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データガバナンスがセキュリティとコンプライアンスを確保する方法。

世界中の空港が航空機の安全で効率的な移動を確保するために正確な調整と厳格なプロトコルに依存しているのと同様に、データガバナンスは、組織が膨大なデータストリームを監視し、 セキュリティとコンプライアンスを維持しながら、情報の各「フライト」を正しい「ゲート」に導くのを支援します。また、航空交通管制システムが航空機の流れを管理して飛行機の安全な離着陸を支援するのと同じように、データガバナンスソフトウェアは、すべてのデータが干渉やエラーなしに作成から破棄まで確実に行えるようにするためのガイダンスと監視を提供します。

組織のデータを管理、保護、規制するための高度なシステムの必要性が、かつてないほどに高まっています。 この記事では、データセキュリティとコンプライアンスを維持する上で、データガバナンスがいかに重要であるかについて詳しく探っていきたいと思います。まず、堅ろうなデータポリシーの確立から高度なセキュリティプロトコルの実装まで、デジタルイノベーションとデータ中心の戦略によってますます定義される環境でのデータガバナンスの重要性を見ていきます。 また、効果的なデータガバナンスが、運用効率の向上と組織のデータ資産への信頼の促進において、どのように具体的な違いを生むことができるかについても紹介します。

CIO、ビジネスオーナー、データプロフェッショナルのいずれであっても、これらのデータガバナンス戦略とベストプラクティスは、高いレベルのデータ精度と信頼性を実現し、組織の情報資産を効果的に管理するのに役立つでしょう。

データガバナンス: 概要

データガバナンスとは、企業がデータ資産を管理するために使用する戦略的フレームワークです。そのプロセス、ポリシー、標準、および指標は、情報を効果的かつ効率的に使用して、有意義な方法でビジネス目標を達成します。

企業が意思決定、業務、顧客エンゲージメントにおいてますますデータに依存するようになり、これらが直接的に成功と評判に影響を与えるようになったため、データガバナンスはもはや推奨されるベストプラクティスではなく、必須事項となっています。ビッグデータの影響力の増大、分析の進歩、AI や機械学習 (ML) などのテクノロジの採用が広がったことで、データガバナンスがこれまで以上に重要になりました。

現在は間違いなくデータテクノロジにとって刺激的な時代ですが、データプライバシーやセキュリティに対する懸念の高まりなど、デジタルトランスフォーメーションには課題やリスクが付きものです。一般データ保護規則 (GDPR)カリフォルニア州消費者プライバシー法 (CCPA) などの規制により、企業にはデータの取り扱いに関してより厳しい要件が課され、違反すれば高額の罰金や評判の失墜につながります。

もう 1 つ、大きな課題となるのが、管理が必要なデータの膨大な量と複雑さです。クラウドコンピューティングと IoT (モノのインターネット) の急速な普及によりデータが爆発的に増加し、企業が保有しているデータの内容、保存場所、利用方法を把握することが難しくなりました。効果的なガバナンスがなければ、データのサイロ化、一貫性のないデータ品質、データ統合の難しさなどの問題によって、創造的な意思決定や業務効率が妨げられる可能性があります。

データガバナンスはリスク管理に関するものである、というのはよくある誤解です。データガバナンスはデータの価値を引き出すことにも関係しています。堅牢なデータガバナンス戦略を策定することで、企業のデータが正確で、アクセスしやすく、一貫性があり、安全であることが保証されます。つまり、データを戦略的資産として利用できるようになるのです。

多くのデータガバナンス戦略が失敗する理由

ほとんどの企業は優れたデータガバナンスが全体的なビジネス戦略にとっていかに重要であるかを理解していますが、データガバナンスを効果的に実施することには苦労しています。データガバナンス戦略が失敗する理由を理解することで、よくある落とし穴を回避する方法についての貴重なインサイトが得られるはずです。

  • 明確な目標の欠如: データガバナンスの取り組みを始める際、明確に定義された目標がなかったり、達成すべき目的を理解していなかったりすることはよくあります。具体的な目標がなければ、方向性や目的が定まらず、成功を測定したり、企業内の賛同を得たりすることが難しくなります。
  • 利害関係者との連携が不十分: データガバナンスを成功させるには、IT チームだけでなく、さまざまな部署の利害関係者の関与と支援が必要です。他のビジネスユニットから意見や賛同を得ずに、IT チームだけで取り組みを推進すると、企業の広範なデータニーズや課題に対処できなくなります。
  • 必要な文化的変革の過小評価: データガバナンスとは、単に新しいポリシーやテクノロジを実装することだけを意味するのではありません。企業でのデータの見方、データの扱い方を根本的に変革する必要があるのです。変革に抵抗があったり、データリテラシーが欠如していたり、データ主導の文化の育成に失敗したりすると、データガバナンスの取り組みが大きく損なわれてしまいます。
  • テクノロジへの過度な依存: 確かにテクノロジはデータガバナンスの重要な要素ですが、万能なものではありません。技術的なソリューションを重視するあまり、プロセス、人材、ポリシーを軽視すると、技術的な面では先進的であっても、実際には効果のない戦略になってしまいます。
  • 低品質なデータ: データガバナンス戦略がどれほど優れていても、基礎となるデータの品質が低ければ、価値を高めることができません。最初にデータ品質の問題に対処しないと、ガバナンスの取り組みに対する不信感が高まり、ユーザーの関与が低下してしまいます。
  • 進化するビジネスニーズに適応できない硬直したガバナンス構造: データガバナンスには、ビジネス戦略、規制環境、技術の進歩の変化に対応できる柔軟性が必要です。
  • トレーニングとリソースが不十分: 適切なトレーニングとリソースがなければ、従業員はデータガバナンスにおける自分の役割や、ポリシーと手順を遵守する方法を理解できず、ガバナンスの効果的な実施が難しくなります

これらの課題を理解して対処することで、企業は、持続可能で適応性が高く、ビジネス目標に沿った、より効果的なデータガバナンス戦略を構築できるようになります。

データガバナンスと情報ガバナンスの違い

データガバナンスと情報ガバナンスは相互に関連していますが、同義語ではありません。

  • データガバナンスは情報ガバナンスの構成要素であり、特にデータの適切な取り扱いに重点を置いています。
  • 情報ガバナンスは、企業の情報のあらゆる側面に対応する、より包括的なフレームワークです

企業が情報資産を効果的かつ戦略的に管理するには、2 つの用語の違いを認識して理解することが不可欠です。

データガバナンス: 焦点を絞ったアプローチ

データガバナンスは、データの管理、品質、ライフサイクルを対象としています。これは情報ガバナンスの一部ですが、より焦点を絞ったアプローチをとり、データの正確性、アクセス性、一貫性、セキュリティを確保するためのポリシー、手順、標準を確立するためのものです。データの入力、保存、取得プロセスを制御し、データのライフサイクル全体で整合性と信頼性を維持することが主な役割です。

たとえば、医療機関は患者の記録を正確かつ安全に管理する必要があります。データガバナンスでは、患者データを収集、保存、アクセス、共有する方法に関するルールとプロトコルが定められます。これにより、患者情報が正確かつ最新であり、HIPAA などのプライバシーに関する法律や規制にしたがって適切に使用されていることが保証されます。

情報ガバナンス: より広範な領域

一方、情報ガバナンスはより広い範囲をカバーし、デジタルデータ、書面の記録、マルチメディアなど、形式を問わず、企業があらゆる情報をどのように管理するかを定めます。また、ポリシー、プロセス、テクノロジを統合することで、情報リスクに対処し、法律・規制上の要件を遵守し、インフォメーションマネージメントをビジネス目標に合致させます。

同じ医療機関の例で言うと、情報ガバナンスでは、患者記録だけでなく、財務データ、管理記録、従業員情報など、さまざまなものが対象になります。情報ガバナンスは、すべての情報資産の監視、コンプライアンスのサポート、リスクの軽減、情報価値の向上が目的とします。

データガバナンスと情報ガバナンスの主な違いは範囲と焦点です。データガバナンスはより技術的で具体的であり、データ管理の要点を扱います。情報ガバナンスはより広範かつ戦略的であり、企業のエコシステムにおけるあらゆる種類の情報とその役割を扱います。

リスクへの取り組み: データガバナンスの課題とトレンド

データガバナンスフレームワークの実装で特に難しい 2 つの側面は、データの正確な把握と、データの安全な保管です。適切にデータをアーカイブしなかった場合の法的リスクやコンプライアンスリスクを考慮すると、堅牢なデータガバナンンス戦略を優先することは極めて重要です。

コスト面でのメリットと拡張性に魅力を感じてクラウドベースのデータストレージを採用する企業が増えていることで、データセキュリティとプライバシーへの注目が高まっています。しかし、クラウドの共有環境には、不正アクセスやデータ侵害などのリスクが伴います。また、企業は増え続ける世界的なデータ保護法の要件を満たす必要があり、それぞれの法律・規制によって厳しいデータの取り扱いや保管の基準が定められています。

もう 1 つのトレンドはビッグデータ分析です。これには、データの品質や整合性など、独自の課題が伴います。ビッグデータは非常に複雑であるため、企業が正確で一貫性のあるデータを維持することが難しく、その結果、誤った情報に基づいてビジネス上の意思決定が行われるリスクが高まります。

企業がこれらの課題を克服するには、データガバナンスに対して次のような多面的なアプローチを取る必要があります。

  • データセキュリティを大幅に強化するために、クラウドストレージでエンドツーエンドの暗号化を採用する
  • データをさらに保護するために、堅牢なアクセス制御と定期的なセキュリティ監査を実施する

ビッグデータを管理するには、先進的なデータ品質ツールおよびプロセスに投資し、定期的にデータのクリーニング、検証、更新を行って、データの信頼性と有用性を確保する必要があります。

また、企業は次のことを行う専任のデータガバナンスチームを設置する必要があります。

  • 最新の法律・規制の変更への対応
  • データ保護規制へのコンプライアンスの確保
  • 規制の動向の監視
  • 必要な変更をデータ処理方法へ実装

これらの課題やその他のデータガバナンスの課題に正面から取り組むことで、リスクを軽減できるだけでなく、データガバナンスのフレームワークを戦略的資産として活用し、イノベーションとビジネスの成長を促進することができます。

データガバナンスに対する最新のアプローチ

従来のデータガバナンスは中央集権型のアプローチで、通常、中央のチームまたは部署が企業のデータガバナンスのあらゆる側面を管理します。データ監査、品質チェック、コンプライアンス監視には手作業のプロセスが使用され、固定されたデータ形式が重視されます。ツールやテクノロジが限られているため、プロアクティブな方法ではなく、事後対応型の方法となります。

最新のデータガバナンスは、今日の複雑なデータ環境に対応できるよう、俊敏で汎用性が高く、包括的なものとなっています。IT チームだけでなく企業の全員がデータガバナンスに責任を持つという、パーソナライズされたコミュニティ中心のアプローチが採用されています。最も重要なのはデータの価値向上を優先するという点であり、この重大な変化を取り入れることで、企業のあらゆるレベルから意見やインサイトを求めることができます。

今日のデータガバナンスでは、パーソナライズ、集団的な関与、自動化に重点が置かれているため、拡張性が高く、より柔軟で効果的なデータ管理のアプローチが可能になっています。主な機能は次のとおりです。

  • ユニバーサルなデータアクセス: ボトルネックを生み、イノベーションを阻害しがちなトップダウンのアプローチを使用せず、専門的な技術スキルがなくても、すべての利害関係者がデータにアクセスして解釈できるようにします。データ主導の文化を育むことで、企業は業務効率を高め、イノベーションを促進することができます。
  • 役割と責任の明確な定義: 最新のデータガバナンスにおける役割は単なる肩書きではなく、企業のデータの文化を形成する上で欠かせないものです。役割が割り当てられることで、利害関係者個人がデータの整合性、品質、セキュリティ、プライバシーの維持と向上における役割を認識することができます。
  • 自動化: 企業は先進的なツールや AI を活用して、データ品質チェックやコンプライアンス監視などのデータガバナンス業務を効率化し、手作業を減らして正確性を高めることができます。
  • サイロのないワークフロー: 部署を超えたコラボレーションやデータ共有を促進することで、従来のデータサイロを解消し、意思決定を強化し、データ管理に対するより統合的かつ包括的なアプローチを促進することができます。

先進的なデータガバナンスモデルを実装することは難しい課題ですが、その恩恵は非常に大きなものです。効果的なガバナンスを実施することで、原則に基づいたデータの民主化、高品質なデータへのオープンアクセス、責任あるデータ利用が促進されます。

効果的なデータガバナンス戦略を構築する方法

データガバナンス戦略とは、データガバナンスに関する企業の目標と方向性を定義し、その概要を示す包括的な計画であり、企業がデータ資産をどのように管理、活用、保護するかを示すものです。

効果的なデータガバナンス戦略では、データ品質が重視されるため、すべてのデータが正確で、一貫性があり、信頼性できるものであることが保証されます。そのためには、厳格なデータ品質ポリシーを設定し、ライフサイクル全体を通じてデータ整合性を維持できる堅牢なプロセスを採用する必要があります。データガバナンスをビジネスプロセスと合致させることで、データ管理の取り組みを孤立させることなく、日常業務とシームレスに統合させることができます。

もう 1 つの重要なタスクは、セキュリティ侵害やコンプライアンス違反などのデータリスクを特定、評価、軽減するリスク管理です。精巧に構築された戦略は、企業が外部の規制と社内のポリシーの両方を遵守し、罰則や評判失墜のリスクを軽減するのに役立ちます。

現在のデータガバナンス戦略のトレンドには次のようなものがあります。

  • データ活用の促進: 従業員のデータアクセスを厳しく管理したり制限したりするのではなく、企業全体で従業員が責任を持って効果的にデータを利用できるようにします。このアプローチによって、人々がデータを適切に扱うことができる環境が育まれます。
  • 共通のデータプラットフォーム: アクセスしやすい統一されたデータリポジトリを提供し、サイロを解消し、さまざまなビジネスユニットで一貫性のある包括的なデータ活用を可能にします。
  • AI と ML: AI/ML アルゴリズムにより、データ品質とクレンジングのプロセスが自動化されます。AI を使用すると、潜在的なデータ問題やガバナンスのニーズを事前に予測し、データを継続的に監視して異常なパターンを検出することができます。ML アルゴリズムでは、データを自動的に分類・カテゴリ化することができるため、ユーザーがタスクの実行に必要なデータを発見・アクセスしやすくなります。また、AI は既存のデータの有効性を分析するのに役立ち、改善や調整を提案することができます。

これらの戦略やその他の最新の戦略は、単にデータを管理するだけでなく、データを企業のデジタルトランスフォーメーションのきっかけにすることも目的としています。

データガバナンスのベストプラクティス: 成功への道

データガバナンスは、データを戦略的資産として活用する上で重要な役割を果たします。データ主導の意思決定が最重要視されるこの時代において、企業は堅牢なデータガバナンスの取り組みを実施することでデータの可能性を最大限に引き出すことができます。

データガバナンスを成功させるには、戦略、テクノロジ、人材管理を適切に組み合わせる必要があります。以下のようなベストプラクティスを導入することで、データのセキュリティ、コンプライアンス、アクセス性が確保され、インサイトに富んだ分析と戦略的発展を実現することができます。

明確なガバナンスポリシーと基準の確立

データがどのように収集、保存、アクセス、維持されるかを定義する、明確なポリシーと基準を策定しましょう。これらは包括的で、将来のテクノロジやビジネスニーズの変化に対応できる柔軟性も備えている必要があります。進化し続けるデータ保護規制へのコンプライアンスを維持するには、これらのポリシーを定期的に見直し、更新する必要があります。

データ品質の確保

信頼性の高い分析と意思決定ではデータの品質が重要です。データの正確性と使いやすさを確保するために、データを定期的にチェック、クリーニング、検証するプロセスを実装しましょう。データセット内のエラー、不整合、重複を特定して修正するメカニズムを設定し、自動化されたデータ品質ツールに投資することで、正確性と効率を高めることができます。また、データ取扱者と利用者の間で品質に関する文化を育むことで、データの水準を高く維持し、データ生成時点でエラーを最小限に抑えることができます。

企業全体でのデータリテラシーの促進

企業全体でデータリテラシーを向上させることができれば、データガバナンスの効果はさらに高まります。データ主導の企業文化を育成するため、データの重要性と責任ある使用方法について従業員を教育・トレーニングしましょう。また、データが自分たちの役割にどのような影響を与えるかについても周知する必要があります。チームメンバーがデータガバナンスポリシー、データ品質の維持における各自の役割、コンプライアンス違反がもたらす影響について理解していることを確認してください。データリテラシーを高めるには、定期的なワークショップ、e-ラーニングモジュール、説明会が効果的です。

ロールベースのアクセス制御の実装

誰がどのデータにアクセスできるかを制御することは、データガバナンスの基本的な側面です。ロールベースのアクセス制御 (RBAC) を実装することで、ユーザーは職務に必要なデータにだけアクセスすることができ、データ侵害や悪用のリスクを最小限に抑えることができます。役割、責任、企業構造の変化に合わせて、RBAC を動的に管理し、定期的に見直しましょう。また、RBAC は、データアクセスに対する厳格な管理を要求するデータプライバシー規制へのコンプライアンスにも不可欠です。

自動化と効率化のためのテクノロジの活用

自動化されたツールやシステムでは、データ品質の管理やコンプライアンス監視など、データガバナンスのさまざまな側面を合理化することができ、このようなテクノロジを活用することで、手動プロセスよりも効果的に、増大するデータの量と複雑さを管理することができます。企業固有のニーズに合った適切なデータガバナンスツールを選択し、それらを既存の IT インフラに統合しましょう。これにより、効率を高めることができ、より優れたインサイトとレポート機能を得ることができます。

部署間のコラボレーションの促進

効果的なデータガバナンスには、さまざまな部署間でのコラボレーションが必要です。これにより、データのサイロが解消され、情報共有が促進されるため、データ管理に対する統一されたアプローチを確保することができます。また、定期的なミーティング、コラボレーションプラットフォーム、部署横断的なチームを確立することで、データガバナンスとビジネス目標の整合性が確保され、異なる部署でも企業のデータポリシーの実用性と関連性が維持されるようになります。

定期的な監視と監査

継続的な監視と定期的な監査を行うことで、データガバナンスポリシーが遵守されており、ポリシーが効果的であることを保証することができます。これには、社内のポリシーと外部の規制のコンプライアンス状況の追跡や、データの全体的な品質とセキュリティの監視が含まれます。具体的な手段には、以下のようなものがあります。

  • リスク評価によって、データの保存、送信、処理の取り組みを評価します。これは不正アクセスの経路を特定するのにも役立ちます。
  • 脅威を識別することで、サイバー攻撃データ侵害、人的ミスを特定します。
  • 多要素認証などのアクセス制御により、許可された人物のみが機密データにアクセスできることを保証します。
  • 保存時および転送時のデータを暗号化することで、データが傍受された場合でも不正アクセスを防ぐことができます。

定期的な監査により、改善の余地が明らかになり、ポリシーと取り組みに必要な調整を行えるようになります。また、重要業績評価指標 (KPI) やその他の指標を使用することで、データガバナンスの取り組みの有効性を評価することができ、改善の可能性に関するインサイトを得ることができます。

これらのベストプラクティスを実施して、正確性、透明性、適応性に優れたデータガバナンス戦略を成功させるための道を切り開きましょう。データ資産を保護して最適化することで、より情報に基づいた意思決定が可能になり、コンプライアンスが確保され、今日のデータ主導の世界で競争力を維持することができます。

組織に新しいデータガバナンス戦略が必要な理由

結局のところ、組織のデータセキュリティとコンプライアンスは、それを支える要素と人材によって決まります。実績のあるソリューションに投資することで、最初から最後までデータを安全に保ち、絶え間なく変化するデータガバナンスの状況に対応できるようになります。

ベリタスでは、データガバナンスが複雑であることを理解しています。そのため、ベリタスはコンプライアンスとガバナンスソリューションの統合ポートフォリオを提供し、データソース間のインテリジェンスを統合することによって関連情報を特定し、実用的なインサイトを提供し、規制当局から高額な罰金を科せられるリスクを低減します。ベリタスは、Gartner 社によりマジック・クアドラントエンタープライズ情報アーカイブ部門でリーダー認定を受けました。この評価は、お客様のデータと規制の複雑さの両方に対応するクラウド中心のソリューションを提供するという、マーケットをリードする当社の継続的コミットメントが認められたものです。

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ベリタスのお客様のデータ保護への取り組み詳細については、ベリタストラストセンターをご覧ください。

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