データ ガバナンス プログラムを改善する 5 つの方法

出典:アドビストック

これで、信用組合のデータ ガバナンス プログラムを構築するか、場合によってはオーバーホールする準備が整いました。 データがビジネスとメンバーにとって貴重な資産であることはすでに証明されています。 ここで、追加のプロセスと手順を重ねて、データ管理と分析の実践のための構造を作成します。

このガイドはゼロから始めるためのエンド ツー エンドの計画を意図したものではありませんが、データ ウェアハウスの編成と管理に関して重要な指針を示します。 最終的には、データ ガバナンスの取り組みによってビジネス インテリジェンスの取り組みに対する信頼が築かれ、過去のデータの傾向に基づいて意思決定を行うことができます。

開始するには、次の 5 つのデータ ガバナンスのヒントを取り入れてください。

1.データ品質ルール

このリストでデータ品質が 1 位になったのには理由があります。 データ品質は、ビジネスによって定義された一連の「ルール」を作成、実施、および説明責任を割り当てるためのプログラム基盤として機能します。 データ品質の自動化と追跡をお勧めします。通常、これはデータ ウェアハウスまたはデータ レイクハウスと一緒に展開されます。 メタデータとタイムスタンプを使用して進行状況を経時的に追跡するため、データの欠陥とデータの欠陥を測定できます。 成功したデータのクリーンアップ。

役立つデータ品質ルールの一例は、「電子メール アドレスが欠落しているアカウントを開く」です。 あなたのシステムは電子メール アドレスのない新しいアカウントを許可するように構築されていますが、おそらくマーケティング部門は、メンバーとのコミュニケーションを改善するために、電子メール アドレスのないアカウントの数を減らしたいと考えています。

マーケティング担当者は、メンバーに E メールアドレスをアカウントに関連付けて限定オファーを利用するよう促すダイレクトメールキャンペーンを実施することを提案しています。 受信者の 15% がキャンペーンに反応し、望ましい行動をとったとします。 これで、キャンペーンの成功を測定し、その特定のデータ品質ルールの改善を追跡できます。

2. 各情報源からの明確な定義

各データ ソースの各フィールドとテーブルをデータ モデルにマッピングすることは、データ ウェアハウス プロセスのもう 1 つの重要なコンポーネントです。 これらを文書化すると、将来、ソース システムまたはターゲット システムのいずれかに新しいフィールドが追加または削除されたときに役立ちます。 全体として、これはビジネス ロジックを文書化するもう 1 つの方法です。

多くの場合、マッピングは明確で明白ですが、そうでない場合もあります。 複数のソース システムのすべてが、各メンバー レコードに対して一意の「メンバー ID」フィールドを持っている場合、1 つを全体的な主キーとして選択し、その他を関連付けとして保存する必要がある場合があります。 実際に雑草に取り掛かるときは、宛先とターゲットのデータ型も考慮する必要があります。 たとえば、ソース システムで「メンバー ID」フィールドが英数字の場合、ターゲット データ モデルに、整数だけでなく英数字を保持できるフィールドがあることを確認する必要があります。

このプロセスは、ビジネス ロジックと重要な計算を理解しているビジネス ユーザーと、すべてを SQL やその他の一般的なデータベース言語に変換できる経験豊富なデータ アナリストまたはビジネス アナリストとの共同作業です。

3.データディクショナリ

定義の追加ソースとして、データ ディクショナリは、特定の用語、計算フィールド、およびその他の重要なデータ資産を文書化する上で大きな資産になります。 内部ユーザー ベースがダッシュボードやレポートにより多くアクセスできるため、データ ディクショナリのコンパイルは特に重要です。 データ ディクショナリを使用して、より多くのビジネス ユーザーへのロールアウトをサポートすることで、チームは多くの時間を節約でき、時間の経過に伴う離職や知識の損失に対する投資の将来性がより保証されます。

銀行業界の例として、ニューヨーク連邦準備銀行があります。 Equifax の信用報告書と一緒に公開されたデータ ディクショナリを見て、報告書自体の情報を消費する人に追加のコンテキストを提供してください。

データ ディクショナリをゼロから構築することは、どのビジネスにとっても非常に大きな作業です。 信用組合が単独でこれに取り組むことを回避できる 1 つの方法は、多くの共有定義を含む信用組合固有のデータ モデルで CUSO を活用することです。 そこから、企業は業界内で共有されているものに加えて、任意のカスタム フィールドまたは計算を定義できます。

4. 参照可能な階層

データ ガバナンスの大きな側面は、誰が何にアクセスできるかを管理および説明することです。 同時に、 必要です アクセスします。 これを実現する 1 つの方法は、特定の参照テーブルを使用することです。

融資部門が、定期的に使用するさまざまな種類の融資の膨大なリストを持っているとします。 ローン部門はまた、新しい商品を市場に投入するためにも働いているため、新しいローンの種類を半頻度で追加できる必要があります。 このアクセス権を付与する 1 つの方法は、最新のローンの種類で参照テーブルを更新する安全な場所に Excel ファイルを更新してアップロードできるプロセスを開発することです。

ローン部門は、データベース自体を更新するために管理者権限を必要としませんが、代わりに、使いやすいスプレッドシートを使用して特定の参照テーブルを更新するための定義済みのプロセスがあります。 新しいローンの種類のコードとローンの種類の説明を追加し、ファイルをアップロードするだけで、データベースがファイルをチェックして参照テーブルを更新するだけで、分析チームがさらに介入する必要はありません。

このアプローチは、データ ガバナンス プログラムの安全で制御されたアクセス要件を兼ね備えていますが、融資部門が日常の役割と義務を遂行するために必要な柔軟性を提供します。

5.採用ダッシュボード

ユーザーは、作成したダッシュボードをどのように操作していますか? あなたのトップ 5 のパワー ユーザーは誰ですか? 最も使用されている (および使用されていない) ダッシュボードは?

この種の質問は、データ分析プログラムが成熟するにつれて発生し始めます。 内部ユーザーが過去にリクエストしたコンテンツとどのようにやり取りし、関与しているかを知りたいと思うでしょう。

ユーザー導入ダッシュボードを構築することは、データ分析に多額の投資を行っている場合に、経時的な使用傾向を追跡する 1 つの方法です。 これを使用できる 1 つの方法は、有料ライセンスを管理することです。 1 人のユーザーがログインしなくなった場合、データを簡単に確認して、ライセンスをより積極的に使用する別の幹部またはマネージャーにライセンスを交換できます。

投資収益率

時間とエネルギーをデータ ガバナンス プログラムに投資することは、長期的には見返りをもたらします。 過去のデータの傾向をよりよく理解し、焦点を絞ったデータ分析から発見された洞察に基づいて行動する能力を高めます。 次回のデータ ガバナンス委員会の会議でこれらのヒントを確認し、データ ジャーニーを管理してください。

ジュディス・バーンホルク ジュディス・バーンホルク

Judith Bernholc は、メイン州ポートランドに本拠を置くデータ コンサルティングおよびサービス会社である Arkatechture のカスタマー サクセス部門の責任者です。

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