Recommended
More Related Content
Similar to ビジネスファーストアプローチで、データガバナンス戦略を構築する方法
Similar to ビジネスファーストアプローチで、データガバナンス戦略を構築する方法 (20)
More from Precisely
More from Precisely (20)
Recently uploaded
Recently uploaded (9)
ビジネスファーストアプローチで、データガバナンス戦略を構築する方法
- 1. Data Governance Module Overview (Part of Data Integrity Suite) ビジネスファーストアプローチ で、 データガバナンス戦略を構築す る方法
- 2. Your speakers Sales Engineer Precisely Yudai Kasahara 2
- 3. アジェンダ • 会社紹介 • データガバナンスに関するお話 • データガバナンス支援製品に関するお話 • 締めの言葉 3
- 4. メインフレームの ソートツールで ウィットローコン ピュータを設立（後 にシンクソートとな る） Clearlake Capitalがシン クソートを買収し、 ジョセフ・ロジャーズ がCEOに就任。 Trillium ソフト ウェアを買収 CenterbridgeがSyncsort とを VisionSolutionsを合併 ピツニーボウ ズ・ソフト ウェア＆デー タを買収 Preciselyに ブランド変更 Winshuttle 買収 Data Integrity Suite ロンチ Infogix 買収 会社概要 4 1968 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 レガシー データインテグリティの枢軸 データインテグリティの促進 Clearlake CapitalとTA Associates がPreciselyを買収 データインテグリティソフト ウェアのグローバルリーダー 当社のデータインテグリティソフト ウェア、データエンリッチメント製品、 および戦略的サービスは、正確性、 一貫性、およびコンテクストを提供し、 自信を持ってビジネス上の意思決定を 行うことができます。 Integrate Enrich Locate Verify Data Integrity Suite 2022 Transerve 買収 2023 現在のインフラと明日のテクノロジー を接続し、企業のあらゆるデータの可 能性を引き出します。 位置情報データを分析し、優れた 成果を生み出すための実用的な ビジネスインサイトを提供します。 自信を持ってビジネスの意思決定を行 うために、データを理解し、正確性、 一貫性、完全性を確保します。 厳選された最新のビジネスデータ、 ロケーションデータ、消費者データ を活用して、意思決定を強化します。 当社と取引のある Fortune100企業 99 100+ ヶ国で ビジネスを展開 顧客数 12,000 2,500+ 従業員数 ・Connect ・Ironstream ・Automate ・Assure ・Syncsort ・Spectrum ・Trillium ・Data360 ・EnterWorks ・MapInfo ・Spectrum Geocoding ・Spectrum Spatial ・Address ・Boundaries ・Demographic ・Streets ・Points of Interest
- 5. Precisely Solutions & Brands Integrate Verify Locate Enrich Engage 今日のデータインフラストラクチャ と未来のテクノロジーを結びつけ、 すべてのエンタープライズデータの 可能性を解放 データを理解し、正確性、一貫 性、完全性を確保することで、 ビジネス上の意思決定を支援 ロケーションデータを分析し、よ り優れた成果を生む有益かつ実行 可能なビジネス上の洞察を提供 ビジネス、ロケーション、消費者 に関する最新データを専門的に収 集し、より適切な意思決定に活用 いつでも、どのメディアでも、パー ソナライズされたシームレスなオム ニチャネルのコミュニケーションを 構築 Data Integrity Suite PreciselyAPIs PreciselyData Experience Bｒand ｓ: お客様が自社のデータに信頼性を持 たせることを可能にする7 つの相互 運用可能なモジュールを1 つにまと めたソリューション ビジネスインテリジェンス(BI) およびビジ ネスアナリスト(BA) アプリケーションのプ ラグアンドプレイ能力を提供することによ り、ユーザーがより迅速に分析を開始でき るように支援します。 識別、検証、位置情報をより強固に するエンリッチメントデータAPIを使 用し、アプリケーションやワークフ ローを強化し、分析を充実させるこ とができます。 複雑で異種のデータセットを使いやす い方法で効果的に構築、管理、提供し、 市場での差別化を図ることができます。 お客様はアドレスに関連付けられた内 部顧客およびビジネスデータを効果 的に管理できます。 5 Solutions: ・リアルタイムレプリケーション ・アプリとマシンデータの統合 ・高可用性 ・メインフレームのデータ統合 ・プロセス自動化 ・データガバナンス ・データプロファイリング ・データクレンジング ・住所検証 ・コンテキストグラフ ・空間分析 ・ジオコーディング ・ルーティング ・ビジュアライゼーション ・地理データ ・ビジネスデータ ・業界の独自データ ・統合コミュニケーション ・個人用ビデオ ・チャットボット ・レスポンシブメッセージ ・デジタルセルフサービス Precisely IDs
- 6. データガバナンスとは • データガバナンスは、組織が人・物・お金と同様に企業資産としてデータ を管理するのに役立つ一連のポリシー、プロセス、ルール、役割、および 責任のセットを意味し、データの可用性、有用性、完全性、正確性、コン プライアンス、セキュリティを担保するのに有益です。 企業内での迅速な意思決定を促進する上での代表的なデータの課題 企業が保有するデータ量と複雑性が著しく増大し、意思決定 に影響を与えている。 機密データの管理負荷の増大 コンプライアンスの遵守・規制対応に強化 機密情報の漏洩対策 AI開発、ビッグデータ解析などの需要の増加 更なる外部脅威からのセキュリティ強化 必要な対策 データ品質の維持 データ安全性の維持 有益な解決策 Preciselyは、お客様のデータの価値を最大限に高めるための文化を「お客様」の企業内に形成するために、 データガバナナンスとメタデータの管理基盤は必要不可欠と考えています。 6
- 7. 包括的なデータマネジメント戦略が成功に導く鍵とな る • 企業全体の協力と 連携 • ビジネスとITの パートナーシップ • データ所有者とスチュ ワードの説明責任 • 堅実なデータ管理に 必要な適切なツール 堅実なデータ管理は適切なツールから始めることを強くお勧めします。 また、企業レベルのエクセレンス（業務改善）を実現するには、 技術、人材、プロセスの組み合わせが必要です。 7
- 9. ガバナンスが上手くいかない理由 • ビジネス上の問題やユースケースの定義が曖昧 • 重要なデータに優先順位をつけずに、すべてのデータを収集している • 戦略的、運用的、および戦術的なガバナンスのニーズをサポートできていない • 一元集中化、プロセスコントロールの硬直化 • 意思決定と成功の測定に対する不明確なアプローチ これらの要因のいずれかに該当する場合、データガバナンス とビジネス価値が乖離している可能性大きい 9
- 10. ビジネスファースト・ アプローチ • データガバナンスをビジネス目標に結びつける • 重要なデータに優先順位をつける • 組織階層を超えたエンゲージメントを構築する ※組織階層・・Cレベル,DG 担当者, DQ担当者など (戦略的,運用的,戦術的) 10
- 11. データガバナンスをビジネス目標に結びづける Goal(ビジネスゴール、 ビジネス目標) 組織の利害関係者 期待される成果(ビジネス成果) DG目標 DG能力 お客様の商品・サービス のパーソナライゼーショ ンの改善 • Marketing • Sales • Finance • NPSを5％向上させる • 17%以上のリピーター購入 • 11％の解約率低減 • 信頼できる顧客データ資 産に関する共通のビュー を確立する • Data Catalog • Data Lineage • Workflow • Data Integrity rules 正確でタイムリーな信用 リスクの分析 • Underwriting • Loan office • Finance • 期待損失額の10%削減 • 20%未満のデフォルト確率 • 信用リスク分析プロセス 全体におけるステージ ゲート、ルール、ポリ シー、品質指標の確立 • Analytics governance • Model analysis • Data quality metrics Time-to-insights の改善に よるユーザーの生産性向 上 • Business Analytics • IT • Data Office • 意思決定の精度を22%向上させる • 洞察までの時間を45％短縮 • ビジネス データ SME 全体 でデータ リテラシー キャ ンペーンを開始する • Data lineage • Data Catalog • Automated workflow リスクの軽減、法規制の 遵守と報告の促進 • Compliance Office • Finance • IT • レピュテーションインデックス10％ 向上 • 規制上の罰金と和解金を 15% 削減 • 規制要因に対するリスク とコントロールの枠組み を構築する • PII detection • Data monitoring • Access control 11
- 12. 重要なことに焦点を当てる（付加価値を生む重要なデータを見極める） 重要なデータに優先順位をつける CRITICAL DATA Data システムレベルで管理されているデータ （テーブル、フィールド）からの選択 Information 事業運営や日常業務に必要となるデータ KPIs /PerformanceMeasures /Analytics プロセスの有効性やビジネス上の意思決定を 可能するデータ Actionable Insights & Business Value 企業/組織の戦略的な企業価値を生み出す鍵となるデータ (企業価値に大きな影響を及ぼす要因となるデータ) データの4階層構造 • 企業が管理するデータの量は膨大。販売取引、CRMエントリな ど構造化データもあれば、Eメール、画像などの非構造化データ も含まれる。そのすべてをすぐに管理する必要はない。 • 企業(組織)全体の5%のデータで、洞察の提供、ビジネスリスクの 最小化、オペレーションの改善など、95%のビジネス結果をも たらす傾向が多い。 • 重要なデータだけに集中することは、ガバナンスに要する時間 の短縮となる。(数千の要素から数十の要素に限定し、データガ バナンスを大幅に簡素化できる) • データスチュワードは、各データの視点から、以前に確立され たビジネス目標との適合度を把握することで、重要なデータポ イントの特定や優先順位の設定などがしやすくなる。(企業全体 または 単一のビジネス目標の最も重要なデータポイントの管理 に集中できるようになる) ほとんどの会社は、以下のような4階層で管理されており、 より価値の高いデータ層ほど、量は少ない。 12
- 13. 戦略的(Strategic) ・ビジネストランスフォーメーションリード ・CEO、CIO、CDO ・データ & アナリティクスリード ガバナンスの取り組みを効果的に行うには、各立場で従事している全ての組織を含む必要があります。ガバナンスがどのように ビジネス目標をサポートしているかという完全なストーリーを伝えるために、組織レベルを超えて連携している必要があります。 組織階層を超えたエンゲージメントを構築 • 戦略レベルでは、「ROIや変革の取り組み」が業務の中心となる Cレベル(CEO、CIO、CDO)などのリーダーは、プロセスの有効化、顧客の感情、プロジェクトの加速などの改善を測定する KPI を評価 • 運用レベルでは、「ビジネス プロセス、パフォーマンス、およびスケーラビリティの向上」を業務の主軸におく データ運用/統治に関わるリーダーは、データ品質の向上、データエラーの減少、サイクルタイムの短縮を測るKPIを評価 • 戦術レベルでの現在および将来の効率性 データスチュワード、データエンジニアなどは、データへのアクセスと移動の改善、データの完全性、キュレーションの改善を測定する KPI を評価 戦術的(Tactical) ・ビジネスデータSME、データアナリスト ・データサイエンティスト ・データスチュワード、データエンジニア ・データ品質管理エンジニア ・データがありすぎて、どこから手をつけて いいかわからない ・ビジネスのオーナーシップと利益を得るの に苦悩している ・データ管理のアプローチ方法を持ち合わせ ていない ・品質を見定める手段がない ・他のツール導入を試みたが、技術的すぎる と経営側に却下された データがビジネス目標をどのように推進 できるかに関心はあるが、システムや データは深く理解していない 日常の運用への影響に関心があるが、ビジ ネス、IT戦略は深く理解していない システムとデータに関心あるが、ビジネ ス目標を常に認識しているとは限らない 競合する利益、ステークホ ルダー、ユースケースを提 携し、企業全体でビジネス 目標を推進し、企業価値を 向上させる 運用的(Operational) ・ビジネスプロセスリード ・データガバナンスリード ・データ管理リード ・情報アーキテクト 組織/職位 組織内の関心 Pain Point 13
- 15. ビジネス対応データが成功のカギ • 重要なデータ資産を優先 • 最適な品質と状態を確保 • 運営プロセスとワークフローに基づく 信頼されるデータ • ビジネス用語のデータインベントリ • データの用途と影響を理解 • 変化し続けるデータフットプリントに対応 見つけ出しやすく、理解 のしやすいデータ • 結果、ゴール、指標 • メトリクスとスコアリングで追跡されている • 人の手、機能によって管理されている 成果を出すために必要な データ ビジネス対応 データ 15
- 16. Data Integrity Suiteとは • データの完全性に不可欠な要素である正確性、一貫性、コンテキスト を提供します • 信頼できるデータで迅速かつ確実な意思決定を支援 • 12,000社以上の企業顧客に信頼されているデータ統合、データガバ ナンス、データ品質、ロケーションインテリジェンス、データエンリッチメント に基づいて構築 • モジュラーアーキテクチャにより、必要な機能のみを選択し、現在のイン フラストラクチャと並行して導入が可能 • Data Integrity Suite に含まれるモジュール Data Integration、DataGovernance、 Data Observability、Data Quality、GeoAddressing、 SpatialAnalytics、DataEnrichment Data Integration Data Enrichment Location Intelligence Data Quality Data Governance 16
- 17. 17 Enterprise Data Sources • Business Intelligence • CRM • Workforce mgmt. • Data warehouse • ERP • Billing Data Integration Data Observability Data Quality Geo Addressing Spatial Analytics Data Governance Data Enrichment Data Integrity Foundation MONITORING ORCHESTRATION SECURITY AUTHENTICATION ENTITLEMENTS Consistency Accuracy Context Enterprise Business Systems • Enterprise apps • Analytics tools • Precisely industry apps • BI dashboards • AI/ML APIs AGENTS DATA CATALOG 17 Data Integrity Suite – High Level Arcitecture Data Integration Data Observability Data Governance Data Quality Geo Addressing Spatial Analytics Data Enrichment イノベーションを 促進する最新の データパイプライ ンを迅速に構築し、 データのサイロ化 を解消する データの異常をプロ アクティブに発見し、 コストのかかる下流 の問題になる前に対 策を講じることがで きます データの意味、系統、 影響をより深く理解 した上で、データポ リシーとプロセスを 管理する。 運用システムや分析 システムにおいて、 正確で一貫性があり、 目的に合ったデータ を提供する 住所を検証、標準化、 クレンジング、ジオ コーディングして、 より多くの情報に基 づいた意思決定を行 うための貴重なコン テキストを解き放つ データに隠された空間 的な関係を導き出し、 可視化することで、よ り良い意思決定のため の重要な文脈を明らか にすることができます 数千の属性を含む専門 的に精選されたデータ セットを使用してビジ ネス データを強化し、 自信を持ってより迅速 に意思決定を行う 17
- 19. Data Governance Module – 機能概要 役割と責任者を明確にし、データ 資産の所有権と説明責任可能な構 成を提供 データスチュ ワードシップ ある分野を知るための一般的な統 計情報の取得 プロファイリン グ ダイアグラムで、資産の各構成要 素との関係性やプロセス内での用 途を確認できる 3D データリネー ジ AI技術を活用して、データに自動 的にタグを付けて分類したり、 データを関連付けたりします。 自動タグ付け データ品質の結果を集計し、資産 別にデータガバナンスのスコアを 提示する 評価指標 & スコアリング 定義や文脈でデータを理解し、プ ライベートガバナンスプラット フォーム上で管理/更新をする ビジネス用語集 報告時の問題、質問、または承認 のための操作モデルをカスタマイ ズする ワークフロー メタデータを収集し、ビジネスと 技術のメタデータを検索可能にす る データカタログ 文書化されたポリシーや標準、お よびそれらとデータとの関係を構 成する ポリシーマネー ジメント 19
- 20. 標準メタモデル Model • データドメイン Workflow • ビジネス用語の認証 • ビジネス用語の変更依頼 • データガバナンスの品質保証 Role • データオーナー • データスチュワード • レポートオーナー • データガバナンスグループ Policy • 官公庁の規制 • 社内の規則 Rule • ビジネスルール • 品質ルール Survey (optional) • データ ガバナンス プログラム Technical Asset • テクニカルメタデータの構造 (別名:データ辞書やデータカタログ) Dashboard (optional)* • リーダーボード • データドメインガバナンスの測定基準 • ワークフローの測定基準 • データガバナンス調査結果 Business Asset • オブジェクト • 評価指標 • 報告 • 業務プロセス(プロセ スダイアグラム) • ビジネス用語集 • アプリケーション Scoring • 計測 W R S M B S P R D T 20
- 21. 企業価値向上に向けたデータガバナンスサービスの提 供 1 容易なデータ検索と理解 2 自己洞察力を高めるダイアグラム 3 スピーディーなデータ信頼性の確認 4 自動化したメタデータ管理 5 データへの効率的な申請 21
- 24. 24 <課題> 社内共用語が企業内で定めた定量目標(KPI、KGI)に遵守できているかを随時確認できるようにしたい 現在は、別部門などに依頼し情報収集しており、把握するのに長時間掛かるため、改善したい。 <解決方法> データの信頼性を容易に確認できる仕組みを提供する STEP1 用語の詳細を開き、上部のScoringタブをアクティブにする STEP2 現在の用語の信頼性を確認する スピーディーなデータ信頼性の確認 3 • アセットのホーム画面より信頼性に係る情報をすぐに確認することができます。 ✓ 認証されたアセット ✓ ガバナンスの対応度 ✓ データ品質の対応度 ✓ 流行性 24
- 25. Data Catalog (Foundation Feature) <課題> データベースやアプリで使用するメタデータをExcelやWordなどを台帳として、手作業で管理してい る。量が多く煩雑となっており、それらのデータソースの現況と台帳が合致していないこともしばし ばある。 また、手作業のため記入ミスなども発生しており、改善したい <解決方法> データベースやアプリで使用するメタデータを台帳と自動的に連携できる仕組みを提供する 自動化したメタデータ管理 4 On-premise SaaS/Cloud Hosted Customer premise Data360 Analyze 外部ソース Precisely hosted cloud Metadata Data Governance Module • Data Integrity Suite の Data Catalog 機能 または Data 360 Analyze を使用して、様々な 外部ソースからメタデータを抽出及び分析し、Governへ取り込めます • 単一のプラットフォーム(Data Governance Module)でメタデータガバナンスを実現できる • 外部ソースのメタデータに変更(追加/更新/削除)があった場合も、変更後のジョブ実行で、 Data Governance Module 側で、必要な作業なく、同期をおこなえる • メタデータの抽出からData Governance Module への取り込みは、任意の指定日時または スケジュールリング(自動化)の設定がおこなえる(Data360 Analyze のみ) ◼ Data 360 Analyze のコネクタとして対応している主な外部ソース(一部) DB2(LUW, z/OS, AS400), Oracle, MySQL, SQLServer, MS Access PostgreSQL , Hana, Snowflake, Spark Databricks, Redshift, Google BigQuery, Impala, MariaDB, Hive, Sybase, Teradata Applications/BI/Integration: AWS Glue, Azure Data Factory, Bloomberg, Markit, Tableau, Azure Data Lake Storage(ADLS) Gen2, MS Power BI, Microsoft Dynamics, SAP, SAP Information Steward, SSAS, SSIS, SSRS 25 Data Integrity Suite Metadata Database:
- 26. データへの効率的な申請 <課題> 社内共用語への承認や参照などの要求がメールや紙、口頭などさまざまな形でおこなわれている。 関係する全上司に情報が共有していなかったり、ログが残っていないこともあり解決したい <解決方法> システムを介した管理体制 かつ ログが記録される仕組みを提供する 1.用語の詳細画面より Request Certification をクリック 5 申請者 承認者 2. Requestを受け、承認処理を実 施 Request の開始と共に、用語のStatus が、 Draft → Under Review に変化 3. 申請者が結果を受け取る 用語が認証されたことにより、Status が Under Review → Certified に変化 認証処理をしたらSubmitをクリック 用語の更新状況は、 Change Log より随時確認できる 承認処理の進行状況は、 workflow より随時確認できる ※ 共用語の認証手続きの例 26
- 27. 企業価値向上に向けたデータガバナンスサービスの提 供 1 容易なデータ検索と理解 セルフ検索の効率化 2 自己洞察力を高めるダイアグラム データ相関の容易化 3 スピーディーなデータ信頼性の確認 品質管理の強靭化 4 自動化したメタデータ管理 メタデータ管理の能率化 5 データへの効率的な申請 コンプライアンスの強化 27
- 28. 資料について 28
- 30. Thank you