データガバナンスソリューション とは

データのビジネスへの活用は一般的なものとなり、データに基づく意思決定のスピード化、高度化が求められています。
一方で、健全な企業活動を行ううえでは、健全なデータの取り扱いをしないと誤った結果を招いてしまうリスクをはらんでいます。
日立ソリューションズの「データガバナンスソリューション」が提供するデータガバナンス基盤は、データ統合のリーダー企業であるQlik社やデータ仮想化のリーダー企業であるDenodo社の製品、Microsoft社やGoogle社のクラウド製品(Azure Purview、Google Cloud Data Catalog)を活用し、データ利活用の利便性と安全性の両面をサポートします。
専門性がない一般の業務ユーザーにも安心、簡単にデータを収集・活用いただくことで、データ活用による企業のビジネス革新を推進します。

このようなお悩みはありませんか?

  • 課題
  • 解決
  • 課題

    [データ利用者の課題]

    • 欲しいデータが探せない。
  • 解決

    データカタログの導入による、可触性(アクセシビリティ)の向上

    • 業務ユーザーが自ら、情報システム部門の支援なしに、企業内に分散配置されたデータから必要なデータの所在を容易に発見し、アクセスできるようになります。
  • 課題

    [データ利用者の課題]

    • データの出所がわからない。
  • 解決

    データリネージ、プロファイリングの導入による、データの信頼性確認

    • 利用するデータのルーツや中身の傾向を可視化することで、分析に使えるデータかどうかを簡単に確認できます。
  • 課題

    [データ管理者の課題]

    • データをユーザーに適正に公開したい。
  • 解決

    アクセス管理の導入による、データの適正利用の促進

    • 多様なユーザーが多様なデータへアクセスできるようになることにより、これまでとは異なるアクセス管理とポリシーの仕組みを整備する必要があります。
      データの適正利用とデータアクセスの利便性を両立した運用ができるようになります。
  • 課題

    [データ利活用の課題]

    • 分析に利用している業務データの仕様変更に気づかず、ダッシュボードで誤った結果を公開し続けてしまった。
  • 解決

    蓄積データの傾向をモニタリングしてデータの信頼性を向上

    • データ蓄積時に、継続的にデータの傾向をモニタリングすることで、タイムリーにデータの変化に対応できます。利用者は安心してデータを利用できるようになります。

データガバナンスソリューション 概要

データガバナンスソリューションの紹介動画

3分で分かるデータガバナンス

3分で分かるデータガバナンス

再生時間: 1分59秒

データガバナンスソリューションが データ利活用の課題をどのように解決し、ビジネスを成功に導くのか。 動画でわかりやすくご紹介します。

背景

データのビジネスへの活用は一般的なものとなり、データに基づく意思決定のスピード化、高度化が求められています。
従来、データ分析は高度な専門知識が必要で、BIエンジニアやデータサイエンティストの能力に大きく依存していました。しかし近年では、専門性がない一般の業務ユーザーが自ら必要なデータをタイムリーに入手・分析し、新事業の立上げ、マーケティング、業務改善など日々の業務に活用できるようにする「データ民主化」の取組みが加速しています。

課題

日立ソリューションズの「データガバナンスソリューション」は、データ利活用における課題を解決するため、Qlik社の製品を活用し、データを統制管理するデータガバナンス基盤の導入を支援します。

データの統制管理が必要

データガバナンス基盤 導入後のイメージ

日立ソリューションズの「データガバナンスソリューション」は、データ利活用における課題を解決するため、Qlik社、Denodo社、Microsoft社、Google社の製品を活用し、データを統制管理するデータガバナンス基盤の導入を支援します。

データガバナンス基盤 導入後のイメージ
  • データガバナンス基盤の導入により、データの可触性・信頼性・保守性・機密性が向上
    専門性がない一般の業務ユーザーでもデータを活用できるようになる

  • データ活用による企業のビジネス革新を実現

*1 データカタログとは、データのメタ情報を管理し、参照や検索をしやすくするためのツール

データガバナンス基盤の機能

データガバナンス基盤の機能 説明
メタデータ管理 メタデータ 物理的なデータ構造、所在、形式やルールのほか、データの意味や説明などを含む、さまざまなメタデータ情報をタグ付けし管理します。必要なデータの参照や検索が容易になります。
ビジネス用語辞書 業務で用いるビジネス用語の定義や用語間の関連を管理します。データとの関連付けを行うことで、業務ユーザーが使い慣れた用語でのデータ参照や検索を可能にします。
データリネージ データの来歴(データの発生時からどのような経緯を経て現在のデータに至ったか)や関係性を示す情報を管理・可視化します。データの信頼性や変更時の影響を確認できます。
データクオリティ管理 プロファイリング データカラムごとの値の分布、空データやルールへの適合率などの統計情報を生成・可視化します。データの傾向把握やデータ品質分析に利用できます。
モニタリング 蓄積されたデータの、フォーマット、データ間の関係を見える化します。さらに、データの傾向を監視することで、データの異常を迅速に対処できるようになります。利用者は安心してデータを利用できるようになります。
データアクセス統制 アクセス権管理 ユーザーの権限やデータの機密性レベルに応じてアクセス権を設定することで、データを適正に公開することができます。
利用履歴監視 メタデータやデータに対するアクセス履歴を監視します。コンプライアンス監査を目的に、いつ、誰が、どのような操作を行ったのかを確認できます。

メタデータ管理を実現するデータカタログ

データソースやETLのデータ連携情報、BIツールの情報を収集し、データカタログとして管理します。
データカタログにより、データの意味、中身、データ間のつながりを見える化します。

メタデータ管理を実現するデータカタログ

データクオリティ管理を実現するプロセス(PDCAサイクル)

データの信頼性に問題がある場合、誤った意思決定につながり、余分なコストも発生させる可能性があります。
たとえば、AI分析において、入力データに不正がある場合、異常な分析結果となり、そのトラブルシューティングに多くの時間を費やすことになります。
信頼性の高い結果を得るには、データクオリティを継続して確保することが重要となります。

データクオリティ管理を実現するプロセス(PDCAサイクル)

データ仮想化を活用したデータアクセス統制

データには個人情報や機密情報などが含まれるため、データを公開するには適正なアクセス権を設定する必要があります。
これまでのアクセス権設定は、データソースごとに個別に設定する必要があり、管理・変更が大変なだけでなく、個別に設定することによる設定漏れのリスクもありました。

データガバナンス基盤は、データへのアクセス権をデータソース全体で一括統制するため、個別のアクセス権設定が不要になります。さらに、行単位・カラム単位にデータをマスキングすることによりデータを適正に保護しつつ、データの利用を拡大させることが可能になります。

データガバナンス基盤の活用例

データガバナンス基盤(メタデータ管理)の活用例

工場の機器の保全計画、点検実績、実稼働データをデータレイクに蓄積、今まで部門・システムごとに分断されていたデータをデータガバナンス基盤が統制管理します。
データガバナンス基盤はデータの意味情報(メタデータ)をデータカタログとして公開、データの中身のプロファイリングも表示するため、利用者は自部門にとってなじみのないデータでも分析に使いやすくなります。
複数のデータを組み合わせて分析することで、より効率的な設備保全を行うことができます。

データガバナンス基盤(メタデータ管理)の活用例

データガバナンス基盤(データクオリティ管理)の活用例

データレイクやDWHに蓄積されたデータの品質管理をデータガバナンス基盤がサポートします。
データガバナンス基盤(データクオリティ管理)は、お客さまの要件から整理した指標に基づいてデータクオリティを測定し、データクオリティの推移をレポートしたり、しきい値をモニタリングすることにより継続的なデータクオリティ管理を実現します。
これにより、不正なデータによる誤ったビジネス判断や、不正なデータ連携に起因するデータ分析業務の手戻りを防止します。
また、JiraやServiceNowなどのITサービスマネージメント製品と連携することで、データクオリティの改善活動を適正に管理することが可能です。

データガバナンス基盤(データクオリティ管理)の活用例

データガバナンスソリューションの提供内容

カテゴリー 内容
データガバナンス基盤導入
  • データガバナンス導入プロセス設計支援

    カタログ構築・ガイド整備・品質監視など導入方針策定を支援

  • データガバナンス基盤処理方式設計支援

    関連システム(データレイク・分析基盤など)を考慮したデータガバナンス基盤の処理方式を設計

  • データガバナンス基盤開発

    基盤要件に基づき、必要に応じて個別機能を開発

  データカタログ設計・構築
  • データカタログ製品 環境設計・構築

    製品の環境設計、インストール、各種設定を実施

  • データカタログ標準化支援

    カタログ作成・更新ルール、利用者向け各種ガイド作成などを実施

  • データカタログ運用設計支援

    データカタログの運用設計を支援

  データクオリティ管理
  • 蓄積データのアセスメント

    データのフォーマットやデータ間の関係を診断、診断レポートの作成

  • 蓄積データのクオリティ向上プロセス支援

    データの品質向上をするためプロセスの策定、ガイド作成を支援

  • 蓄積データの傾向モニタリング

    データの傾向の変化を監視、レポートの作成

  データアクセス統制
  • データアクセス統制方式設計、構築

    アクセス統制の設計、構築、各種設定を実施

  • データアクセス運用設計支援

    データアクセス権限の運用設計を支援

これまでビッグデータ利活用基盤の構築で培ってきた日立ソリューションズの技術者が、コンサルティングから、データガバナンス基盤の構築、データの運用・保守までトータルに対応します。

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最終更新日:2024年10月3日

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