データガバナンスとは

【音声あり】AI活用をアジャイルに監査する方法（アジャイルガバナンス入門）

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プライバシーガバナンスでは、データの収集、管理、分析、利用、共有、保護、品質管理などのプロセスに関する規則や方針を策定し、それに従ってデータを取り扱うことで、データの信頼性と品質を確保し、適切な活用を目指します。つまり、「データガバナンス」が不可欠です。

データガバナンスは、組織の全ての部門に関わり、複数の部門間でのコラボレーションやコミュニケーションが重要です。人はしばしば個別の問題に対処しがちですが、データガバナンスを進めるためには、データの利活用を推進する人（組織）とガバナンスを実行する人（組織）が、施策を俯瞰的かつ構造的に理解することが求められます。

このために役立つフレームワークがあります。ビッグデータが注目され始めた頃からデータ活用のコンサルティングを手掛け、4年間で2000人もの企業担当者と議論を重ねてきた野村総合研究所（当時）の鈴木良介氏が提唱した「DIVA（ディーバ）」というフレームワークです。

DIVAは、Data（データ）、Information（情報）、Value（価値）、Achievement（効用）の頭文字を取ったもので、データを活用して売り上げや利益といった成果を得るための一連のプロセスを示しています。

まず、単なる「現象」が文字列として「データ」に変換され、そのデータが「どのように解釈すれば有用か？」という目的に基づき「意味のある情報（Information）」に昇華されます。次に、その情報を使って利用者、市場、従業員などに働きかけ「行動の変化（Value）」を生み出します。最後に、その行動の変化がどのような結果をもたらすか（売り上げ、利益、社会的価値など）が評価され、最終的な成果につながるのです。

出典：「データ活用仮説量産フレームDIVA」（鈴木良介,2015年日経BPより）を基に作成

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支援実績

株式会社野村総合研究所

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