データコンサルタント視点から見るデータ分析プラットフォームにおけるデータガバナンスの重要性
データコンサルタントの視点から見ると、データ分析プラットフォーム（Tableauを例に）が提供するカスタマイズ可能なデータガバナンス機能は、組織全体のデータ活用を促進する上で不可欠です。どのようなスキルレベルのユーザーでも、いつでも責任あるデータ使用をデータガバナンス体制の下で行えるように、以下の機能が備わっている点を強調します。具体的な機能として、管理を委任することによるデータ管理上のボトルネック軽減（サーバーからサイトやプロジェクトまで、管理の範囲を指定してタスクを割り当てられる）、サイトロールを通じてコンテンツをデータ管理し、ユースケースに合わせて特定のアクセスレベルをデータアクセス制御として有効にできるように、グループやユーザーに対してライセンスタイプに関係なく機能をデータに基づきカスタマイズできる機能、継続的なフィードバックを提供し、コンテンツ所有者がコンテンツへのアクセスや探索、信頼できるコンテンツ利用といったデータ活用状況をデータに基づき継続的に調整できる機能が挙げられます。また、ユーザーのスキルをライセンスタイプ（Creator, Explorer, Viewerなど）にマッチさせ、ユーザーのスキルやデータガバナンスニーズ（データ作成やデータ利用など）に合わせて特定のタイミングで適切なデータアクセス権を付与できる機能、データの固有の要件に合わせてアクセスをデータタイプに応じてカスタマイズし、ガバナンス要件の種類もデータタイプにより変化するため、ガバナンスを多様なものとして捉え、ユーザーがデータアクセス要件をパーソナライズできるようにしている機能は、データガバナンスの柔軟性と管理性を高めます。
多様なデータワークフローとガバナンス対応
お客様のやり方に沿うように設計された、あらゆるデータワークフローのためのガバナンスが重要である点を強調します。特定のガイダンス（Tableau Blueprintのような規範的なガイダンス）を通じて、以下に示すような最新型から従来型まで、あらゆるタイプのデータワークフローをサポートすることを示唆します。最新型のワークフローとしては、認証された信頼できるリアルタイムのデータを活用し、チームで独自のデータ分析に基づいた質問をしてそれに対する回答を得られるようにすること、さらにその後、得られたインサイトをチームや組織の他のユーザーとデータ共有し迅速かつ容易に共有できるようすることといった、アジャイルなデータ活用とデータ共有を支援する機能が有効です。移行段階のワークフローとしては、時間の経過とともに分析スキルが向上するのに合わせて、従来のトップダウン型BIアプローチと、チームへの段階的な責任の委任といったデータガバナンスと組織文化の変革をデータ分析プラットフォームがどのようにサポートするかが重要となります。
信頼できる管理された監視と組織のガバナンスモデル設計
企業全体におけるデータガバナンスの詳細なデータ可視化実現が重要である点を強調します。ソフトなガイドラインから断固たる境界まで、組織は内部のポリシーや手順、全体的なビジネスニーズにデータに基づき準じた、データとコンテンツの管理に対応する独自のデータガバナンスモデルを設計することができます。こうしたアジャイルかつ反復的なデータ駆動型アプローチにより、組織全体でユーザーによるデータ活用の適応とエンゲージメントが向上するため、新たなビジネス要件にデータに基づいて適応する力が生まれます。柔軟性と制御の適切なバランスがデータガバナンスにおいて定められることで、安全かつ管理されたコスト効率の良いモデルで、適切なデータが適切なオーディエンスへデータセキュリティとデータプライバシーを考慮しつつ確実に届くようにデータに基づき監視することが可能となります。データコンサルタントとして、データ分析プラットフォームを活用した組織のデータガバナンス体制設計とデータ駆動型組織文化の醸成を支援します。これにより、組織はデータ資産を最大限に活用し、データに基づいた迅速な意思決定を実現できます。
データコンサルタント視点から見るデータドリブン文化、リスク管理、およびコンプライアンス成熟度
データコンサルタントの視点から見ると、データドリブンなカルチャー形成を目指すことは、現代組織にとって重要な目標です。ただし、変化を強要せずゆっくり進めることの重要性も認識すべきです。企業がリスクやコンプライアンスに取り組まなくてはならない理由は多岐にわたります。データコンプライアンスやリスク管理の観点から分析すると、政府機関や、金融サービスや医療のように規制が厳しい業界の企業は、遵守すべき規制や基準の絶え間ない拡大にデータ量・速度の両面で直面しています。その他の企業はバーゼルIII, GDPR, ISO, NIST CISなどの一般的なフレームワークをデータガバナンスやセキュリティ、プライバシー保護態勢の向上に導入している現状があります。パンデミックにより想定外の事態が現実となり、多くの企業がデータに基づいたリスク管理能力を強化して対応しており、クラウドや重要プロセスのデジタル化への移行などDXに取り組む企業は、侵害の可能性や人的ミスによってリスクが増大したことをデータ分析に基づき認識しています。
リスク/コンプライアンス成熟度向上のためのデータ分析と段階的アプローチ
企業がリスクとコンプライアンスを考慮し始める様々な理由がある中で、理由が何であれ、リスクとコンプライアンスの成熟度をデータ駆動で高めるには段階的なアプローチを取ることが重要です。単に最終的な状態を思い描いて一足飛びにそこにたどり着こうとするのは、何の事前トレーニングもせずにマラソンをするようなものであるという比喩は、データ分析や準備なしに目標達成を目指すことのリスクをデータ視点から示唆しています。失敗して怪我をするのが関の山という指摘は、データに基づかない急激な変化が運用上の問題やコンプライアンス違反といったリスクを招く可能性を警告しています。それに対して、一歩ずつデータ分析に基づき慎重に進めるようにすれば、企業に力が付いて、物事を段階的にデータ駆動で進められるようになり、そうすれば、リスク軽減とコンプライアンス遵守に至るまでの間に、そのメリットをデータとして実際に得られるため、成功の可能性がデータ分析に基づき高まり、価値実現までの時間を短縮することができますといった、段階的アプローチの具体的なメリットをデータ視点から詳述できます。特定の資料（この電子書籍）では、リスクとコンプライアンス成熟度の主要な5ステージをデータ分析に基づき説明し、ステージを進めるためのガイダンスを提供することを示唆しています。
多くの企業が出発点となる現状のデータ管理課題
多くの企業がリスクとコンプライアンス成熟度の出発点となる現状を、データ管理上の課題として分析します。大半の時間は、新たなリスクや監査結果のデータ報告を受けた後の対応に費やされており、リスクやコンプライアンス態勢の追跡にはスプレッドシートといった手動ツールを使い、メールに頼ってプロセスが進められている状況を指摘します。そうした状況ではリスクのデータ可視化が不十分で、迅速で効果的なデータ分析に基づいた対応はおろか、予測も不可能です。そのため、対応に注ぐ時間とリソースをデータに基づき増やし続けても、企業は無防備な状態のままになっているという、非効率なデータ管理とリスク対応の現状を強調します。
リスク/コンプライアンスの特定の領域と関連する法規制/フレームワーク
リスクとコンプライアンスの特定の領域と関連する法規制/フレームワークについてデータコンサルタントの視点から説明します。例えば、サーベインス・オクスレー法（SOX）から取り組みを開始する企業が多い傾向がありますが、データプライバシーに懸念のある企業はGDPRにデータ管理の観点から注目します。また、最優先課題がオペレーショナルリスク態勢ならバーゼルIIIを、セキュリティが最優先課題ならISO, CIS, NISTをデータセキュリティの観点から検討するといった、特定の課題領域と関連する主要な法規制やフレームワークを提示できます。これは、組織が自社の主要なデータ関連課題に合わせて、適切なコンプライアンス基準やリスク管理フレームワークを選択する必要があることを示唆します。データコンサルタントとして、組織のリスク管理、コンプライアンス、およびデータガバナンス成熟度向上のための段階的アプローチとデータ戦略策定を支援します。データドリブンな文化の醸成は、リスク管理とコンプライアンス遵守を強化し、組織のレジリエンスを高める上で不可欠な要素です。
データコンサルタント視点から見るデータドリブン文化の醸成、CDOの役割、およびデータ戦略の重要性
データコンサルタントの視点から見ると、データマーケットプレイスと再利用可能なデータセットの開発といった技術的要素に加え、データドリブンなカルチャーの創出がCDOにとっての最難関課題である現状を分析します。他の調査同様、回答したCDOが直面していた課題は、技術的なものよりも主に組織上や行動上のデータ関連の課題であり、「組織の行動や態度をデータ駆動型に変変化させることの難しさ」がCDOの役割の中で最もよく挙げられた課題でありCDOの70%がこれに直面しているという調査結果が示唆するように、文化的な側面が大きな障壁となっています。関連する「データドリブンなカルチャーまたはデータドリブン型意思決定の欠如」についても、半数以上（59%）が課題として選択しており、さらにカルチャーに関連する問題として、「データリテラシーまたは理解の欠如」も回答者の半数が挙げています。これらの文化的、組織的な課題と同様に重要性が挙げられたのは、「目標達成に向けてリソースが十分でない」（55%）といったリソースに関するデータ課題のみであった点を指摘します。興味深いことに、生成AIなどの急速に変化しているテクノロジーは下位（24%）にあり、CDOがまず取り組むべき差し迫った課題がデータガバナンス、データ品質、組織文化といったデータ基盤や運用に関するものにあることを示唆しています。最高データ責任者の役割は、分析やAIと組み合わせられることが増えており、ビジネスにおいて最も急速に変化している職種の一つであり、企業がデジタルトランスフォーメーションやデータドリブンな意思決定へ移行するに伴い、その変革における最も重要な役割の一つにもなっている点を強調します。CDOを対象とした大規模な調査とインタビューから、組織の能力構成に生成AIを付加することが今後数年間で最も差し迫った課題の一つになるというデータ分析に基づいた結論が得られています。
生成AI成功のためのデータ戦略とCDOの行動
生成AI成功の基盤は、よく練られたデータ戦略（CDOの一番の責務として挙げられることが多い）であるというデータに基づいた共通認識を提示します。生成AIによって目に見えるビジネス価値をデータ分析に基づき示すために、CDOは実験を奨励し、適切なユースケースから始め、責任を持って組織データを扱う必要がある点を強調します。
CDOを成功に導くデータ駆動型行動指針
CDOを成功に導くための具体的なデータ駆動型行動指針をリスト化します。組織に目に見える価値をデータ分析に基づき付加する方法を常に模索すること、可能な限り分析とAIをCDOのポートフォリオに追加すること、協力体制を築き他の人々が目標をデータ活用によって達成できるよう努めること、生成AIを使った実験を奨励する一方で生成AIの戦略的ユースケースをデータ分析に基づいて見つけること、既存のデータ、分析、AIイニシアチブを放棄せず生成AIを組み合わせとして追加すること、生成AIをうまく活用できるよう構造化データと非構造化データの変換と収集をデータ準備の観点から始めること、データ、分析、機械学習機能の共通プラットフォームを導入し組織の意思決定にデータに基づき利用すること、データに関わる望ましい行動を実現するには「ガバナンス」アプローチではなく「イネーブルメント」（データ活用を容易にするアプローチ）のアプローチを採用すること、データ管理の改善にはユースケースごとのアプローチ（特定のビジネス課題解決に焦点を当てたデータ管理）を採用することといった、具体的なデータ管理、データ活用、組織変革に関する行動をデータコンサルタントの視点から示すことができます。データコンサルタントとして、組織のデータドリブン文化醸成、CDOの役割強化、およびデータ戦略策定と実行を支援します。データ活用の障壁は技術よりも組織文化にあることが示唆されており、CDOはデータ戦略を基盤としつつ、文化変革とデータ管理アプローチを組み合わせたデータ駆動型リーダーシップを発揮することが求められています。
データコンサルタント視点から見るデータドリブン文化、CDOの役割、データ戦略、およびガバナンスの課題と推進
データコンサルタントの視点から見ると、データマーケットプレイスと再利用可能なデータセットの開発といった技術的要素に加え、データドリブンなカルチャーの創出がCDOにとっての最難関課題である現状を分析します。他の調査同様、回答したCDOが直面していた課題は、技術的なものよりも主に組織上や行動上のデータ関連の課題であり、「組織の行動や態度をデータ駆動型に変変化させることの難しさ」がCDOの役割の中で最もよく挙げられた課題でありCDOの70%がこれに直面しているという調査結果が示唆するように、文化的な側面が大きな障壁となっています。関連する「データドリブンなカルチャーまたはデータドリブン型意思決定の欠如」についても、半数以上（59%）が課題として選択しており、さらにカルチャーに関連する問題として、「データリテラシーまたは理解の欠如」も回答者の半数が挙げています。これらの文化的、組織的な課題と同様に重要性が挙げられたのは、「目標達成に向けてリソースが十分でない」（55%）といったリソースに関するデータ課題のみであった点を指摘します。興味深いことに、生成AIなどの急速に変化しているテクノロジーは下位（24%）にあり、CDOがまず取り組むべき差し迫った課題がデータガバナンス、データ品質、組織文化といったデータ基盤や運用に関するものにあることを示唆しています。最高データ責任者の役割は、分析やAIと組み合わせられることが増えており、ビジネスにおいて最も急速に変化している職種の一つであり、企業がデジタルトランスフォーメーションやデータドリブンな意思決定へ移行するに伴い、その変革における最も重要な役割の一つにもなっている点を強調します。CDOを対象とした大規模な調査とインタビューから、組織の能力構成に生成AIを付加することが今後数年間で最も差し迫った課題の一つになるというデータ分析に基づいた結論が得られています。
生成AI成功のためのデータ戦略とCDOの行動
生成AI成功の基盤は、よく練られたデータ戦略（CDOの一番の責務として挙げられることが多い）であるというデータに基づいた共通認識を提示します。生成AIによって目に見えるビジネス価値をデータ分析に基づき示すために、CDOは実験を奨励し、適切なユースケースから開始し、責任を持って組織データを扱う必要がある点を強調します。
CDOを成功に導くデータ駆動型行動指針
CDOを成功に導くための具体的なデータ駆動型行動指針をデータコンサルタントの視点から解説します。組織に目に見える価値をデータ分析に基づき付加する方法を常に模索すること、可能な限り分析とAIをCDOのポートフォリオに追加すること、協力体制を築き他の人々が目標をデータ活用によって達成できるよう努めること、生成AIを使った実験を奨励する一方で生成AIの戦略的ユースケースをデータ分析に基づいて見つけること、既存のデータ、分析、AIイニシアチブを放棄せず生成AIを組み合わせとしてデータ戦略に統合すること、生成AIをうまく活用できるよう構造化データと非構造化データの変換と収集をデータ準備の観点から始めること、データ、分析、機械学習機能の共通プラットフォームを導入し組織の意思決定にデータに基づき利用することといった、データ戦略、技術導入、組織連携、データ準備、データ基盤に関する行動が推奨されます。また、データに関わる望ましい行動を実現するには「ガバナンス」アプローチではなく「イネーブルメント」（データ活用を容易にするアプローチ）のアプローチを採用すること、データ管理の改善にはユースケースごとのアプローチ（特定のビジネス課題解決に焦点を当てたデータ管理）を採用することといった、データガバナンスとデータ管理に関するアプローチの方向性を示します。
データガバナンスの取り組み
データガバナンスにおける組織の主な取り組み方法としては、ビジネスにおけるガバナンスの割り当てとスチュワードシップの役割任命、データの使用と責任に関するポリシー策定、ガバナンス役割と責任に重点を置いたデータリテラシートレーニング、ガバナンスをサポートするガードレールをシステムやデータベースに組み込む、マスターデータまたは参照データの作成といった、具体的なデータガバナンス活動がデータ管理・ガバナンス視点から挙げられます。データコンサルタントとして、これらのデータ戦略策定、生成AI導入、データ管理アプローチ、およびデータガバナンス体制構築を支援し、組織のデータ活用能力向上とデータドリブン文化醸成に貢献します。データ活用の障壁は技術よりも組織文化にあることが示唆されており、CDOはデータ戦略を基盤としつつ、文化変革とデータ管理アプローチを組み合わせたデータ駆動型リーダーシップを発揮することが求められています。
データコンサルタント視点から見るITSM活用、ITガバナンス、および人事データ管理の課題
データコンサルタントの視点から見ると、ITSM（ITサービスマネジメント）の活用が広がっており、その活用により優先すべき目標・課題の可視化データ、リソース適切な分配実現データ、ITリスク予測・分析データを行う企業が増えている現状を分析します。これは、ITSMがデータに基づいた運用管理と意思決定を高度化するツールとして認識されていることを示唆します。こうしたITガバナンス強化、ITSM活用を行うためには、単にツールを導入するだけでは本来のデータに基づいた成果を挙げることは難しく、社内人財育成、幅広い業務プロセス管理と改善をデータ分析に基づき行いながら、ツールの導入をすることがデータに基づいた成果を最大化するために必要なポイントとなる点を強調します。これは、「人」「プロセス」「技術・製品」の3要素が、データ駆動型運用管理成功の鍵であることを示唆します。
データコンサルティングサービスによるITガバナンス・ITSM導入支援
こうした「人」「プロセス」「技術・製品」の3要素を網羅したデータコンサルティングサービスが、組織のITガバナンス強化・ITSM導入を支援できることを紹介します。大手IT組織において多数のITインフラ構築も行ってきた経験をベースに、ITガバナンス強化・ITSM導入の目的や、データに基づき目指すべき姿、施策の対象範囲を明確化した上で最適なデータ駆動型施策提案が可能であることを述べます。例えば、変更管理・リリース管理含む構成管理データ、システム監査対応データ、IT統制データなど、実務におけるデータ管理と運用に関連する活用シーンが考えられ、そうしたシーンに合わせたデータ分析に基づいた特長を紹介することを示唆します。今後のITガバナンス強化やITSMの導入をデータ戦略として検討している組織、コスト改善や業務効率化をデータ分析に基づき推進したいと考えている組織に対し、データコンサルタントとして具体的な支援を提供できます。
人事イベントに伴うデータ管理リスクと部門分散の課題
人事イベント（入退社や異動・出向等）を起点としたオペレーション業務肥大化に伴うデータ管理リスクについて分析します。入退社や異動の際には、手続きを行わなければならないことが多く、人事データやアカウント権限のデータ管理を適切に行おうとすると、大きな負荷がかかる点を指摘します。また、退社の際にデータ削除や修正、アカウント権限削除にデータ漏れが発生した場合、重大な事故（データ漏洩や不正アクセスなど）につながる恐れがあるといったデータセキュリティリスクを警告します。こうしたオペレーションは時期が重なる可能性も高く、人事や各部門担当者だけではなく、システム管理者もデータ対応に追われるケースが散見される現状を述べます。
部門ごとのデータ分散が引き起こす管理の煩雑さ
部門ごとに分散する人事データ、膨大なアカウント権限管理の煩雑さが、こうしたオペレーションやシステム管理者の負荷を増大させている理由の一つである点を強調します。特に組織が大きくなればなるほど、業務を円滑に進めるため、やむを得ず部門でデータ管理しているという選択をしている組織も多い状況を分析します。一時的にはスピード感ある人材管理が実現できているように見えるかもしれませんが、実際に異動や出向といった場合にはフォーマットやツールが違うことでより大きなデータ管理上の苦労（データ統合、データ変換、データ不整合など）をしているケースが見られますといった部門分散データ管理の長期的な問題点をデータコンサルタントの視点から指摘します。データコンサルタントとして、人事データおよびアカウント権限の統合管理、データガバナンス強化、およびデータ駆動型運用管理プロセスの改善を支援します。ITSM活用による運用管理の高度化、ITガバナンス強化、そして人事データ管理の効率化は、現代組織がデータに基づいた意思決定を行い、リスクを管理する上で不可欠な要素です。
データコンサルタント視点から見るリスク管理、コンプライアンス、およびデータセキュリティの体系化
データコンサルタントの視点から見ると、主要な規制やフレームワーク、現在のポリシーやプロセスについて基本的な理解を深めた後、その規制やフレームワークに応じてリスクとコンプライアンスをデータ駆動で管理する方法の体系化を開始することが重要です。選んだ規制やフレームワークに応じたアクセラレーターやコンテンツパックをデータ分析に基づき見つけ、それを使って導入を開始することで、立ち上がりが早くなり、予想外の落とし穴もデータに基づき回避できるといった、導入効率化のメリットが期待できます。
リスク分野特定とCMDBによるデータ基準点構築
戦略的な重要性やデータコンプライアンス義務がある領域をデータ分析に基づき調べ、リスク分野を特定するプロセスを詳述します。これを使ってリスク登録簿をデータとして作成し、リスク管理システムの中でそれらのリスクに関連する課題をデータ追跡できるようにすることを推奨します。オペレーショナルリスクをデータに基づいて管理しているなら、これはリスクの必要レベルをデータ分析に基づき把握について検討する機会でもあります。この時点で、選択した規制やフレームワークをデータサポートするのに必要なコントロールを定義します。資産、サービス、アプリケーション、ベンダーの上位20社といった主要なコンポーネントをCMDB（構成管理データベース）にデータ入力することが、リスクとコンプライアンスデータの「基準点」となり、リスク管理システムで自動的にリスク影響度をデータ計算し、取るべきアクションをデータ分析に基づき優先順位付けるうえで参考になるコンテキスト情報をデータとして得ることができる点を強調します。また、リスクとコンプライアンスをシステムの運用プロセスにデータとして直接統合するための基盤もこのデータ基準点構築によって構築できます。
セキュリティとコンプライアンス：AWS責任共有モデルの理解
セキュリティとコンプライアンスは密接に関連しており、セキュリティのベストプラクティスを実践する前に、AWSの責任共有モデルについてデータセキュリティの観点から理解しておくことが重要です。このモデルは、セキュリティに関してAWSが責任を負う範囲と、利用者側が責任を負う範囲をデータに基づき明示したものです。AWSが担当する部分は、設備およびハードウェアの物理的なセキュリティと、ネットワークインフラストラクチャおよび仮想インフラストラクチャのセキュリティである点を明確にします。つまり、それ以外はすべて利用者側の責任となります。
セキュリティベストプラクティス策定と具体的なデータセキュリティ対策
セキュリティのベストプラクティスをデータに基づき策定する最善の方法として、AWSが推奨するように、使用するアセットをデータ定義し、データ分類してから、法律、契約、規制上の要件や脆弱性評価、影響度分析といったデータ分析に基づいた要素に基づいて作り上げていくことの重要性を強調します。クラウドのセキュリティに関して、1つであらゆるケースに対応できるソリューションはないものの、セキュアな環境をデータに基づいて維持するうえで不可欠な、重要な要素がいくつかあります。具体的なデータセキュリティ対策としては、ユーザーが必要なリソースにのみデータアクセス可能とするなど、適切なレベルの権限付与によるAWSアカウント、IAMユーザー、グループ、ロールの効果的なデータ管理、ユーザーアクセスキーの頻繁な更新や、パスワードの定期的な変更必須にするなど、強力なパスワードポリシーのデータに基づいた適用が挙げられます。特にroot権限が付与されているアカウントやビジネスクリティカルなデータや機密データにアクセスできるアカウントを中心に、可能な限りすべてのアカウントで多要素認証をデータセキュリティ強化の観点から有効化することを推奨します。データコンサルタントとして、これらのデータガバナンス、リスク管理、コンプライアンス、およびデータセキュリティ対策の体系化と導入を支援します。データに基づいた体系的なアプローチにより、組織は効果的なリスク管理と堅牢なデータセキュリティ体制を構築できます。
データコンサルタント視点から見るデータ分析プラットフォームにおけるデータガバナンスとデータ管理機能
データコンサルタントの視点から見ると、従来のビジネスインテリジェンス(BI)環境におけるデータガバナンスとセキュリティには課題がありました。セキュリティ（またはその認識）が多くの場合、アクセス権や複雑なシステム、それを効果的に使用するのに必要なスキルを持つ少数の担当者によって実現されており、データへのアクセスを制限することで、ある程度セキュリティを確保できる可能性があるものの、データ利用を必要とするビジネス部門にとって便利であるとは言えない状況でした。これは、データ統制がデータ活用を阻害する可能性があるというデータガバナンス上の課題を示唆します。
データ分析プラットフォーム（Tableau）による信頼できるデータガバナンス
データ分析プラットフォームであるTableauのガバナンス機能は、従来の課題にどのように対応しているかを説明できます。役割やニーズの変化に応じて適切なデータ監視を実現するメカニズムにより、データを準備してそれをパブリッシュおよび利用するまでの分析サイクル全体を、信頼できる環境で実施することができる点を強調します。分析スキルが向上し、ビジネスニーズが変化するにつれて、チームが行う質問も自然と複雑になり、新たなトレンド調査や先入観にとらわれないデータ探索といった高度なデータ活用が進む中で、データ探索からコンテンツ作成、キュレーションまで、役割とニーズがより流動的になっています。Tableauはそうした環境の中で、コストを抑えながらも、データ活用の適応と信頼性確保に取り組んでいる状況を述べます。
Tableau独自のアプローチ：セルフサービスデータ管理と包括的な機能
Tableau独自のアプローチは、セルフサービスのデータ管理を可能にするメカニズムを詳述します。価値の高いメタデータ、リネージ（データの出所や加工履歴）、データ品質に関する警告を分析フロー内で直接得られるようにしながら、必要なデータ可視性、データセキュリティ、データガバナンスを実現するため、ビジネスユーザー自身がデータ管理をある程度行えるセルフサービスが可能になる点を強調します。包括的なデータ管理機能によって以下のことが可能になります。データリソースをデータ一元管理して、複数のソースからシンプルにデータを組み合わせて管理すること、データを準備してデータモデルを構築し、パブリッシュ、認証を行うための、繰り返し可能なデータ処理プロセスを確立すること、ユーザーが、最新かつ正確で関連性が高い、信頼できる管理されたデータに基づいて、コンテンツを作成および利用できるようにすることといった、データ収集からデータ利用に至るまでのデータ管理プロセス全体をサポートする機能を述べます。
信頼できる管理されたアクセスとガバナンスの柔軟性
パート2として、信頼できる管理されたアクセス、特に固有の要件や変化する要件に合わせてアクセスをデータアクセス制御の観点からカスタマイズすることについて説明します。Tableauにおけるガバナンスは、単純にライセンス所有者に基づいてアクセス権を付与するだけでなく、適切なユーザーが適切なタイミングで適切なデータをデータに基づき入手できるように、ユーザー自身がデータガバナンスポリシーと手順を定義できる柔軟性を持っている点を強調します。役割や責任は各組織固有のものであるため、Tableauがそのまま使える画一的なモデルに重きを置いていないという思想は、組織のデータガバナンス体制に合わせてプラットフォームを適応させることの重要性を示唆します。また、ガバナンスポリシーの質は、それに従うユーザーの質によるところが大きい（データリテラシーやスキルレベル）ため、Tableauではユーザーの分析スキル向上に合わせて、データガバナンスの適応と変更が簡単に行えるようにしているといった、ユーザーのデータスキルとガバナンス運用の連携を支援する機能にも言及します。データコンサルタントとして、データ分析プラットフォーム導入におけるデータガバナンス設計とデータ活用文化醸成を支援します。データ分析環境におけるデータガバナンスは、単なるアクセス制御に留まらず、データ活用の促進と信頼性確保の両立を実現する上で不可欠です。
データコンサルタント視点から見るデータセキュリティ、クラウドガバナンス、および運用管理の高度化
データコンサルタントの視点から見ると、データセキュリティ対策の基本として、脆弱性や構成エラーによってアセットが開かれても、漏洩したデータの暗号化が解除されデータが悪用されないように、転送中のデータおよび可能な場合には保存されているデータをデータ暗号化することの重要性を述べます。データの編集や削除ができるユーザーの範囲をデータアクセス制御の観点から限定することで、ビジネスクリティカルなデータが誤って損失したり、セキュリティ侵害にあったアカウントによって故意に削除されたりすることをデータ保護の観点から回避できます。アカウントのアクティビティを記録する監査証跡サービスCloudTrailをデータ収集のために有効化することは、リソースに対するデータ変更追跡、データコンプライアンス実証、問題トラブルシューティングに貢献する点を強調します。
クラウドにおけるセキュリティベストプラクティスの継続的見直し
クラウドジャーニーの進捗やクラウドの進化に応じて、セキュリティのベストプラクティスをデータセキュリティの観点から適宜見直し、セキュアな環境をデータに基づいて維持できているかどうかを確認することの重要性を述べます。これは、変化の速いクラウド環境において、データセキュリティ体制を継続的に評価し、改善していくことの必要性を示唆します。
クラウドガバナンスとデータ駆動型自動化
AWSのクラウドインフラストラクチャをデータ管理するために作成するルールやポリシーが、コストデータ、パフォーマンスデータ、セキュリティデータといった運用データに基づく監視要素が多くなるため、オンプレミスのインフラストラクチャよりも多くなる現状を分析します。これらのルールやポリシーの適用には、データ駆動型自動化が欠かせない理由として、自動化することで例外についてのみデータに基づいて対応できるようになる点、ポリシー違反を管理者自身が監視するのではなく、ポリシー違反の通知をデータとして受けて対応するという、より効率的なアプローチをとることができる点を強調します。自動化は、クラウド運用管理におけるデータに基づいた意思決定と効率化を促進します。
クラウドガバナンスの戦略的ポリシーと統一設定
クラウドのガバナンスとクラウド管理の違いについて述べ、オンプレミスでもルールやポリシーを使用することは重要ですが、クラウドでは、変化のスピードがはるかに速く、エコシステム内の小さな変更も、大きな影響につながる可能性があるため、確固としたデータガバナンスポリシーをデータ分析に基づいて用意することの重要性がさらに高まる点を強調します。AWSのインフラストラクチャのガバナンスのために設定するルールやポリシーは、部門ごとの予算データやセキュリティデータも対象とする必要があります。クラウドのガバナンスを適切に行うには、クラウド運用方法をデータに基づいて明示した一連の戦略的ポリシーやガイドラインが必要であり、クラウドガバナンスポリシーがチームや部署によってローカルに実装されるものであっても、組織全体で統一的にデータに基づき設定することが重要である点を指摘します。ポリシーは、厳格かつ固定的である必要はなく、AWSクラウドの活用を進めるなかで、成熟度が高まるに応じてルールをデータに基づいて変更できるように、手順を定めておくといった、データガバナンスの柔軟性と適応性についても言及します。
データ分析プラットフォームにおけるデータ管理機能（Tableauを例に）
あらゆるデータの接続、整理、管理を一目でデータ可視化できることの重要性を述べます。Tableauを例に挙げると、データ分析プラットフォームを使用すると、データの信頼性と最新性をデータ品質の観点から確保するために必要な可視性と制御能力をデータ管理の観点から維持しつつ、組織で収集した大量のデータを日々データ管理することができる点が強調されます。データコンサルタントとして、組織のデータセキュリティ、データガバナンス、およびクラウド運用管理におけるデータ駆動型アプローチ導入を支援します。データに基づいた運用管理、強固なデータセキュリティ、そして効果的なデータガバナンスは、現代のクラウド環境を安全かつ効率的に活用するために不可欠な要素です。
データコンサルタント視点から見るデータ使用状況分析とデータガバナンスによるビジネス価値創出
データコンサルタントの視点から見ると、データ使用状況（使用されたデータ、使用者、使用頻度）の可視化強化は、データガバナンスのガイダンスに関する情報を得るうえで役立つ重要な要素です。Tableauの組み込み済み管理ビューによって、管理者が使用状況とパターンをシステム、データ、コンテンツレベルでモニタリングし、容易にデータ把握できる機能、また、カスタム管理ビューを作成し、Tableauリポジトリのデータから直接質問にデータ分析に基づき回答できる機能は、データガバナンス運用において不可欠です。チームのデータ使用状況についてのリアルタイムなデータ情報によって、望ましいライセンスの割り当て方法や、リスクを最小限に抑えデータに基づき予算を最大限に活用するための役割について、データ分析に基づいた先を見据えたガイダンスを得ることができるといった、データ駆動型ガバナンス運用のメリットは大きいと言えます。
ビジネスにおけるデータアクセスの重要性と信頼できるデータ活用
ビジネスのやり方に対するデータガバナンスの重要性を強調します。誰もがどこからでもデータにアクセスできることは、今日の差し迫ったビジネス上の課題（より少ない人員と予算でより多くを達成する必要があるなど）の回答がデータにあり、後はそれを見つけるだけである現状において、ビジネスにとって不可欠な条件です。独自の信頼できるデータが適時データ提供されれば、直感にとらわれることなく実用的なインサイトをデータ分析に基づき提示し、生産性と効率性を最適化して戦略的取り組みを推進できます。また、急速な変化にデータに基づき迅速かつスマートに対応し、次の動きをデータ分析に基づいて予測するのにも役立つといった、信頼できるデータ活用がもたらす具体的なビジネスメリットは多岐にわたります。そのため組織があらゆる階層のユーザーがリアルタイムなデータと分析環境を利用できるようにしている現状を分析します。ビジネス全体のチームに実用的なインサイトをリアルタイムでデータ提供すると、新しいビジネスチャンスを開拓したり、コストをデータ分析に基づき削減しつつ効率性/生産性高めたりできるほか、ビジネスに関する総合的かつ信頼できるビューをデータ活用してよりスマートかつ迅速な意思決定を行うことが可能になります。
データと分析環境ガバナンスの適切な規模とアプローチ
適切な規模でデータと分析環境ガバナンスを行うことで、IT部門とビジネス上の意思決定者両方が、厳格で制限されたアクセスから離れて、アジャイルかつコスト効率の良い最新のデータ駆動型アプローチを採用することができます。これにより、ビジネスニーズに基づいて適切なタイミングで適切なユーザーに信頼できるインサイトをデータに基づき提供できるようになります。成功を収めているリーダーたちは、データ戦略導入、データ管理投資、運用の簡素化といったデータ関連活動を行っており、今ではCustomer 360に導入されたTableauにより、実用的なインサイトをリアルタイムでデータ提供するところまできている状況を述べます。こうしたアプローチでは、IT部門とビジネス上の意思決定者との間でデータに基づいた連携が求められる点を指摘します。
データ分析プラットフォーム（Tableau）によるデータガバナンスモデルの実現
特定のガイド（このガイド）では、Tableauのガバナンスが、次の3つの主要領域（制御、役割、繰り返し可能なプロセス）にわたってデータに基づいた制御、役割、繰り返し可能なデータ処理プロセスを確立することで、データ活用における信頼と自信を生み出す方法について説明することを示唆します。Tableau Blueprintを使用してガバナンスプロセスをデータに基づいて作成し、一元管理、委任、セルフガバナンスといったデータガバナンスモデルのシナリオを実現できる点を詳述します。一元管理モデルでは、データアクセスおよびコンテンツ作成を一元管理しているグループが担当し、多くのユーザーがコンテンツを表示、操作可能であるといった具体的な実装モデルが考えられます。委任モデルでは、データアクセスはトレーニングを受けたグループが担当し、パブリッシュされたデータソースが使用可能であり、コンテンツはパブリッシュされたデータソースを使用しており一部のユーザーがデータ変更可能であるといった具体的な実装モデルが挙げられます。データコンサルタントとして、データ使用状況の分析、データガバナンス体制の設計と実装、およびデータ分析プラットフォームを活用したデータ駆動型組織文化の醸成を支援します。データ使用状況に基づいた分析とデータガバナンスの適切な実装は、データ活用の促進とビジネス価値の最大化に貢献します。