データインベントリの構築方法-5 ステップ

データインベントリ March 25, 2021

Chloe Henderson

データインベントリの概要

企業は毎日大量のデータを収集するだけでなく、多数のデータにアクセスする必要もありますデータソースを分離。このタスクだけでは、各データポイントの起源を定義および記憶することが難しくなります。データインベントリを開発することで、企業は重要なデータソースを追跡し、データ収集と分析を合理化できます。

データインベントリとは何ですか

データインベントリは、データマップとも呼ばれ、企業のすべての洞察を詳述した情報源です。データインベントリのポイントは、従業員がすばやく参照できるようにアクセスできる一元化されたデータベースを確立することです。適切なデータインベントリは、情報の収集だけでなく、ストレージの場所と分析についても詳細に説明します。

データ管理を理解することで、従業員が同じページに表示され、会社の目標に向けて作業が続けられます。これにより、運用効率、生産性、意思決定の向上につながります。データインベントリを正しく活用することで、レポート作成、インサイト開発、各部門のイニシアチブを最適化できます。

データインベントリを構築するための5つのステップ

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広範なデータインベントリを構築するには、時間と実践が必要です。企業は、5つの包括的なステップに従うことから始めることができます。

1.監督権限の確立

まず、企業はさまざまな部門から情報を収集する必要があるため、監督権限を確立する必要があります。これには、データ収集のオーケストレーションを行うプロジェクトマネージャを決定する必要があります。一部の企業では、監視スペシャリストを使用してデータポリシーを活用し、ビッグデータを収集しています。

ビジネスがアクセスする必要がある社内外のソースに応じて、業界のデータポリシーも確認する必要があります。監督権限を確立することで、管理者はガバナンスの問題なしにデータ・フローを可視化できます。しかし、技術的な問題を避けるために、各部門から監督者を募集することは賢明です。

2.データインベントリスコープの定義

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次に、データインベントリチームは共同作業を行い、プロジェクトの範囲、期限、リソース、その他のガイドラインを確立する必要があります。スコープとは、チームがインベントリを完了するために収集する必要があるデータの種類と量を指します。スコープは、時には定義することが困難な場合がありますように、管理者は、重要なコンポーネントを考慮する必要があります。

データポリシーにリストされているインベントリ要件

内部データと外部データ

すべてのデータ資産

優先順位固有または時間に依存する情報

個々の部門データ

必要なメタデータ

ガイダンス

主要業績評価指標 (KPI)

締め切り

3.カタログデータアセット

各部門の管理者は、部門内のデータを定義し、カタログ化する責任があります。これにより、1人のマネージャがすべての企業情報を収集する場合よりも多くの時間を節約できます。各部門の情報を会計処理した後、唯一のプロジェクトチームは、すべてのデータを1つのインベントリにコンパイルします。データをインベントリする最も組織化された方法は、読み取り可能な形式で情報を構成する管理ソリューションを使用することです。それ以外の場合、所有者は大量の未加工データにのみアクセスできます。

4.品質チェックの完了

データをクリーニングして整理した後、チームは品質チェックを実行する必要があります。これには、重複した情報、不完全、一貫性のない情報を排除し、データセットの品質を向上させることが含まれます。データベースは、マネージャの好みに合わせてある場合、彼らは表示するために、従業員の残りの部分のためにそれらを展開することができます。

5.データイニシアチブの優先順位付け

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インベントリの目的が情報を公開または内部的に配布することである場合、管理者はデータセットに優先順位をつける必要があります。つまり、チームは最初にどの情報をリリースし、誰にリリースするかを決定する必要があります。優先順位付けは、時間の感受性、部門のニーズ、現在のイニシアチブを考慮します。

データインベントリのベストプラクティス

データインベントリは、その正確さと同じくらいインパクトがあります。したがって、企業はプロジェクトを掘り下げる前に、データインベントリのベストプラクティスを検討する必要があります。

すべてのデータのインベントリ

従来の方法でデータをインベントリしても、組織は利用可能なすべてのデータを収集できるわけではありません。これは、企業が重要な情報を見逃している可能性があることを意味します。したがって、企業は、データの収集、保管、メンテナンスを自動化するために、各部門にデータ管理システムを実装する必要があります。

統合ツールを使用すると、すべてのソリューションから情報にアクセスするための汎用インターフェイスを確立できます。高度なデータ管理システムは、クラウドコンピューティングソフトウェアを使用して、データストレージと機能を拡張します。

スキャン対アンケート

調査データインベントリは、関係者に依存して、自分のメモリから手動で情報を収集します。しかし、ヒューマンエラーのために、この方法は著しく不正確で、非効率的で、時間がかかります。調査では、収集段階後のデータの変更も考慮されません。

一方、スキャンはソフトウェアを使用して各ソースからデータを掘り起こし、複雑なデータマップを作成します。管理ソリューションでは、編集、共有、更新を認識するための情報を積極的に維持します。この技術は、停滞した情報からのデータ劣化を打ち消します。

拡張性の推進

データの増加率は、ビジネスの規模にかかわらず、一定の増加率を維持します。つまり、すべての組織では、適切に情報を収集するために、データインベントリ容量を継続的に拡張する必要があります。そうしないと、データはデータ・サイロ間にあり、永遠に失われる可能性があります。ここでも、クラウドベースのソフトウェアは無限のデータストレージを提供し、企業が必要に応じて拡張および縮小することができます。