「信頼できるデータ基盤」にフォーカスしたイノベーション~データマーケットプレイスとクラウド移行を加速する~

信頼できるデータを提供するという難題

データの利用を組織全体に民主化するというのは、大嵐に見舞われるような大仕事です。アプリケーションを最新化してクラウドサービスの導入を加速し、クラウドデータウェアハウスやデータレイクを構築してチームの連携を改善するだけでは終わりません。データをクラウドという新たな境地に移行することで、データの使いやすさ、増加に適応できる伸縮性、作業効率は高くなります。一方で増え続けるデータの信頼性の問題を解決しなければなりません。

次のような質問に答えられますか?

  • どうすればビジネスポリシーに沿ってデータを適切に公開できるようにデータの民主化を進められるでしょうか。
  • 新しいクラウドアプリに移行された業務上重要なデータは、オンプレミスのデータと同じように信用できますか?
  • データマーケットプレイスの利用者は、自信を持って期待するビジネス成果を出せますか?

問題は明白です。

今では、かつてないほどにデータとその消費者が増え、適切なデータ利用を管理する規制も増えています。安全で信頼できるデータを民主化し、より多くのビジネス価値を創出して、新たな収益イニシアチブを推進するという最終目標に到達するためには、分析の洞察を自動的に適用することが必要です。そうすれば、データがクラウドあるいはオンプレミスにあっても、将来価値が創出される場所にあっても、データを適切に利用するために必要なインテリジェンスを手に入れることができます。

しかし、最近の統計を見てみると、今日の実世界における明らかな改善余地が浮かび上がってきます。

  • 2024年までに30%の組織がデータとアナリティクスのガバナンスプラットフォームに投資する一方で、2024年までに信頼できるデータ共有プログラムの立ち上げに成功する組織はわずか15%であり、信頼できるデータを正しく識別し、信頼できるデータソースを特定できるのはデータ共有プログラムの30%未満です
  • 2023年までに、データリテラシーを含むデータ戦略の80%以上が、明確かつ必要なビジネス価値の推進要因となります
  • 60%の組織は、2022年までに拡張データ品質ソリューションを活用することで、手作業を減らしてデータ品質を向上させ、70%の組織は、今後2年間で運用リスクとコストを大幅に削減するために、データ品質レベルを評価指標で厳密に追跡管理することでデータ品質を60%改善します

さらに、データの最終消費者は、データ品質に並んでデータのプライバシーを懸念しており、米国人の81%は、企業による個人データ収集の潜在的リスクはメリットを上回ると考えています。

これらは具体的に何を意味するのでしょうか?

データ品質とデータガバナンスは、常にデータ管理の課題の上位2~3位に挙がっています。データの民主化が進む中、セルフサービスで簡単にデータにアクセスしたいものの、データを効果的に利用するための準備ができていない非技術系データ利用者の数は増え続けています。それはなぜでしょうか?

データ品質とプライバシーは、データガバナンスを進める過程で実現されるべき成果であり、企業全体のデータリテラシーを高めて、信頼できるデータでビジネス価値を向上させるためには不可欠です。運用上のリスクを軽減し、責任あるデータの利用を支援できるかどうかが鍵です。では、データガバナンスが重荷ではなく、イニシアチブ推進のアクセラレータになるにはどうすればよいのでしょうか?詳しく見てみましょう。

AIと自動化が価値創造を加速させるデータ4.0の時代で成功するためには、信頼できるデータ基盤が必要です。これをベースに、データマーケットプレイスで組織全体にデータ利用を民主化し、パブリッククラウドやプライベートクラウドなどの環境に自信を持ってデータを移行し、データ分析プログラムを最新化する必要があります。

では「信頼できるデータ基盤」とは何でしょうか?

結局のところ、信頼できるデータ基盤とは、次のようなデータ利用者たちのビジネスに関連する重要な質問に、透明性と洞察を持って答えを提供することです。

  • データはどこにありますか?どうすれば簡単に見つけられますか?また、見つけたとしても、その用途やビジネスとの関連性をどのように理解すればよいのでしょうか?
  • ビジネスの関連性を理解できたとしても、データを分析するためには、どのようにアプリケーションやデータウェアハウス、またはクラウドデータレイクにデータを移動すればよいのですか?
  • どうすればそのデータは目的に合っていて、適切に利用するために保護されていることを確認できますか?
  • どうすればよりインテリジェントな意思決定を行うためのビジネスの単一ビューを作成できますか?たとえば、データ資産とリスク分析にAIと自動化を活用するにはどうすればよいのでしょうか?

さまざまな事業部門のデータ利用者たちは、社内外の規制(GDPR、CCPA、LGPD、PDPAなど)に従ってプライバシーを保護しつつ、高品質なデータを使って価値を創造しなければなりません。それを支えるために、データの公開と利用に関する企業ポリシーに沿って、データの消費を適切に統制し、リスクを最小限に抑えながらも、データ利用者が期待される価値を達成できるようにするのが、データスチュワードの理想的な最終ゴールです。

インフォマティカの製品発表:信頼性向上にフォーカスしたイノベーション

インフォマティカは、昨年冬の製品発表イベントで、データガバナンスとプライバシーのイノベーションについて発表しました。インフォマティカは、メタデータからより多くの優れた分析の洞察を引き出すために革新を続けています。共通のプラットフォーム上に構築・統合されたインフォマティカのデータガバナンス製品間で優れたインテリジェンスを共有するだけでなく、インテリジェントな自動制御を適用して、データ資産の利用を拡大し、リスク分析を強化することによって、意思決定を支援する優れた洞察を提供します。

データ品質やデータリスク、データの保護状況を理解して、企業のデータガバナンスポリシーに従った適切なデータ利用を監視することによって、データスチュワードやCDO(最高データ責任者)、CPO(最高プライバシー責任者)などの管理者たちは、マーケットプレイスの構築やクラウドへのデータ移行などの方法で、責任を持ってデータを公開するためのインテリジェンスを手に入れることができます。

以下に、この冬の製品発表のハイライトを簡単にまとめます。

Informatica Axon Data Governance

  • Unisonのユーザー体験、ワークフロー、セグメント間の関係、マーケットプレイスを改善
  • ポートフォリオ統合のアップデートとData Quality自動化ソースの拡張。Reference 360の統合。ルールによる自動オンボーディング、リンク削除通知、グロッサリ詳細の表示などのEnterprise Data Catalog拡張機能
  • 使用状況の統計とレポート、jQueryのアップグレードなど、Axonの増分アップデート

Informatica Enterprise Data Catalog

  • 新しいデータ資産分析で、データ資産の使用状況やインベントリ、エンリッチメント、コラボレーション、データ価値をほぼ瞬時に可視化
  • EDC Advanced Scannersの新しいメタデータスキャナで、より多くのデータにアクセスしてデータの可視性を向上。包括的なデータ探索と深いデータリネージを実現

Informatica Data Privacy Management

  • 新しいOCRイメージのファイルスキャン機能など、非構造化データのスキャン・アーキテクチャ(ファイルタイプとソース)のアップデート
  • DPMダッシュボードのアップデート。リスク分析と違反の影響の洞察(新たに特許を取得)を使った高度な分析で大幅に可視性を向上
  • さらに、PAMのアップデートでデータストアの対象範囲を拡大。ワークフローの継続的改善でSubject Registryの効率性を向上

以下の役立つ関連資料も併せてご覧ください。


本記事は「Building Trust to Accelerate your Data Marketplace and Migrate Data to the Cloud with Confidence」の抄訳です。