データの核となる概念を明確に理解していないと、組織のデータ管理イニシアチブの実装に関するコミュニケーションが困難になる可能性があります。 さまざまなチームが集まってデータ活動を計画、組織する際には、データに関する意味をあらゆるテクノロジと統合する必要があります。
たとえば、「」という用語を考えてみましょう。データガバナンス」 データ転送を可能にするシステムやツールを構築するデータ エンジニアは、おそらくデータ ガバナンスを、アクセス権を持つユーザーにデータ セットを配信したり、データをクリーンアップしたりするためのアプリケーションとして捉えているでしょう。 しかし、マーケティング、営業、その他のビジネスマンは、データ ガバナンスによって顧客情報が見つけやすくなり、データがキャンペーンに利用できるようになると考えています。
どちらの見解も、データ ガバナンスは「より良い意思決定プロセスとサポート機能を実現するために、この種の議論と機能をまとめ、ビジネス目標を達成するために組織のデータを調整する組織的なフレームワーク」として一致しています。のCEO 最初のサンフランシスコのパートナー。 しかし、データ ガバナンスの意味について全員が同じ認識を持っていないと、マーケティングと販売のために構築された取り組みが不十分になったり、顧客を理解するプロセスが IT 部門にとって時間の無駄に見えたりする可能性があります。
データ管理の実装について議論する前に、データの概念について組織内の全員の意見を一致させるために、オニール氏は DATAVERSITY® の講演で一貫した定義を提示しました。 エンタープライズ データ ワールド (EDW) 教育カンファレンスでこれらの意味の重要性を説明しました。 なぜなら "デジタル変換」 – 自動化によってメリットが得られる業務運営を特定し、これらの改善を実行する – は、ほとんどの企業にとって最重要課題となっており、この記事ではその中核的な構成要素を構成する定義に焦点を当てます。
データ アーキテクチャの概念
組織がデジタル変革に焦点を当てるにつれて、次のような議論が行われています。 データアーキテクチャ ビジネス ニーズと企業データをどのように結び付けるかが問題になります。 たとえば、ビジネスマンは、データを保存および計算する方法や、さまざまなデータセットに対して誰が責任を負うべきかについて話します。
このような場合、著名なデータ アーキテクチャ用語が頻繁に登場します。 Kelle O'Neal による説明は次のとおりです。
- データレイク: データレイク 膨大な量の構造化データと非構造化データを保持します。 オニール氏はさらに、「データレイクにより、XNUMX つの場所でのデータ処理が可能になります。 彼らは、より大規模なデータセットに対応する機能に革命をもたらしました。」
- データレイクハウス: 彼女 について説明します データレイクハウス データレイクとデータウェアハウスの最高の品質として。 これには、「データ レイクで利用可能な膨大な量の非構造化データを利用できるオプションを備えた、データ ウェアハウスによって提供されるスキーマと構造を利用する」必要があります。 ユーザーが非構造化データを消費または読み取りするときに、構造化データに関連付けられたスキーマが非構造化データに適用されると、レイクハウスで魔法が起こります。
- データ メッシュ: A データメッシュ データ ガバナンスとキュレーション方法論を中心とした分散型の相互運用可能なテクノロジーを組み合わせて、組織の柔軟性を向上させます。 XNUMX つの原則を網羅し、ドメイン中心のビジネス モデル、分散型のモジュール型データ アーキテクチャをサポートするデータ メッシュを考えてみましょう。
- 製品としてのデータ: 製品としてのデータという考え方は、データ メッシュのコンポーネントとして生まれました。 オニール氏は、データメッシュが分散化されている場合、この特性により、データを生成するエンティティとそのデータの配布と使用に重点を置くチームに責任が残ると指摘しました。 したがって、「製品としてのデータは、データ活動のサブセットだけではなく、プロセス全体に及びます。」
- データ ファブリック: オニールが考えるのは、 データ ファブリック 「強力な統合」および「データメッシュをより効果的に運用するための技術的オーバーレイ」として。 データ ファブリックは「すべてのコンポーネントを接続して、データへの簡単なアクセスを可能にします」と彼女は言いました。
- データグラビティ: 「データグラビティ これは、大規模なデータ ストアとアプリケーションを整理して、これらのデータ ストアとより効率的に統合するためのアーキテクチャ コンセプトに相当します。」 このアイデアは、「保管場所のシステムやアプリケーションに影響を与えるワークロードのパフォーマンスの問題」について議論するときに役立つとオニール氏は述べています。
- データ駆動型: データ駆動型 組織が意思決定と運用プロセスに情報を提供するためにデータに対して実装する必要があるアーキテクチャ的および技術的ソリューションを定義します。 「組織はデータ主導型の行動から得られるビジネス上のメリットを定量化できます」とオニール氏は述べています。
データ品質の概念
データ品質 – 「データに対する期待を定義し、データを監視し、不適合を修正するという全体的な実践」が、デジタル変革の成否を左右します。 オニール氏が述べたように、データ品質はいくつかの関連概念を包括するものです。
データ品質の主なコンポーネントは次のとおりです。
- データの可観測性: データの可観測性 データフローの監視に焦点を当てたデータ品質へのアプローチを意味します。 通常、システムは可観測性を考慮して設定されており、「データの移動に伴うさまざまなステップを監視し、異常や修正措置も報告します」とオニール氏は述べています。
- データの準備: 彼女は、データ準備をデータ品質のステップとして「データのプロファイリング、クリーンアップ、検証、強化、変換を行う」と定義しています。 これらの活動により、大規模なデータ準備プロセスの次のステップに向けた準備が整います。」 データ準備 適切なガバナンスとデータ標準により、よりスムーズに実行されます。
- データラングリング: 「データのラングリングはデータの準備後に行われ、分析のユースケースに適した正しい構造を保証します」とオニール氏は述べています。 データラングリング データの準備や可観測性などのデータ品質プロセスを構成します。
- 合成データ: 開発またはテストで使用される人工的に生成された値を含むデータセットは、 合成データ。 そうすることで、開発チームとテスト チームは、アプリケーションが動作してデータを変換し、その結果良好なデータ品質が得られるかどうかを確認できます。 同時に、現実世界のデータは変更されず、保護され、一貫性が保たれます。
- 悪いデータ品質: 組織全体での議論では、データ品質が低い場合の危険性に焦点が当てられることがあります。 これらの会話では、いくつかのデータ概念が登場します。
- データ負債: オニール氏は、「データ管理に関する間違った決定によってデータ負債が増大する」と述べた。 組織は効率的かつ効果的にデータをクリーンアップし、データ品質の実践と基準を実行し、メタデータを管理して、 データ負債。 借金が大きければ大きいほど、対処しなければならない問題も増えます。 データのゴミ箱: 企業は、取り込んだデータを継続的に収集、保存、サポートし続けます。 データのゴミ箱。 オニール氏は、無制限のストレージ容量によりデータのゴミ箱が自由に発生し、同社は追加のクラウド インスタンスを立ち上げることができると指摘しました。 ただし、データ ゴミの使用とデータ規制に準拠した保護を確保する際に問題が発生する可能性があります。 ダークデータ: ダークデータ 誰も考慮したり使用したりしていない既存のデータで構成されます。 彼女は、ダークデータには価値があるかもしれないし、データのゴミになるかもしれないと述べました。 保管してあるだけなので不明です。
データ有効化の概念
多くの組織は、従業員や顧客がビジネスをうまく進めるために必要なアクセスを提供したいと考えています。これが企業の本質です。 データの有効化。 この用語はデジタル変革に不可欠であり、「ビジネスマンが成果のためにデータを活用できるようにし、サポートする」とオニール氏は述べています。 データの有効化はデータ ガバナンスの目標を形成し、他の多くの組織サービスに波及し、次のような関連するアイデアが含まれます。
- データリテラシー:オニールによれば、 データリテラシー では、人々の能力とデータの理解度を評価するプロセスについて説明します。 彼女は、「データ リテラシーは、トレーニング、コミュニケーション、ガバナンス、メタデータ、データ品質、その他のサービスを統合してデータ ユーザーをサポートする方法です。」と述べました。 このアイデアが以前から存在していた場合にデータ リテラシーを呼び出すことの利点は、「専門性とそれに関するベスト プラクティス」を伝えることです。
- データの民主化: A データの民主主義 は、役職に関係なく、組織内の誰もが快適に作業でき、自信を持ってデータを使用できるべきであるという哲学です。 オニール氏は、誰もが「仕事に必要なデータを特定して入手できる」という考えは、データ民主主義を中心にしていると述べた。
- 組織変更管理: 組織変更管理 これには、データ管理とその他すべてのビジネス活動およびプロセスが含まれます。 オニール氏は、それを「行動を変えることでビジネスの成果を推進するための包括的な能力と規律」と表現しました。 この種の進化は状況に応じて変化します。 さらに、組織変更管理は企業が取るべきステップを導きます。
- データに基づいた: 誰か データに基づいた 意思決定を評価する際にデータを使用します。 オニール氏は、データを評価した後でさえ、個人は直感で決定を下す可能性があると指摘した。
- データ中心: データ中心 個人はデータを第一に考えます。 オニール氏は、データ中心は組織の従業員にとっての最終目標を表しており、データに基づく情報が出発点であると説明しました。
- DataOps: データ運用 オニール氏は、「データ管理における共同サポート機能のグループ」を定義していると述べています。 DataOps は、「データが利用可能な状態を維持し、適切に使用されるように持続可能性を確保するためのテクノロジーの支援を受けて、ビジネスの観点から運用を理解する」ことを提供します。
まとめ
データ管理の実装は、そのデータの役割とアクティビティに応じて、組織全体でさまざまな意味を持ちます。 同じ用語を使用していても、ビジネスマンと技術者では考え方が異なります。
したがって、組織はデータの概念を調整し、一貫した理解を確保する必要があります。 この共有された知識は、データ アーキテクチャ、データ品質、データ イネーブルメント、つまり基本的なデータ変換コンポーネントについて議論するときに役立ちます。 オニール氏は EDW セッションを費やして、議論をよりわかりやすくするために基礎となるデータ概念を収集し、明確にしました。 この記事の用語を確認および参照するには、ビンゴ シートを参照してください。
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