ポイント: データOpsは、データ管理をビジネスの成果やコンプライアンス要件に合わせることで、ビジネスの敏捷性と回復力を高めます。効果的な実施には調整された戦略が不可欠であり、成熟度プロフィールは発展途上から卓越までの範囲があります。
- 4つのデータ管理成熟度プロフィール：発展途上、機能的、熟練、卓越。
- コンプライアンスの考慮事項には、デジタル運用レジリエンス法（DORA）およびGDPRが含まれます。
今日の組織は、新しい、古い、進化するソースからできるだけ多くのデータを収集し分析することにコミットしています。しかし、彼らはそれからの価値を抽出するのに変動する成功を収めています。データ自体が問題ではないこともあります。むしろ、そのデータがどこから得られ、どのように使用されるか、さらにその過程で出会う人々、プロセス、技術が、その価値を高めたり、隠したりすることができます。最近の数年間でデータが爆発的に増加したことは、独自の運用カテゴリを生み出しました：データOps。そして、組織がデータOpsのベストプラクティスをどれだけ取り入れるかが、成功するデータ管理とそれに対応するデータ駆動型の成果にとって、すべての違いをもたらします。データOpsにおける「Ops」を実装する：データを運用化するための成功要因、BMCが451 ResearchおよびS&P Globalと提携して発表した最近のレポートによると、成功するデータOpsアプローチを定義することは、ビジネスのためにデータに何をさせたいのかにかかっています。そしてそのアプローチは、組織の特定の条件と目標に合わせて調整する必要があります。
データ駆動型のビジネス成功に寄与する要因は、しばしば組織の人口統計と同様に変動します。ビジネスの規模、地理、データ管理の成熟度、データOpsのベストプラクティス、データ管理およびデータ提供機能の運営モデル（集中型、連合型、またはハイブリッド）、およびデータ管理における人工知能や機械学習（AI/ML）などの技術の適用は、組織がデータからどれだけのビジネス価値を創出するかに影響を与えます。データOpsは、ビジネスが変動する経済や競争、規制要件の中で、より大きな敏捷性と回復力を解き放つための鍵です。しかし、これは、データ管理の取り組みから最大の成果を得るために、データOpsの実践、技術、専門知識を成功裏に実施することを意味します。私たちのレポートでは、組織のデータ管理戦略、プラクティス、アーキテクチャに基づいて、その成熟度を評価しています。データ管理の成熟度プロフィールは4つあります：
- 発展途上：戦略は発展途上ですが、プラクティスとアーキテクチャは重要なビジネス成果に密接にリンクしていない可能性があります。
- 機能的：戦略は大部分が確立されており、一部の重要なデータプラクティスとアーキテクチャが重要なビジネス成果にリンクしています。
- 熟練：戦略は完全に確立されており、ほとんどすべてのデータプラクティスとアーキテクチャが重要なビジネス成果にリンクしています。
- 卓越：戦略は常に最適化されており、データプラクティスとアーキテクチャが新しい価値の源を生み出しています。
データガバナンスの考慮事項
特にヨーロッパの企業にとって関心が高いのは、顧客データ保護や個人を特定できる情報（PII）に関するコンプライアンス要件の増加です。調査回答者の65パーセントが、企業のガバナンスや責任イニシアチブを支援するために、現在データを収集および/または積極的に管理していると述べています。レポートによると、「データ駆動型の規制環境が地域やセクターで拡大し、より微妙になるにつれて、成熟度が発展途上の組織は、'反応的'な外部要件を満たすためにリソースを配分する必要があるでしょう。これは、ビジネス価値生成のためにデータを用いるための‘積極的’な努力にリソースを配分するのと同じくらいです。」最近の世界的なデータ漏洩やハッキングを見てきたように、顧客データの取り扱いを誤ると、ビジネスに大きな影響を及ぼし、重大な罰金や監視、顧客、パートナー、サプライヤーとの関係に対する評判の損傷を引き起こす可能性があります。外部から課せられた義務や規制要件は、組織がその企業データリソースをより詳細にコントロールするための有用な行動喚起となり、規制の考慮を満たすだけでなく、追加の利益ももたらします。レポートでは、特に成熟した組織がデータ管理と制御に関する外部からの課せられた要件をすでに体系的に対処していることが示されています。とはいえ、それらの組織は依然として前向きで協力的である必要があり、自らの技術的能力の現実に追いつく必要があります。そうすることで、彼らは将来の要件に備え、規制当局やパートナー組織と協力して、データの管理や制御に関して適切かつ防御的であるべきものを定義することができます。
データOpsと規制
レポートのもう一つの重要な発見は、ヨーロッパの組織が新たな技術を活用した積極的なデータ管理プラクティスで先行しているということです。彼らはまた、データ関連のコンプライアンスやAI要件に関して、より厳しく規制されている傾向があります。例として、デジタル運用レジリエンス法（DORA）は、2025年1月17日にEU全域で発効する予定です。この法律は、欧州市場で事業を行う金融機関をサポートするデジタルシステムの運用レジリエンスを向上させることを目的としています。これは、サービスの可視性、リスク軽減、事業継続、インシデント管理、ガバナンスに関する包括的な焦点を持って、組織がレジリエントなフレームワークを構築するのを導くことを意図しています。この新しい法律の下では、共有情報は関連するガイドラインに準拠し、PIIはEUの一般データ保護規則（GDPR）の基準を満たさなければなりません。健全なデータOpsプラクティスを確立することにより、EUの組織はコンプライアンスの準備において競争の先を行くことができます。
データコンプライアンスの考慮事項
デジタル運用レジリエンス法は、組織がコンプライアンスに向けて進む際に考慮すべき5つの考慮事項をカバーしており、すべてデータに適用されます：
- 識別：システム、人々、資産、データ、能力に対するリスクを理解し、ビジネスコンテキスト、ポリシー、脆弱性を含む。
- 保護：潜在的なサイバーセキュリティイベントの影響を制限または抑制するための保護策を確保します。重要なデータとシステムの整合性とセキュリティを確保するために、防御を強化します。
- 検出：リアルタイムで脅威、サイバーセキュリティイベント、異常を発見し、それらの潜在的な影響を理解して迅速に軽減します。
- 対応：これらの脅威、サイバーセキュリティイベント、異常の影響を制限するために行動を起こし、明確に定義された対応メカニズムとプロトコルを整備します。
- 回復：システムが効率的かつ効果的に通常の状態に戻ることを確保します。
データは重要なビジネスドライバーであり、一部にとっては主要なビジネスドライバーでもあるため、それを把握し、それを最大限に活用する人々、プロセス、技術は組織の必須事項です。レポート全体をこちらで読むことができ、データ成熟度評価をこちらで受けて、あなたの組織がどの段階にあるか、どの分野に対処する必要があるかを見つけて、成功する成果を得るためにデータを活用してください。
これらの投稿は私自身のものであり、BMCの立場、戦略、または意見を必ずしも表すものではありません。