データスチュワードは、民間企業や研究、公共機関などの組織内でデータマネジメント、ガバナンス、および戦略的なデータ活用の推進を担当する職業です。彼らはデータの品質向上、データプロセスの設計、セキュリティの確保など、さまざまな業務を担当します。職務上の役割としては、データ資産の価値を最大化し、データドリブンな意思決定を支援することにあります。
時にはデータストラテジストとしての役割も果たし、ビジネス目標に基づいたデータ戦略を策定し、より有効なデータの活用方法を策定します。データスチュワードは、データ文化を醸成し、強く浸透することで、組織全体のデータマネジメントの質を向上させます。
この記事では、データスチュワードの仕事内容について詳しく探っていきます。
データ定義とドキュメンテーション
データスチュワードは、データ要素やデータセットの定義をつくり、データの意味、属性、関係性を明確にします。また、データ辞書やメタデータの作成と管理を実施して、データ管理の手順を整えます。より詳細について、以下で解説します。
要件の理解
データを扱う上での要件や保管する際の現行システムでの仕様を理解する必要があります。ユーザーの目標やニーズを把握し、どのタイミングで収集されたデータがどこに保管され、どのように利用されるかを理解します。
要素の特定
ここでは、データ要素を特定します。要素は業務プロセスやデータモデルに基づいて分解されます。関連する要素を抽出し、それぞれの要素について識別子、名前、説明などを定義します。
属性の定義
データを保持する項目について属性を定義します。属性は要素が持つ特性や性質を表します。例えば、データ型、長さ、制約、デフォルト値などの属性を定義します。
関係の明確化
ここでは要素間の関係性を明確にします。ある要素が他の要素とどのように関連しているかを定義し、つながりを表現するのです。関連性には階層構造、関連テーブル、キー制約などが含まれます。
辞書の作成と管理
定義された内容をドキュメント化するために辞書を作成し、管理します。辞書はデータ要素や属性の定義、関係性、説明、利用例などを記述します。辞書は組織内で共有され、一貫性と一元性を確保するために更新やメンテナンスが行われます。
標準化の促進
データ利用における標準化を促進します。組織全体で共通のデータ定義の基準を確立し、互換性を保つためのガイドラインやベストプラクティスを策定します。
ドキュメンテーション
データベース設計、ユーザー権限、データ仕様、作業手順などのドキュメントを作成します。データの定義、属性、関係性、利用方法、制約などの情報を適切に管理し、データユーザーが必要な情報にアクセスできるようにします。
データスチュワードは上記の手順を実践しながら、データの定義を明確化し、データの一貫性と品質を確保します。また、データ要件の変更や新しいデータ要素の追加に応じて、更新と変更管理も行います。
データ品質管理
データスチュワードはデータ品質の監視と管理を担当します。データ品質の基準やメトリクスを定義し、データ品質の問題を特定して修正するためのプロセスを策定します。また、データ品質の改善を目的としたデータクレンジングやデータプロファイリングなどの活動を実施します。
品質基準の設定
データに関する品質基準を設定します。この品質基準では、データが満たすべき基本的な要件や加工プロセスを定義します。例えば、データの正確性、完全性、一貫性、信頼性などを明確にします。
品質評価の定義
データ品質を評価する方法やベンチマークとする指標を定義します。これには、評価基準や測定方法、品質スコアの定義などが含まれます。具体的な評価方法としては、定期的な検証作業やプロファイリング、クレンジング、データモニタリングなどの手法があります。
監視と監査
データ品質の監視と監査を実施します。データ品質のモニタリングとトラッキングを行い、問題や異常値を特定します。また、データ品質の監査を定期的に実施し、データの正確性や信頼性、コンプライアンスに関するリスクを評価します。
データクレンジングと修正
データクレンジングやデータ修正のプロセスを策定します。取り扱うデータの不正確性や不完全性、重複データなどの問題を特定し、適切な修正措置を講じます。自動化ツールや手動でのデータ修正、データの統合や整形などの手法を駆使して行われます。
ルールとガイドラインの策定
データマネジメントのルールと方針を策定します。データ入力やデータ更新の際のルールや制約を定義し、品質を維持するためのガイドラインを提供します。また、データ品質に関連するトレーニングや研修を実施することもあります。
データガバナンスの推進
データガバナンスの実施とポリシー遵守に努めます。セキュリティ、プライバシー、コンプライアンスに関する規則やルールを確立し、データアクセスのコントロールやデータ利活用ガイドラインの浸透を目指します。
データスチュワードがデータガバナンスの推進を担当する際には、以下の方法やアクティビティを通じてデータガバナンスの実践を促進します。
データガバナンスフレームワークの策定
組織内におけるデータガバナンスの基本原則やフレームワークを策定します。これにはデータガバナンスのビジョン、目標、ルール、責任範囲などが含まれます。データガバナンスフレームワークは、内部統制のプロセスや構造を明確化し、データの管理とコントロールを強化します。
データガバナンスポリシーの策定
データガバナンスのポリシーを策定します。データの保護、セキュリティ、プライバシー、品質、アクセス権限などのガバナンス要件を明確に定義し、組織内でのコンプライアンス遵守を促進します。
データオーナーシップの確立
データオーナーシップはデータの所有者を明確化し、データに対する責任と権限を委任します。オーナーシップの確立により、データの所有者がデータの品質やガバナンスに対して責任を持ち、データの価値最大化を図ることができます。
データガバナンス委員会の設置
データガバナンス委員会は、データの戦略的な方向性やポリシー、プロセスの策定、ガバナンスの進捗状況の監視などを担当します。委員会は組織内の異なる部門や利害関係者を代表し、データガバナンスの推進をサポートします。
データ利用者との連携
事業部門や分析チームと協力し、ビジネス上の要件やニーズを理解します。データ利用者との定期的なコミュニケーションを通じて、利用状況を明確にし、データの利活用を最大化するための戦略を策定します。
データ品質の共有と改善
データ利用者とデータ品質に関する情報を共有します。品質評価や監査結果のレビューを実施し、データ品質の課題や改善活動について定期的に報告し、データ利用者と協力してデータ品質の向上に取り組みます。また、品質の改善に向けたフィードバックや要望を受け入れ、改善策を検討します。
データの解釈と意味付け
データ利用者に対してデータの解釈や意味付けを提供します。データの定義やメタデータ、分析結果などを活用し、データ利用者が正確かつ適切なデータ解釈を行えるようサポートします。データの意味や背景を明確にすることで、データ利用者の信頼性とデータの有用性を向上させます。
ベストプラクティスの共有
データ利用者とベストプラクティスの共有を行います。有効な活用方法や分析手法、データ利用の適切な方法に関する知識やツールを提供し、データ利用者が最適なデータ利用の手法を習得できるよう支援します。
データ文化の促進
データスチュワードはデータ文化の促進者でもあります。組織内でのデータの重要性と価値を広め、データ駆動型の意思決定を推進します。データの重要性を組織全体に浸透させるために、データ教育やツールの提供などを行います。
実際にデータ文化の促進を担当する際には、以下の方法やアクティビティを通じてデータドリブンな組織文化の形成を促します。
重要性の啓発
組織内でデータの重要性を広めるために、データの価値や利点に関する教育や意識向上の活動を行います。データの重要性や事実に基づく意思決定のメリットを明確にし、組織メンバーにデータに対する関心を高めることを目指します。
データの可視化と共有
データスチュワードはデータの可視化と共有を推進します。BIツールで作成したダッシュボードを活用して、重要指標を視覚的にわかりやすく表示し、組織内での議論を促します。情報へのアクセスを容易にすることによって、データに基づいた意思決定や洞察の共有が容易になります。
データストーリーテリングの促進
データストーリーテリングのスキルも組織に欠かせません。データを物語として伝える能力は、データが指し示す意味と洞察を組織内で共有するために重要です。データの背後にある要因を読み解き、ストーリー性を加えることで、人に受け入れられやすい説明をおこなえます。
成果の共有と認識
データ活用の成果を共有し、インパクトを認識します。成功事例やデータに基づいた改善結果を組織内で振り返り、データ駆動型の取り組みやイノベーションを奨励します。成果が正しく伝わることによって、メンバーのデータ活用への参加と積極的な関与が促進されます。
データ戦略の策定
データスチュワードは組織のデータ戦略の策定にも関与します。データのビジョンと方向性を定義し、データの価値を最大化するためのロードマップを作成します。データの収集、保管、分析、活用のプロセスやツールの選定も行います。
データスチュワードがデータ戦略の立案を行う際には、以下の手順やアプローチを考慮します。
ビジネス目標との整合
経営戦略や事業戦略とデータ戦略を整合させる必要があります。優先事項や戦略的な目標を理解し、データがどのようにビジネスの成功に貢献できるかを明確化します。データ戦略は、経営目標の達成をサポートし、データを資産として活用するための方向性を示すものです。
データ活用状況の評価と分析
データスチュワードは現状のデータ活用を評価し、分析します。組織内のデータ資産、データ品質、人的リソースの状況を把握し、課題や機会を特定します。データの収集・保管・分析・共有のプロセスやツールの評価も行われます。
データ活用方針と原則の策定
データ活用における方針を策定します。これには定量的な目標や評価手法のほか、データの品質、データ統合・一元化のプロセス、データセキュリティとプライバシー保護、データ活用の促進などが含まれます。原則としてデータの価値最大化とデータガバナンスの実践に向けた方向性を示します。
計画とロードマップの策定
データ戦略を実現する具体的な計画とロードマップを策定します。これにはインフラストラクチャの構築、データ分析とインサイトの活用、データ文化の促進などのアクティビティが含まれます。段階的なアクションプランとタイムラインを示し、実現度合いをはかる指針ともなります。
ステークホルダーとのコラボレーション
データ戦略に関連する組織内の部門や利害関係者との対話を通じて、データ戦略の理解と支持を得ます。ステークホルダーのニーズや視点を考慮しながら、データ戦略の実行に関する協力と連携を確保します。
実施とモニタリング
データ戦略の実行とモニタリングを行います。データプロジェクトの推進、データガバナンスの遵守、データ品質の改善、データ活用の成功事例などを追跡し、データ戦略の進捗と成果を評価します。必要に応じてデータ戦略の調整や改善策を実施します。
まとめ
ここまでお伝えしてきましたが、以上がデータスチュワードの主な仕事内容です。職場により権限や責任範囲の違いはあれど、データスチュワードは、データの管理とガバナンスに関する多岐にわたる責任を持ち、組織内でデータの価値を最大化する役割を果たします。
また、データスチュワードは業界のベストプラクティスやトレンドに対する情報収集を行い、外部のデータ管理の専門家や組織と交流を持ちます。業界の最新のデータ管理手法やテクノロジーを導入し、組織のデータ管理プロセスを向上させることも重要なミッションです。
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