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攻めのデータ管理でイノベーションを活性化！ “透明性”と“コラボレーション”がガバナンスの鍵に

2020年3月19日(木)

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ビジネス変革が急務となる中で、“攻め”のデータ管理手法として「データガバナンス」に注目が集まっている。ただし、その推進に向けた課題は少なくない。「データマネジメント2020」のセッションでは、インフォマティカ・ジャパンのセールスコンサルティング本部でソリューションアーキテクトを務める森本卓也氏が、データガバナンスの抱える課題を解説するとともに、その解決の道筋を示した。

イノベーションのための“攻め”のデータ管理

　膨大かつ多様な内部／外部データの活用が可能になる中、その適切な推進に向け「データガバナンス」への関心が盛り上がっている。インフォマティカ・ジャパンのセールスコンサルティング本部でソリューションアーキテクトを務める森本卓也氏は、ニューヨーク・ライフ・インシュアランスのVice Presidentでデータガバナンスの推進役でもあるBlake Andrews氏の言葉を引用しつつ、この言葉の意味について次のように説明する。

　「データガバナンスはその響きから、業務スピードを削ぐ各種ポリシーや制約と捉えられがちですが、それは大きな誤解です。Andrews氏いわく、データガバナンス部門はデータの民主化に取り組む組織であり、ユーザー部門や監査部門を含む社員全員が自給自足で必要なデータを見つけ、理解できるようにすることを最終目標に掲げています。つまり、データガバナンスとはデータ活用を現場まで広げ、企業全体をイノベーションのエンジンに変革する、“攻め”のデータ管理を意味するのです」。

　事実、ニューヨーク・ライフ・インシュアランスではAndrews氏の下、3年前からデータガバナンスに着手し、すでにDXによる成功をいくつも収めているのだという。

インフォマティカ・ジャパン株式会社セールスコンサルティング本部
ソリューションアーキテクト森本卓也氏

データを自給自足できないが故の2つの課題

　もっとも、データガバナンスは極めて困難な取り組みだ。近年になり、社員の情報活用を促すものとしてセルフサービスBIが脚光を浴びているが、「それでも現場レベルでデータを自給自足できている企業は皆無に等しい」と森本氏は言う。

　その背景には、データ活用はデータソースからデータを集め、分析用データに加工し、分析するという一連のプロセスから成り、その間にITエンジニアやデータスチュワード、データアナリストなどの役割の異なるスタッフが介在することが起因している。

　それゆえ、その推進に向け次の2つの課題が浮上すると森本氏は指摘する。

　1つ目は、データの理解が困難になることだ。例えば、分析レポートのとある数値の算出法や信頼性について疑問を抱いたとしよう。その場合、現場はまず、データアナリストに質問することになるが、分析業務に特化したアナリストは算出法しか答えられない。そこで、さらにデータアナリストはデータスチュワードに対して元データの信頼性について質問し、確認が終わるまで待つことになる。

　「このように、各担当者の仕事が縦割りで、データ確認に手間と時間を要すことが、迅速な情報活用の妨げとなっています。一方で、データに関する質問先が分からず、疑問が放置されることもありますが、これは、業務改善の機会が失われることを意味します」（森本氏）。

　課題の2つ目は、データの探索が困難になることだ。「こんなデータが欲しい」という要望は往々にある。その場合も、現場はまずはデータアナリストに要望を寄せ、その所在に応じて、該当データの紹介で済むケース、データスチュワードによるデータマート準備や権限付与が必要なケース、さらにデータソースを管理するITエンジニアにまで問い合わせが回りつつ、該当するデータが現場に届けられるケースなどがある。ただし、そこで問題となるのが、データ活用が進むほど現場の要望も自然と増えることだ。

　その結果、人数の少ないアナリストやスチュワードの負荷が限界に達することで、要望のすべてには応えられなくなる。これではデータ活用のさらなる広がりなど到底見込むことができない。

真のデータの民主化に立ちはだかる課題

ビジネスとシステムの融合でデータを解放する

　状況の打開に向け、Andrews氏と共に森本氏が必要性を訴えるのが、社内の誰でもあらゆる社内データの検索を可能とする「データの透明性の確保」と、データ分析に携わる社員全員の「コラボレーションの円滑化」だ。

　そのうち、まず、前者の手法として森本氏が紹介したのが、システムメタデータとビジネスメタデータの融合によるデータ管理だ。具体的には、各データの保存場所や作成経緯、データ品質、セキュリティなどを取りまとめたデータカタログを、各データに紐づくメタデータにより作成。併せて、データカタログと連携してビジネス用語やその算出法、関連業務などから疑問のあるデータを検索／抽出できる環境を整える。これにより、データ活用のスキルが乏しい現場でも、ビジネス用語を用いて社内のあらゆるデータにたどり着き、多様な角度から把握・検証できるようになる。

　一方、後者の手法が、データにまつわる「マーケットプレイス」や「データ公開管理」「アクセス権限管理」、ワークフローのための「変更管理」、「質問管理」の各機能によるコラボレーションの制御と自動化だ。

　「例えば、標準化されたデータを公開しているマーケットプレイスで必要な情報を見つけて、買い物かごに入れる簡便さでアクセス権の依頼と付与を管理します。必要な情報が見当たらない場合には、変更管理機能でデータアナリストを皮切りに問い合わせを回し、発見後はデータ統合や品質確保、マーケットプレイスへの公開といった一連の工程を経て依頼者の手元にデータを届けます。こうした一連の仕組みを自動化していくことにより、データの探索と提供にまつわる工数が極小化し、コラボレーションの効率化を図れるのです」（森本氏）。

データまわりの透明性×コラボレーションの課題を解決するデータガバナンス

できることから始めることが最初の一歩

　もっとも、それらの実現には少なからぬ新機能の実装が伴うのが厄介だ。その近道として森本氏が提示したのが、データマネジメントに必要な機能を包括したデータ管理基盤である、インフォマティカの「データマネジメントプラットフォーム」だ。

　データマネジメントプラットフォームには、データ周りの課題を解消する多様な機能が揃っており、コンポーネントを追加するかたちで取り組みを高度化することが可能となる。冒頭で紹介したニューヨーク・ライフ・インシュアランスも、ユーザー企業の1社だ。

　森本氏によると、データの民主化には社内体制の見直しや社員の意識改革なども伴うため、実現に少なからぬ時間を要すという。ニューヨーク・ライフ・インシュアランスでも、ビジネスの優先順位に合わせてフォーカスすべきビジネスエリアとデータを選定しながら展開を進めた。毎年一定の成果を確認しながら、用語集の整備、ツールやプロセスの見直し、ステアリングコミッティの設置を経て、データアクセスの自動化には3年かけて辿り着いたのだという。

　さらに、データマネジメントプラットフォームのシンプルで誰もが簡単に使える操作性の高さなどを紹介したうえで、森本氏は次のように話を結んだ。「時間を要すからこそ、できる限り早く取り組みに着手すべきです。幸いにも、すべてを同時に進める必要はありません。小さくても、やれることから着手する。それが、データマネジメントの最初の一歩となるのです」（森本氏）。

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