データガバナンス／プライバシー改善の5ステップ：自動化の正しい進め方とは？

　データ駆動型の文化を定着させる上で重要になるのが、インサイトの原資となるデータの品質を確保することだ。ここでいう品質とは、適切なユーザーに最適なタイミングで安全にデータを提供できること、プライバシーが確実に保護されていることを意味する。だが、散在する全てのデータを追跡し、アクセスを制御することは容易ではない。

　また、既に世界60カ国以上で制定／提案されているプライバシーおよびデータ保護法にいかに対応し、顧客との信頼関係を築くかも重要になる。こうした課題を解消するには、ガバナンス／プライバシーコントロールを自動化することに加え、データアクセスと消費を簡素化するアーキテクチャである、データファブリックを導入するなどのアプローチが求められる。

　本資料では、データガバナンスとデータプライバシーを改善する5つのステップや、データファブリックのメリット、活用事例について詳しく解説する。あわせて、クラウド上の全データをAI／分析用に使用可能にするデータファブリックを搭載したプラットフォームなどのコンポーネントも紹介されているので、参考にしてほしい。