データに基づく運用と管理（データ管理とデジタル変革）

データ管理とデジタル変革

「デジタル化」や「デジタルトランスフォーメーション」は近年のホットワードとして、誰もがよく知っている言葉であり、関連メディアや業界フォーラムでも、それをタイトルやテーマにした記事や講演が溢れています。興味深いのは、関連する記事が無数にあるにもかかわらず、友人から「デジタル化とは何ですか？」という質問がよく寄せられることです。デジタルトランスフォーメーションとは何ですか?

1: デジタル化とデジタル変革の具体的な意味合い

デジタル化とは何ですか?デジタルトランスフォーメーションとは何ですか?人によって、あるいは視点によって、答えは異なります。この記事では、データ管理の観点から、デジタル化とデジタル変革の具体的な意味合いについて議論します。私の意見では、データ管理の観点から見ると、デジタル化は、データ管理を主な内容とし、データ駆動型をその運用メカニズムとする組織的実践です。一方、デジタルトランスフォーメーションとは、「ビジネスのデータ化、データの資産化、資産の価値化」を道筋とし、データ定義の組織とデータ駆動型の運用をロジックとする変革パラダイムを指します。

一般的に言えば、従来の情報化や業務プロセス再構築と比較して、データ管理を主な内容とするデジタル化と、データ定義組織を変革パラダイムとするデジタル変革では、1)データの価値位置付けの明確化、2)データ品質認識の強化、3)データ管理システムの改善、4)データガバナンスメカニズムの改善という分野でのさらなる取り組みが必要です。

データの価値を明確にする

従来の組織実践や情報構築では、IT は作業効率を向上させるツールとしてのみ使用され、ツールは交換可能です。デジタル構築とデジタル変革において、IT は組織の生産性、生産関係、生産方法を再構築します。その典型的な特徴の 1 つは、データが組織の戦略的資産として機能することです。これにより、組織は市場、顧客、製品を正確かつ深く理解できるようになり、製品イノベーションやビジネスモデルイノベーションを迅速に実現できるようになり、業務効率を迅速かつ体系的に向上できるようになります。

今日では、無形資産の一形態として、企業ののれんは会社の貸借対照表に記録されます。将来的には、企業が保有するデータも無形資産の一部となり、会社の貸借対照表に記録されるようになるでしょう。実際、多くのインターネット企業の公正価値や株式評価では、保有するデータ資産の価値が主に考慮されています。

最近、新エネルギー車の製造が再び社会の話題になっています。倒産寸前だった多くの新エネルギー車製造会社が、再び地方政府やベンチャーキャピタルの寵児となっている。この背後にあるロジックは、業界の「ソフトウェア定義自動車」の考え方に基づいているはずです。

二元対立の統一の観点から見ると、私たちが住んでいる世界は、物理世界とデジタル世界の2つの部分に大まかに分けることができます。従来の産業論理では、工場、設備、プロセス、機械、電子機器などで表される物理的な世界が常に優位であり、従来の自動車に組み込まれたソフトウェアなどのソフトウェアとデータで表されたデジタル世界は従属的な位置にあります。テスラやNIOに代表される新車メーカーの目には、将来は「ソフトウェア定義車」となり、ソフトウェアとデータが業界を支配するようになると映る。これはまさに彼らが得意とする分野であり、従来の自動車会社には欠けているものだ。

「ソフトウェア定義自動車」の産業論理が正しければ、AppleとXiaomiが自動車業界に参入し、GMやGreat Wallと対決し、勝利することも不可能ではない。

上記の観点から、データの価値の位置づけを明確にするには、データが組織を定義するという観点と将来の発展の動向の観点から、組織発展に対するデータの戦略的意義を慎重に検討し、組織発展におけるデータとデータ管理の支配的地位を認識し、産業の発展と変革におけるデータの破壊的な役割を認識する必要があります。

データ品質の認識を強化する

ソフトウェアは車を定義し、データは組織を定義します。これらの言葉は言うのは簡単ですが、実行し、うまく行うことは簡単ではありません。根本的な理由は、ソフトウェアやデータは無形で目に見えない存在であるため、従来の機械部品や電気部品の品質管理よりも品質管理が難しいためです。高品質なデータは必須であり、質の悪いデータや誤ったデータは、癌のように、組織を衰退させたり、破壊したりすることさえあります。

ご存知のとおり、今日のビッグデータには、量、速度、多様性、信頼性の低さ、価値の低さという 5 つの特徴があります。ビッグデータから価値を引き出すためにそのデータ品質を確保することは、明らかに簡単な作業ではありません。 R.MAHANTI1 は、データの品質を評価するには、客観性、簡潔性、操作の容易さ、信頼性、解釈可能性、追跡可能性、揮発性、適時性、冗長性、粒度、精度、一貫性、関連性、整合性、完全性、一意性、妥当性、アクセス性、セキュリティなど、29 の次元があると考えています。

データ品質管理を適切に行うには、5W1H モデルを使用して、データの特性と品質機能を正確かつ完全に理解する必要があります。

• 誰（Who）：データを提供するセンサー、施設、機械、人員、スマートコネクテッド製品など。
• 測定または評価するデータのタイプ。
• いつ: データが生成または収集されたとき。
• 場所: データが収集または測定される場所とコンテキスト。
• 理由: データが生成または測定される理由。
• 方法、つまりデータの取得または提供のプロセス、つまり、データのクリーニング、変換、生成、またはフォーマットにどのような手順が使用されるか。

相互接続、インテリジェンス、自動化の時代において、データの価値と組織内での優位性を最大限に活用するには、優れたデータ品質管理が最も基本的な要件であり、その重要性はいくら強調してもし過ぎることはありません。

データ管理システムの改善

データ価値の実現とデータ品質の保証は、主に体系的なデータ管理を通じて実現されます。データ管理協会 (DAMA) は、データ管理を次のように定義しています。

「データまたは情報資産の価値を管理、保護、提供、強化するための計画、戦略、プロジェクト、および実践の開発、実行、および監督。」

上記の定義に基づいて、DAMA は対応するデータ管理機能フレームワークも開発しました。

図2: DAMAデータ管理機能フレームワーク2

DAMA データ管理機能フレームワークは、データ ガバナンスによって導かれ、データ保護 (プライバシー、セキュリティ、リスク管理)、メタデータ管理、データ品質管理などの基本アクティビティによってサポートされます。データのライフ サイクル全体をリンクとして、計画と設計 (アーキテクチャ、モデリング、設計)、有効化と保守 (ビッグ データ ストレージ、データ ウェアハウス、データ ストレージと操作、マスター データ管理、参照データ管理、データ統合と相互運用性)、有効化と保守 (データ サイエンス、データ視覚化、データ収益化、ビジネス インテリジェンス、ドキュメントとコンテンツの管理、予測分析) の観点から、データ管理の内容と要件を説明します。

著者は、組織のデジタル診断と計画の主な内容は、データ管理システムの診断、計画、改善であるとさえ考えています。さらに、データ管理システムと機能の構築は段階的なプロセスです。読者は、データ管理能力成熟度モデルを参照して、関連作業を進めることができます。

データガバナンスの仕組みを改善する

データ ガバナンスの目的は、データ管理要件の一貫性を確保し、データ管理のさまざまな機能モジュール間のバランスをとることです。データ ガバナンスの核となる意味合いは、次の点の整合にあります。1) ビジネスとテクノロジーは、データ管理の目標、内容、要件について整合しています。 2) 戦略レベル、管理レベル、運用レベルは、データ管理の目標、内容、要件について一致しています。基本的な要素は、プロセス (作業活動、入力と出力を含む)、人 (組織、役割と責任)、およびテクノロジー (ソフトウェア、ツール、テンプレートなど) です。

図3: データガバナンスフレームワーク3

データガバナンスとは、組織の全体的かつ長期的な発展の観点から、データ管理業務が組織の目標と戦略的要件に密接に集中していることを保証し、データ管理の有効性をリアルタイムで監視するために、監督、制御、調整のメカニズムを導入することです。 R. MAHANTI の定義によると、データ ガバナンスには、エンゲージメント ルール、データ戦略、プロセス、人材、役割と責任、テクノロジーなどの 6 つの要素が含まれます。その中で、データ ガバナンスのプロセスは、計画、組織、運用、実装、監視に分けられます。参照できる管理システムには、ISO 11179 (メタデータ管理)、ISO 8000、ISO 25012 (データ品質管理)、ISO 27001 (データ セキュリティ) などがあります。

まとめると、データの観点から見ると、デジタルトランスフォーメーションの本質は、データ定義の組織とデータ駆動型の組織変革であり、その足掛かりはデータ管理です。これには、組織がデータの価値の位置付けをさらに明確にし、データ品質の認識を強化し、データ管理システムを改善し、データガバナンスのメカニズムを改善する必要があります。

参考文献:

1. R. Mahanti、「データ品質: 次元、測定、戦略、管理、ガバナンス」 【M】WI: クオリティプレス、2018年。
2. DAMA International、データ管理知識体系、第2版 【M】Technics Publications、2017年。
3. イエベネス。 J. et al., 第3世代プラットフォームのデータガバナンスフレームワークに向けて [M] Procedia Computer Science、2019年。