データスチュワード

データスチュワードは、組織内のデータガバナンスの役割であり、組織のデータ資産の品質と目的適合性、およびそれらのデータ資産のメタデータの保証を担当します。データスチュワードは、データの認識、アクセス、リリース、適切な使用、セキュリティ、管理など、データカストディアンと一部の責任を共有する場合があります。 ^{[ 1 ]} データスチュワードは、データ資産の開発と実装にも参加します。データスチュワードは、組織が依存しているものの責任を負っていない他のデータ資産の品質と目的適合性を向上させるよう努める場合があります。

データスチュワードは、組織のデータガバナンスプロセス、ポリシー、ガイドライン、および責任を活用して、ポリシーや規制上の義務（GDPR、HIPAAなど）に準拠して組織のデータ全体を管理するための専門的な役割を担います。データスチュワードの全体的な目標は、データ資産、データセット、データレコード、およびデータ要素のデータ品質です。 ^{[ 1 ] [ 2 ]}これには、定義、関連するルール/ガバナンス、物理的な表現、および関連するデータモデル（これらのプロパティのほとんどは属性/概念の関係に固有のもの）などのデータのメタ情報を文書化すること、データ所有者/管理者を特定すること、その責任を明確にすること、およびデータキャプチャとドキュメント化ルールを通じてプロジェクト要件をサポートすることが含まれます。

データスチュワードは、管理対象となるデータ資産と要素を特定することから管理プロセスを開始し、最終的には標準、コントロール、データ入力を実現します。データ入力 時には、スチュワードはビジネス用語集標準アナリスト（標準担当）、データアーキテクト／モデラー（標準担当）、 データ品質アナリスト（コントロール担当）、運用チームメンバー（ビジネスルールに従って高品質のデータを入力するため）と緊密に連携します。

データ管理の役割は、組織がコンピュータシステム間でデータを正確かつ一貫して交換し、データ関連リソースを再利用しようとする場合によく見られます。マスターデータ管理では、その実装を成功させるためにデータ管理が必要であるとよく言及されます。データ管理を効果的に行うには、明確な目的と範囲を定義する必要があります。

データスチュワードは、割り当てられた各データ要素が以下の条件を満たしていることを保証します。

1. 明確かつ曖昧さのないデータ要素定義を有する
2. メタデータレジストリ内の他のデータ要素と競合しない（重複や重なりなどを削除する）。
3. コード型の場合、明確な列挙値定義を持つ
4. まだ使用されています（未使用のデータ要素を削除してください）
5. さまざまなコンピュータシステムで一貫して使用されています
6. 使用目的に適合している＝データ適合性
7. 適切な使用方法と注意事項に関する十分な文書があります。
8. 各メタデータ要素の起源と権威の源泉を文書化する
9. 不正アクセスや改ざんから保護されています

データスチュワードの責任は、組織や機関によって異なります。たとえば、デルフト工科大学では、データスチュワードは研究データに関するあらゆる質問の最初の窓口とみなされています。また、彼らは専門分野のバックグラウンドを持っているため、研究者と容易に連絡を取り、データ管理の問題を分野の慣習を考慮して文脈化することができます。^{[ 3 ]}

個人に割り当てられるデータ管理責任の範囲に応じて、組織内には一般的に4種類のデータ管理担当者（または責任の範囲）が存在する。

1. データオブジェクトデータスチュワード - 1つのビジネスデータエンティティの参照データと属性の管理を担当
2. ビジネスデータスチュワードとは、特定のビジネス機能によって作成または使用される、参照データとトランザクションデータの両方を含む重要なデータの管理を担当する役割を担います。データスチュワードは、組織のデータ利用者と技術チーム間の連絡役として、ビジネスニーズと技術要件のギャップを埋める役割も果たします。また、組織内の他のメンバーに対し、データ管理のベストプラクティスについて教育したり、データに基づいた意思決定を推進したりする役割も担います。
3. プロセスデータスチュワード - 1つのビジネスプロセス全体にわたるデータの管理を担当
4. システムデータスチュワード - 少なくとも 1 つの IT システムのデータを管理する責任を負う^{[ 4 ]}

体系的なデータ管理は、以下のような効果をもたらす。

1. より迅速な分析
2. データ管理リソースの一貫した使用
3. コンピュータシステムと交換文書間のデータマッピングが容易になる
4. 例えば、サービス指向アーキテクチャ（SOA）への移行に伴うコスト削減
5. データリスクの軽減
6. プライバシー、法律、エラーなどに関連する危険性をより適切に管理する。

各データ要素を担当者に割り当てる作業は、一見すると重要でないプロセスのように思えるかもしれません。しかし、複数の研究グループが、各データ要素に関する質問について担当者に問い合わせることができるシステムでは、ユーザーの信頼度と利用率が向上することを発見しています。

デルフト工科大学（TU Delft）は、研究機関におけるデータ管理の実装例を示しています。2017年にTU Delftでは、キャンパス全体で学際的な方法で研究データ管理のニーズに対応するため、データ管理プロジェクトが開始されました。^{[ 5 ]}専門分野のバックグラウンドを持つ専任のデータ管理担当者がTU Delftの各学部に任命され、研究者のデータ管理に関する質問をサポートし、他の機関のサポートサービスとの連携役を務めています。このプロジェクトはTU Delft図書館が一元的に調整しており、独自のウェブサイト^{[ 6 ]} 、ブログ^{[ 7 ]}、YouTubeチャンネル^{[ 8 ]があります。}

のEPAのメタデータレジストリは、データ管理の好例と言えるでしょう。注目すべきは、そこに登録されている各データ要素には「POC」（連絡窓口）が割り当てられている点です。

2023年、チューリッヒ工科大学（ETH Zurich）は、研究グループ全体でデータ管理、分析、コード開発に携わる従業員間のコラボレーションを促進するために、データスチュワードシップネットワーク（DSN）を立ち上げました。DSNは、研究データ管理と再現可能なワークフローをサポートするデータスチュワードの役割を専門化することを目指し、ネットワーキングと知識交換のためのプラットフォームとして機能します。ETH図書館の研究データ管理およびデジタルキュレーションチームによって設立されたDSNは、ストレージインフラストラクチャや再現可能なワークフローなどの分野で専門知識を提供するために、科学ITサービスと連携しています。^{[ 9 ]}

情報管理アプリケーションは、情報管理者（例えば、情報ガバナンスポリシーの解釈と実施）の役割を担うビジネスユーザーが使用するビジネスソリューションです。これらの開発中のソリューションは、多くの場合、これまで市場に出回っていた、さまざまなIT中心のツールを統合したものですが、情報管理者（ビジネス上の役割）が、さまざまなユースケースにおいて、通常のビジネス中心の日常業務の一環として情報ポリシーの実施を支援できるように構成および提示されています。

この新しいカテゴリのパッケージソフトウェアの形成を最初に推進したのは、運用上のユースケース、つまりトランザクションおよび運用上のビジネスアプリケーション内およびアプリケーション間でのビジネスデータの使用でした。これは、組織におけるマスターデータ管理の取り組みのほとんどが行われている場所です。しかし、より分析的なユースケースのための新しいデータレイク分野への関心も急速に高まっています。^{[ 10 ]}

• メタデータ– 他のデータに関するデータ 
• メタデータレジストリ– メタデータを保存する中央の場所 
• データキュレーション– 収集したデータの整理 
• データ要素– データの意味表現 
• データ要素の定義– データの意味表現リダイレクト先の簡単な説明を表示するページ 
• データガバナンス– 組織が高水準のデータ品質を確保できるようにする機能リダイレクト先の短い説明を表示するページ 
• 表現用語– データ型の意味表現 
• ISO/IEC 11179 – メタデータレジストリの規格 

• Lee, Pui Shing (2024).データスチュワードシップの実践：データ価値の実現と測定可能なビジネス成果へのロードマップ（第1 版）。英国バーミンガム：Packt Publishing。ISBN 9781837636594。
• プロトキン、デイビッド（ 2020年10月31日）。データスチュワードシップ：効果的なデータ管理とデータガバナンスのための実践ガイド（第2 版）。モーガン・カウフマン。ISBN 978-0128221327OCLC 1197764106。​ 
• スモールウッド、ロバート・F. (2019).情報ガバナンス ：概念、戦略、ベストプラクティス（第2 版）. ジョン・ワイリー・アンド・サンズ社. ISBN 9781119491446OCLC 1097466578。​ 
• マルコ、デイビッド；ジェニングス、マイケル（2004）。ユニバーサルメタデータモデル。ワイリー。93 ～ 94ページ。ISBN  9780471081777OCLC 54978224。​ 
• Tannenbaum, Adrienne (2002). Metadata Solutions: Using Metamodels, Repositories, XML, and Enterprise Portals to Generate Information on Demand . Boston: Addison-Wesley. p.  412. ISBN 9780201719765。
• マルコ、デイビッド（2000）。メタデータリポジトリの構築と管理。Wiley。pp . 61–62。ISBN  9780471355236。
• Ralph Kimball他著『データウェアハウスライフサイクルツールキット』（Wiley、1998年）の70ページでは、データウェアハウスプロジェクト管理の文脈におけるデータスチュワードの役割について簡単に触れている。
• 多国籍作戦のための地理空間情報管理能力の開発、ジェフ・トーマス著、米国陸軍指揮幕僚大学、2010年、www.dtic.mil/dtic/tr/fulltext/u2/a524227.pdf。

• 「データスチュワード」（PDF）。オーストラリア公共サービス委員会。2024年。 2026年1月27日取得。
• 「データスチュワードシップとは何か？」 IBM Think IBM 2026年1月27日取得