データガバナンスとデータマネジメントの違いとは？

データガバナンスとデータマネジメントの大きな違いは、データガバナンスがデータのライフサイクルを通じてデータの品質を確保するデータ管理であるのに対し、データマネジメントはデータを貴重な資源として扱うプロセスであることです。

一般に、データは小規模から企業レベルのビジネス組織にとって重要です。

データは処理された後、意味のある情報となる。

そして、組織の上級管理者は、生産性と利益を向上させるために、情報に基づいた将来の意思決定を行うためにこれらの情報を使用します。

さらに、企業では、データを効果的に扱うために、データガバナンスやデータマネジメントを活用しています。

データガバナンスとは

データガバナンスとは、データの品質を維持するためのデータ管理です。

主に、企業のデータの可用性、有用性、完全性、一貫性、セキュリティに焦点を当てる。

また、組織内のすべての関係者が使用するデータの品質を確保するためのプロセスを確立する。

さらに、データスチュワードの役割は、データガバナンスプロセスに従うことでデータガバナンスが改善されるかどうかを判断するために使用されます。

これにより、組織はデータガバナンスを確保するための新しいガイドラインを作成する。

全体として、データガバナンスは、データの一貫性と信頼性を高めるのに役立つ。

さらに、組織は価値あるビジネス上の意思決定を行い、業務を最適化し、利益を増大させ、顧客に新しい製品やサービスを提供することができるようになる。

データマネジメントは、データを貴重な資源として管理するプロセスです。

会計、統計、論理計画など多くの分野に反映される。

効果的なデータ管理は、コンプライアンス規制と関連しています。

さらに、データマネジメントのアプローチは、データの作成、保存、処理、取得、さらにはデータの消去など、データのライフサイクル全体にわたって適用される。

さらに、データマネジメントの手法には様々な種類があります。

そのひとつが、重要なデータをマスターファイルと呼ばれるひとつのファイルにまとめておく方法です。

さらに、データ管理の専門家は、プロセスの合理化、既存製品の改善、データ販売によって、企業データを収益化する方法を見出している。

また、ビジネスプロセスの数や機能性の向上に伴い、データ量も増加している。

このように、大量に存在する膨大なデータをビッグデータと呼ぶ。

増大するデータ量に対応し、データをリアルタイムに処理するために、HadoopやSparkなどのフレームワークが利用されています。

データガバナンスとは、組織のデータ管理に対して権限を持つ意思決定、監視、執行機関です。

一方、データマネジメントは、データのアーキテクチャ、品質、セキュリティ、ポリシー、プラクティス、手順などを管理するプロセスです。

したがって、これがデータガバナンスとデータマネジメントの主な違いです。

データガバナンスはデータの戦略であるのに対し、データマネジメントはデータのロジスティックスです。

したがって、この点もデータガバナンスとデータマネジメントの違いです。

データガバナンスとデータマネジメントの違いは、その機能性にもあります。

データガバナンスはプロセス、プラクティス、理論の確立を含み、データマネジメントはデータの収集、検証、保管、整理、保護、処理、維持を含む。

データガバナンスは、データの安全性、信頼性、信用性に焦点を当てる。

一方、データマネジメントは、データを価値あるものにすることに重点を置いています。

したがって、この点もデータガバナンスとデータマネジメントの重要な違いです。

一般に、データはすべてのビジネス組織にとって貴重なものです。

そのため、組織は利用可能なデータを最大限に活用するために、データガバナンスとデータマネジメントを活用している。

データガバナンスとデータマネジメントの主な違いは、データガバナンスがデータのライフサイクルを通じてデータの品質を確保するためのデータ管理であるのに対し、データマネジメントはデータを貴重な資源として扱うプロセスであることです。

簡単に説明すると、データマネジメントには、データガバナンス、データアーキテクチャ、品質管理、データウェアハウス、ビジネスインテリジェンス、メタデータ管理、データセキュリティが含まれます。