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データガバナンスという用語は、マクロレベルとミクロレベルの両方で使用される。前者は政治的な概念であり、国際関係やインターネットガバナンスの一部を形成する。後者はデータ管理の概念であり、企業／組織のデータガバナンスの一部を形成する。
データガバナンスとは、データに対する権限を委譲し、意思決定プロセスを通じてその権限を行使することです。[ 1 ]データガバナンスは、データ資産の価値を高める役割を果たします。[ 2 ]
マクロレベルでのデータガバナンスは、国境を越えた国間のデータフローを規制することを含み、より正確には国際データガバナンスと呼ばれます。この分野は2000年代初頭に初めて形成され、[ 3 ]「さまざまな種類のデータを統制する規範、原則、規則」で構成されています。[ 4 ]
研究機関によって設立された国際グループの中には、データへのアクセスを許可することを目的としたものがいくつかある。これらのデータ交換を可能にするグループは、結果として、データの使用方法を最終的に決定する国内および国際的な法的解釈にさらされることになる。しかし、2023年現在、データ保護に特化した国際法や協定は存在しない。[ 5 ]
データガバナンスとは、組織内におけるデータの効果的かつ責任ある利用を導くための原則、方針、およびプロセスの集合体です。データの作成、保存から共有、廃棄に至るまで、データライフサイクル全体にわたる意思決定、説明責任、および監督のための枠組みを構築します。
データガバナンスはデータ管理と密接に関連しており、データ管理はガバナンスの目的を達成するための実践的な方法を提供します。これらの方法には、データ品質保証、メタデータ管理、マスターデータ管理、セキュリティ管理、コンプライアンス監視などが含まれます。
ガバナンスとマネジメントは、戦略的資産としてのデータの価値を最大化し、誤用や不正確さによるリスクを軽減し、規制、倫理、およびビジネス要件への準拠を確保することを目的としています。ビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能の台頭に伴い、この分野の重要性が高まっています。これらの分野では、プライバシー保護、相互運用性、および情報に基づいた意思決定のために、一貫した標準と管理が不可欠です。[ 6 ]
研究者のVijay KhatriとCarol V. Brownは、データガバナンスとデータ管理を区別し、ガバナンスを「ITの効果的な管理と利用を確保するためにどのような決定を下す必要があるか（決定領域）と、誰が決定を下すか（意思決定に対する責任の所在）」と定義し、管理を「決定を下し、実行する」と定義しています。2010年に、彼らは5つの構成要素（データ原則（組織によるデータの目的を定義するもの）、データ品質、メタデータ、データアクセス、データライフサイクル）に基づいたデータガバナンスフレームワークを発表しました。[ 7 ]
2017年にISOはデータガバナンスのフレームワークであるISO/IEC 38505-1:2017をリリースした。[ 8 ]
大規模言語モデルとそのトレーニングに使用されるデータセットの使用が増加したため、2022年の論文では人権の文脈でデータガバナンスフレームワークが提案された。[ 9 ]
その他のよく知られたデータガバナンスフレームワークには、ISO 8000、CMMIデータ管理成熟度（DMM）モデル、およびDAMA-DMBOKなどがあります。[ 10 ]
データガバナンスの取り組みは、データ品質の向上への願望によって推進されることもありますが、多くの場合、C レベルのリーダーが外部規制に対応することによって推進されます。CIO WaterCooler コミュニティが実施した 2017 年のレポートでは、54% が主要な推進要因はプロセスの効率化、39% が規制要件、そしてわずか 7% が顧客サービスであると回答しました。[ 11 ]これらの規制の例としては、サーベンス・オクスリー法、バーゼル I、バーゼル II、HIPAA、GDPR、c GMP、[ 12 ]および多数のデータプライバシー規制が挙げられます。これらの規制への準拠を達成するには、ビジネス プロセスとコントロールで、これらの規制の対象となるデータを管理するための正式な管理プロセスが必要です。[ 13 ]成功するプログラムは、監督者と経営幹部の両方にとって意味のある推進要因を特定します。
外部規制に共通するテーマは、リスク管理の必要性です。リスクには、財務諸表の誤り、機密データの意図しない漏洩、重要な意思決定におけるデータ品質の低下などが含まれます。これらのリスクを管理する方法は、業界によって異なります。よく参照されるベストプラクティスやガイドラインの例としては、COBIT、ISO/IEC 38500などがあります。規制や標準規格の増加は、特に複数の規制が管理対象データと重複する場合、データガバナンスの専門家にとって課題となります。組織は、これらの課題に対処するために、データガバナンスの取り組みを開始することがよくあります。
データガバナンスの取り組みは、データの正確性、完全性、一貫性、適時性、妥当性、および独自性を担当するチームを割り当てることで、データの品質を向上させます。[ 14 ]このチームは通常、経営幹部、プロジェクト管理、事業部門のマネージャー、およびデータスチュワードで構成されます。このチームは通常、シックスシグマなどの企業データの追跡と改善のための方法論と、データのマッピング、プロファイリング、クレンジング、および監視のためのツールを採用します。
データガバナンスの取り組みは、サプライチェーン管理などの社内外の顧客への可視性の向上、規制法への準拠、急速な企業成長や企業合併後の業務改善、混乱やエラーの削減、知識範囲の拡大による企業知識労働者の効率向上など、さまざまな目的を達成することを目指しています。多くのデータガバナンスの取り組みは、部門レベルでの情報品質の是正を試みた過去の試みに触発されたものでもあり、その結果、一貫性のない重複したデータ品質プロセスが生じる可能性があります。ほとんどの大企業は、情報を容易に共有できない多数のアプリケーションとデータベースを抱えています。そのため、大企業内の知識労働者は、業務を効果的に遂行するために必要なデータにアクセスできない場合があります。データにアクセスできたとしても、データ品質が低い可能性があります。データガバナンスの実践や企業データ権限（データ問題が発生した場合に、ビジネスにとって最善の利益となるよう、どのように対処するかを決定する責任を負う個人または部門）を確立することで、これらの問題を軽減できます。
データガバナンスイニシアチブの実施は、その範囲と起源において様々です。経営陣の指示により、全社的な取り組みを開始する場合もあります。また、既存の問題を解決したり、価値を実証したりすることを目的とした、範囲と目標が限定されたパイロットプロジェクトを作成するよう指示される場合もあります。さらに、組織の階層構造の下位からイニシアチブが発案され、組織の上層部の潜在的なスポンサーに価値を示すために、限定された範囲で展開される場合もあります。実施の初期範囲も、単発のITシステムのレビューから組織横断的なイニシアチブまで、大きく異なる場合があります。
2006 年 12 月にフロリダ州オーランドで開催されたデータ ガバナンス カンファレンスで、データ ガバナンス プログラムの成功事例のリーダーたちは、データ ガバナンスの 80 ～ 95 パーセントはコミュニケーションであると宣言しました。 [ 15 ]とはいえ、データ ガバナンス プログラムの目標の多くは、適切なツールで達成されなければならないことは言うまでもありません。多くのベンダーが、自社製品をデータ ガバナンス ツールとして位置付けています。さまざまなデータ ガバナンス イニシアチブの焦点領域が異なるため、特定のツールが適切である場合とそうでない場合があります。さらに、ガバナンス ツールとして販売されていないツールの中にも、ガバナンスのニーズや要求に対応しているものが多くあります。
2006年12月にフロリダ州オーランドで開催された第1回データガバナンス会議で、データガバナンスプログラムを成功させているリーダーたちは、自分たちの経験では、データガバナンスは80～95パーセントがコミュニケーションであると宣言した。明らかに、データガバナンスは典型的なITプロジェクトではない。