データアセスメント

データアセスメントとは「データを、客観的に評価(アセスメント)すること」を言います。
一口に評価すると言っても、その評価軸は様々であり、

データガバナンスの評価
メタデータマネジメントの評価
データクオリティマネジメントの評価

など、DMBOKが示す、データマネジメントの10個の主要機能それぞれ評価がありますので、どこの部分を何のために評価するのかを決める必要があります。 ​

データ分析やデータ活用を始める際に、システムやデータ活用ツールを導入することを優先してしまうケースを多く見かけます。
こういった場合、中身のデータが整っていないという真の問題を見過ごしたままシステム導入を行い、正確なデータ分析やデータ活用ができないといった惨事に陥ります。
高価なツールや分析基盤を入れる前に、データと向き合い、「現状のデータはどのような状況にあるのか」「将来目指す姿を想定した時に、何が不足しており、どのような対処が必要となるのか」という点を客観的に確認、評価することが大切です。

リアライズのデータマネジメント支援では、「構想策定フェーズ」「構築・実装フェーズ」「運用・定着化フェーズ」の3つのフェーズを通じて、お客様の課題を解決していきます。
この際、データアセスメントは必須の工程として位置づけており、「構想策定フェーズ」にて行います。
ここでは、実データおよび、それらが生み出される業務の流れなどを確認し、プロジェクトのゴールに向けて必要な手立てを組み立てていきます。


■構想策定フェーズで実施すること

お客様の課題をヒアリングした上で、データ品質向上による期待効果とコンテンツ(データ品質)と、それを作りあげる要素(ルール、役割等)に着目し、実行すべき施策をデータマネジメント専門家のノウハウにより明らかにしていきます。

①目的とスコープの明確化:
取り組みの目的・狙いを明確にすることにより、可視化の観点を明らかにします。
また、業務の流れと構造に着目し、業務のサービスレベル、業務機能、実行組織など業務に関わる要素間の関係性を整理することで、網羅的に業務の全体像を把握します。

②対象データの特定:
業務の目的であるデータに着目することで、業務の本質を把握します。
具体的には、データの棚卸とデータ間の関係性による分類や、システムや部門間のデータの流れ(データ流)を把握します。

③業務の把握:
業務分析フレームワークを活用し、業務フローの見直しや、業務集約統合の検討、機能と体制を把握します。

④データ品質ギャップとその原因特定:
データ品質分析フレームワークを活用し、データドリブン データ品質における問題点や、業務上の問題点を明らかにすることで根本原因の分析を行います。

⑤施策立案(ロードマップ):
特定した原因に対する打ち手の検討を行い、選定した解決策の実現イメージを明らかにし、解決策の前後関係や優先順位などを考慮し、ロードマップを策定します。


「構築・実装フェーズ」「運用・定着化フェーズ」についてはこちらをご参照ください。

「リアライズのデータマネジメント進め方」

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