TechTargetによると、データガバナンスとは、企業システム内のデータの整合性、セキュリティ、可用性、有用性を管理することです。効果的かつ効率的なデータガバナンスは、データの正確性と一貫性を確保します。このブログでは、データガバナンスに関する知っておくべき予測について紹介します。

Table of Contents

  1. データガバナンスには、より多くの技術的専門知識が必要になる
  2. データガバナンスは各企業のニーズに合わせて変化する
  3. データガバナンスが顧客満足度を向上させる
  4. データガバナンスがデータストレージを変える
  5. データガバナンスは、コンプライアンスとセキュリティを重視していく
  6. データガバナンスが行動につながるデータ利用を促進する
  7. データガバナンスには、より多くの機械学習とAIが組み込まれる
  8. データガバナンスには自動化されたデータ統合も含まれる
  9. データガバナンスは、ますますデータレイクに依存するようになる
  10. データガバナンスは今後も急速に拡大する
  11. 最後に

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予測1. データガバナンスには、より多くの技術的専門知識が必要になる

企業においてデータオフィサーやデータサイエンティストのニーズが高まるでしょう。企業は、ビッグデータという技術的な状況を理解し、操るためにデータスペシャリストを必要としています。ITスペシャリストの必要性と、有能な人材の確保との間には、すでに大きなギャップがあります。データマネジメントが必要とする具体的なスキルとしては、データ分析、セキュリティスキル、人工知能の専門知識、エンタープライズアーキテクチャなどが挙げられます。データソースを接続し、オンプレミスのレガシーシステムと接続しながら、クラウドへの移行を容易にすることができる専門家を採用する必要があるでしょう。

 

予測2. データガバナンスは各企業のニーズに合わせて変化する

データを扱う際には、企業の特定の目標やビジネスの成果に合わせて機能するようにすることが不可欠です。製造業、会計、その他のビジネスにおいて、データを効果的に使用し管理するには、カスタマイズが重要です。データをカスタマイズする一つの方法は、どの従業員がどの情報にアクセスできるかを決めることです。データを必要としない人の手に渡らないようにしながら、許可された権限を持つ従業員が簡単にデータにアクセスできるようなシステムが必要です。

 

予測3. データガバナンスが顧客満足度を向上させる

データの主な用途の一つは、顧客を惹きつけ、購買行動へ導き、維持することです。データの使い方によって、お客様のインタラクションの利便性、一貫性、スピードが決まります。これがロイヤルカスタマーにつながります。データ分析は、それぞれのお客様のユニークな体験を向上させるための原動力となります。また、データガバナンスでは、データを利用して顧客を理解し、顧客とつながる一方で、倫理的にデータを利用し、顧客のプライバシーを維持するという重要なバランスを保つ必要があります。これらの目標を達成するためには、具体的な管理ツールやガバナンスポリシーを導入する必要があります。

 

予測4. データガバナンスがデータストレージを変える

データストレージ用のウェアハウスがなくなることはありませんが、おそらく変化するでしょう。クラウドストレージへの移行は進化を続け、セルフサービスの分野へと移行していくでしょう。 ComputerWeeklyは、Software-Defined Storageによって、仮想マシンと柔軟なコンテナの両方で利用できるデータサービスが提供されるようになると指摘しています。データのシームレスな移動性を提供し、ユーザーがデータを一箇所に集めて管理できるツールを提供することで、コストを抑えながらパフォーマンスを向上させることが可能です。

 

予測5. データガバナンスは、コンプライアンスとセキュリティを重視していく

データの安全性とコンプライアンスを維持することは、今後も優先事項であり、今後ますます重要になってきます。すべての企業は、データを継続的に監視し、保護するための詳細な計画を実施する必要があります。また、万が一、データ侵害が発生した場合には、迅速かつ効果的に対処するための計画も必要となります。これには、データ保護のために企業全体で責任を負うことや、データの種類に応じていくつかのレベルの制御や保護手段を設けることなどが含まれます。

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予測6. データガバナンスが行動につながるデータ利用を促進する

実用的なデータとは、リーダーがそのデータに関して行動を起こし、明確な意思決定ができるような十分な情報や洞察を提供するデータのことです。このプロセスは、非構造化データが構造化され、最終的に実行可能なものになることから始まります。企業が管理する大量のデータを迅速かつ効率的に実用的なデータに変換するためには、そのプロセスを把握する必要があります。そのためには、経験豊富なIT企業のノウハウが必要となります。

 

予測7. データガバナンスには、より多くの機械学習とAIが組み込まれる

人工知能と機械学習は、データの保存と使用方法において、より大きな役割を果たすようになるでしょう。AIはすでにマッピングなどの複雑な統合作業を完了しています。この傾向は今後も続き、AIが人間のタスクを実際にこなすことで、補助的な役割は減り、補強的な役割を果たすようになるでしょう。AIもMLも進化してより複雑になるにつれ、多くのルーチンタスクをこなすようになります。これらのタスクは、自律的な統合が進むにつれて見えなくなっていきます。ビジネスのほぼすべての分野で自動化が大きく進むことになるでしょう。

 

 

予測8. データガバナンスには自動化されたデータ統合も含まれる

増え続けるデータへの対応は、ほぼすべての企業が準備しなければならないことです。現在、企業はデータをゼタバイト単位でデータを見積もっています。ゼタバイトとは、1兆ギガバイトに相当します。この大量のデータを効率的に整理し、利用するためには、自動化が必要になります。完全に自動化されたデータ統合はまだ実現していませんが、これを実現するにはエンジニアリングツールや分析ツールが必要になるでしょう。

 

予測9. データガバナンスは、ますますデータレイクに依存するようになる

データウェアハウスはフィルタリングされた構造化データで構成され、データレイクは主に生データの広範なプールです。 データウェアハウスは今後もさまざまなビジネス活動をサポートしていくでしょうが、データレイクへの依存度はますます高まっていくでしょう。 データレイクは、人工知能や基本的な分析をより効果的にサポートします。また、データレイクは拡張性が高く、低コストで利用できます。データレイクの導入とクラウドへの移行は、SaaSプラットフォームによってますます簡単かつ迅速になっています。

 

予測10. データガバナンスは今後も急速に拡大する

データ市場は、今後数年間で劇的に成長するでしょう。BusinessWireによると、データガバナンスの市場は2026年までに52億ドル以上に成長すると予想されています。データベース市場は拡大し、企業はそれぞれのビジネスタイプに最適なものを決定する際に、より多くの選択肢を得ることになります。また、コンプライアンス上の義務や規制の増加も、データガバナンス市場の成長をもたらします。

 

最後に

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データガバナンスは複雑で、継続的に発展するものです。企業の目標をサポートする方法でデータを管理、保存、そして効果的に使用するためには、データおよびIT専門家の知識が必要です。Xplentyは、クラウドアナリティクスのためにデータを統合、準備、処理することができるプラットフォームを提供しています。スケーラブルなプラットフォームにより、各企業は余分な人員や新しいハードウェア、ソフトウェアに投資することなく、簡単かつ効果的にビッグデータを最大限に活用することができます。製品について興味のある方は、オンラインデモにお申し込みください。