や、データ資産の識別いう任務を負っており、データスチュワードが担当する領域内で専門的なサポートを提供するためには、対象領域の専門知識が不可欠です。
データスチュワードの役割は、業務、戦術、ビジネス、技術領域にわたる複数のレベルの説明責任を包含するように広がっており、包括的なガバナンスポリシーとの整合性を維持しながら、個々の事業部門に自律性を付与する「連携型のデータガバナンスアプローチ」が一般的になりつつあります。また、AI 主導のツールは、以下のような目的でデータ管理に統合されつつあります：
- データガバナンスポリシーの実施の改善
- データ品質チェックの自動化
- データ不整合の特定と解決
- データ分類とタグ付けプロセスの効率化
このような AI主導のツールの統合で、データスチュワードシップの実践の有効性と効率性が上がります。
新しい規制とテクノロジーへの適応
目まぐるしく変化するデータガバナンスの世界では、時代の最先端を行くことが極めて重要です。データスチュワードは、GDPR のような新しい規制や新たなテクノロジーに適応し、規制リスクの低減とデータガバナンスの実践の確実な遵守に貢献します。適切なデータガバナンスの実践を確実に順守することで、データの取り扱いに関連する規制リスクや風評リスクの低減に貢献しているのです。
そして、最新のデータスチュワードシップに不可欠な要素である、効率的で信頼性の高いデータアクセスを実現する上で、新たなテクノロジーは重要な役割を果たしています。フレディ マック社のような組織のデータ スチュワードは、データ標準が実際のビジネス プロセスやデータの使用状況と一致していることを保証するワーキング グループの結成を通じて、データ標準の設定を促進しています。
データスチュワードシップの未来
今後を見据えると、データ スチュワードの役割が進化し続けることは明らかです。 彼らが DataOps チームの不可欠なコンポーネントになる可能性が高く、それによって、データ資産の管理におけるより協力的で統合されたアプローチへの移行が浮き彫りになっています。 データスチュワードの仕事が組織内のさまざまな役割にわたって統合されていくことによって、スチュワードシップの原則がより広範になっていくことが予想されるでしょう。
そしてデータスチュワードシップを取り巻く環境は、自動化、プライバシー規制の更新、チーム全体での責任共有モデルを奨励するガバナンスの枠組みによって、ますます影響を受けるようになるでしょう。
効果的なデータスチュワードシップの実践
効果的なデータスチュワードシップの実践は、組織のデータの品質と信頼性を確保する上で極めて重要なステップであり、データスチュワードシップには以下が含まれます：
- データ収集、カタログ作成、在庫管理などの技術的活動の監督
- データの戦略的用途の決定および、データに基づいた意思決定の提唱
- 日常のデータおよびシステム管理のルールの確定および実践
- データ品質に関するメトリクスとベンチマークの確立
データスチュワードシップには「技術的な活動」と「文化的な活動」の両方が含まれ、正確で価値のあるデータを維持するのに非常に重要です。
また、データ スチュワードの効果的なパフォーマンスは、データスチュワードに求められるスキルと知識を提供するのに不可欠である継続的なトレーニングプログラムによって支えられています。 データ管理の取り組みを成功させるには、組織からの多大なサポートやリソースも欠かせません。
明確な方針と手順の確立
明確な方針と手順を確立することは、効果的なデータスチュワードシップの基本であり、その方針は、以下のガイドラインが含まれた、きちんとドキュメント化されたものであるべきです：
- データアクセス
- データ品質
- データプライバシー
- データセキュリティ
そしてこのような方針は、新たな規制や事業目的の変更に対応するため、定期的に更新されるべきです。
透明性のあるデータポリシーは極めて重要であり、それは明確に定められ、データライフサイクルに関わる人が誰でも理解できるものでないといけません。そこでデータスチュワードは、データカタログやガバナンスフレームワークなどのツールを活用してデータ資産を整理し、データガバナンス基準の遵守を徹底します。また、データガバナンスポリシーを監視・実施するプロセスを実装し、データ品質、セキュリティ、コンプライアンスにおいて重要な役割を果たします。
データスチュワードのトレーニングとサポート
データスチュワードが効果的に業務を遂行し、そのスキルや知識を磨くためには、継続的なトレーニングプログラムや組織のサポートが非常に重要です。例えば、オンタリオ州政府のデータスチュワードシッププログラムは、データ管理能力のギャップを埋めるためにスキル構築セッションを統合し、それにより自己学習を支持し、オンラインカリキュラムを制定しています。
データスチュワードシップの導入の成功には、上からの支援も欠かせません。ちなみにフレディマック社のデータスチュワードシップモデルは、データガバナンスの重要性を強調し、必要なリソースの割り当てを確実にした一戸建て事業の責任者によるトップダウンのサポートが成功の一因であるとしています。
まとめおよび Integrate.io ができること
このように、データスチュワードシップは現代の BI において極めて重要な役割を担っており、データ品質の確保やデータ主導の意思決定の促進、新しい規制やテクノロジーへの対応によって、組織のデータ資産の価値を大幅に上げてくれます。また、ケーススタディが示すように、効果的なデータスチュワードシップは、データ品質の向上、より多くの情報に基づく意思決定、コンプライアンスの強化、リスク管理につながります。データがビジネス戦略や業務を推進し続ける中、データスチュワードの役割はますます重要になるでしょう。
Integrate.io は、データスチュワードが組織内で重要な責任を果たせるようお手伝いします。強力なデータ統合プラットフォームを提供することで、様々なソースやシステムにまたがるデータのシームレスな集約、変換、配信を促進し、それれによって、データのアクセシビリティやユーザビリティが上がるだけでなく、データガバナンスやコンプライアンスのプロセスが大幅に効率化されます。また、Integrate.io を使うことで、データスチュワードはデータのライフサイクル管理の監督がしやすくなり、データの品質と整合性を確保したり、データ主導の意思決定をサポートすることができます。詳しくは、こちらのデモでお問い合わせいただくか、１４日間の無料トライアルで、Integrate.io がどのように支援できるかをぜひご確認ください。
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Q&A
Q. データマネージャーとデータスチュワードの違いは何ですか？
A. データマネジャーは「データカストディアン」とも呼ばれ、ビジネス担当者と協力してデータ提供プロセスを実施する責任を担いますが、データスチュワードはデータ管理において異なる役割を果たします。
Q. データスチュワードの主な役割は何ですか？
A. データスチュワードの主な役割は、IT 部門とユーザーの間の重要な仲介役として、データ管理を組織のガバナンス・フレームワークと整合させることであり、組織全体のデータガバナンスポリシーの遵守ではなく、細分化された責任を管理します。
Q. データスチュワードシップとデータガバナンスの関係は？
A. データスチュワードシップとデータガバナンスの関係は、データスチュワードがデータガバナンスによって設定された方針と手順を実施し、データの完全性と使用ルールの遵守を保証することであり、どちらも効果的なデータ管理に欠かせない部分です。
Q. データスチュワードは BI にどのように貢献しますか？
A. データスチュワードは、データの価値の強化、データ品質の維持、セキュリティ対策の実施、ポリシー遵守の徹底を行うことで、BI に貢献します。
Q. データスチュワードの役割はどのように進化しているのでしょうか？
A. データスチュワードの役割は、新しい規制、テクノロジー、データガバナンスフレームワークの変更に適応するために進化しており、DataOps チームに不可欠な構成要素になりつつあります。また、彼らの仕事は、組織内のさまざまな役割に吸収される可能性が高くなっています。
