アナリティクスプロジェクトにおけるデータガバナンスとディスカバリーの重要性

レポートを作成するデータアナリスト、モデルを開発するデータサイエンティスト、データの状況を理解しようとするITプロフェッショナルのいずれであっても、データ実務家が直面する最大の課題の1つは、膨大な量のデータです。多くの組織では、データが複数のシステムやフォーマットに保存されているため、分析に適したデータを見つけるのが困難になっています。さらに、データがさまざまな部門に分散している可能性があるため、データにアクセスするには誰に連絡すればよいかを知ることが困難になります。 


データ専門家は、分析・使用するデータが正確で信頼できるものであると確信したい。しかし、適切なメタデータとデータガバナンスがなければ、データの品質を評価することは難しい。さらに、データアナリストは、データの出所、系統、構造に関する知識が限られている可能性があり、データのコンテキストや分析との関連性を理解することが難しくなります。

最後に、データアナリストやデータサイエンティストが関連データを特定した後、そのデータをインポートしてアナリティクス環境に統合するという課題に直面することがよくあります。これは、特に大量のデータや複雑なデータ構造を扱う場合、時間がかかり、エラーが発生しやすいプロセスとなります。

これらの課題はすべて、アナリティクスプロセスの遅延や非効率につながり、最終的には組織がタイムリーで情報に基づいた意思決定を行う能力に影響を与える可能性があります。以下では、Dataikuが提供するデータディスカバリー機能について掘り下げ、効率的なデータ探索を促進する機能について見ていきます。また、Dataikuのフレームワークにおける[データ品質メトリクス](https://discover.dataiku.com/data-quality/?__hstc=45788219.369ac34f124051a944b5ca11e75e1b88.1707164046588.1707164046588.1707164046588.1&__hssc=45788219.1.1707164046588&__hsfp=3297838879)とチェックの重要性に焦点を当て、これらのツールがデータの正確性と信頼性の確保にどのように貢献するのかに光を当てます。最後に、Dataikuを外部のデータガバナンスソリューションと統合することの潜在的なメリットについて、Dataikuの適応性とデータ管理戦略の強化における役割に焦点を当てます。

## Dataikuカタログによる容易な発見とコラボレーション
[Dataikuカタログ](https://doc.dataiku.com/dss/latest/data-catalog/index.html?__hstc=45788219.369ac34f124051a944b5ca11e75e1b88.1707164046588.1707164046588.1707164046588.1&__hssc=45788219.1.1707164046588&__hsfp=3297838879)は、組織がデータ資産を発見し、理解し、コラボレーションすることを可能にする一元化されたリポジトリです。データカタログは、データアナリスト、データサイエンティスト、データエンジニアなどが、分析に必要なデータを迅速かつ容易に見つけるのに役立つため、分析には不可欠です。

![1 data.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/f2622d11-2cb4-0ec3-b69b-010c8ac51e5e.png)


Dataikuカタログは、データ資産の管理に役立つ、以下のようないくつかの主要な機能を提供します：

1.**データの発見**： カタログは、データベース、データウェアハウス、ファイルシステムなど、組織内のすべてのデータ資産の検索と閲覧を可能にします。データサイエンティストやデータアナリストは、必要なデータを素早く見つけることができる。また、データエンジニアは、各プロジェクトのデータパイプライン（[Dataikuではフローと呼ぶ](https://blog.dataiku.com/the-flow?__hstc=45788219.369ac34f124051a944b5ca11e75e1b88.1707164046588.1707164046588.1707164046588.1&__hssc=45788219.1.1707164046588&__hsfp=3297838879)）でデータがどのように使用されているかを把握することができます。

2.**データのプロファイリングと品質評価** : Dataikuは、データアナリストやデータサイエンティストが、レポートやモデルでデータを使用する前に、データの品質を評価できるように、広範なデータプロファイリングと品質評価機能を提供します。Dataikuは、完全性、正確性、一貫性などのデータ品質メトリクスを生成します。

3.**コラボレーションとソーシャライゼーション**： カタログは、データ実務者がデータ資産に関する知識や洞察を共有できるように、コラボレーションとソーシャライゼーションの機能を提供します。ユーザーはデータ資産にコメントしたり、同僚と洞察を共有したりすることができます。

すべてのデータ資産を一元的に表示することにより、カタログはすべてのデータ専門家が必要なデータを迅速かつ容易に見つけることを可能にし、データの検索、分析、準備に必要な時間と労力を削減します。カタログは、ユーザーがITチームの支援を必要とせずに必要なデータを見つけることができるインターフェースを提供することにより、セルフサービス分析を可能にします。

Dataikuカタログのデータコレクションは、分析プロジェクトに統合するための貴重な情報を探索し、抽出するために、データセットのキュレートクラスターへのアクセスをデータ実務者に提供します。コレクション内の任意のデータセットを選択することにより、その詳細、ステータス、およびスキーマを掘り下げることができます。このインターフェイスは、さらに、探索、公開、エクスポート、観察、お気に入り、およびコンテンツのプレビューなどの様々なアクションを実行する権限を与え、Dataikuプラットフォーム内の効率的なデータ利用と管理のためのツール群のスイートを提供します。

![2 data.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/915d079c-fca3-42e1-8c48-9b1993ed2cc8.png)

Dataikuはまた、データアナリストやエンジニアがデータパイプラインの品質とパフォーマンスを監視するための様々なチェックやメトリックを提供します。データプロファイリングメトリクスは、欠損値、データの重複、データの外れ値、統計的指標など、データのさまざまな側面に関する洞察を提供し、Dataikuは、無効なレコードが検出されたときに動的に修正を提案します。データセットの完全性、正確性、一貫性を監視するために、特定のデータ品質チェックを設定することができます。

また、処理時間、行数、エラー率などの指標を用いて、データ準備プロセスのパフォーマンスを監視することもできます。

![3 data.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/13358b7e-a291-e7e5-a9c0-1a323a1bfa9d.png)

ユーザーは、処理時間、行数、エラー率などのメトリクスを使用して、データ準備プロセスのパフォーマンスを監視することもできます。

## 専門のデータガバナンスプラットフォームとの統合のケース
Dataikuはデータディスカバリーをサポートする強力な機能を提供していますが、CollibraやAlationのようなデータ管理分野の専門ベンダーと統合するケースもあります。

データを組織全体で戦略的に活用するためには、社内外のポリシーに準拠し、クリーンで、正式な手順と説明責任によってアクセス可能でなければなりません。データガバナンスの目標は、組織がデータの品質、コンプライアンス、ユーザビリティ、アクセシビリティを確保できる方法、プロセス、責任を確立することです。

[データに対する組織全体の信頼](https://www.datacamp.com/community/podcast/creating-trust-in-data-with-data-observability)が不可欠であるため、前述したすべての点はデータサイエンスと機械学習 (ML) の民主化にとって極めて重要です。平均的な消費者が信頼できない小売業者の製品を使用しないのと同じように、ビジネス関係者やデータ専門家も、データ (またはデータから得られる洞察) を信頼できない場合、意思決定にデータを使用することを躊躇します。

最も成功している企業は、データを信頼できる資産として効果的に管理でき、最高のデータ サイエンス機能と最高のデータ品質を組み合わせることができる企業です。


## データガバナンスの3本柱
[データガバナンス](https://www.dataiku.com/product/key-capabilities/data-governance-with-dataiku/?__hstc=45788219.369ac34f124051a944b5ca11e75e1b88.1707164046588.1707164046588.1707164046588.1&__hssc=45788219.1.1707164046588&__hsfp=3297838879)の主な柱は、人材、プロセス、テクノロジーです。各柱は、専用のプラットフォームを介して実装および接続でき、組織がデータをより適切に処理する方法のフレームワークに貢献します。

*人材*:データ ガバナンスの柱である人材は、組織内でデータの管理と使用を担当する個人を指します。これには、データが適切に管理、保護、使用されることを保証する責任を負うデータ スチュワード、データ所有者、データ管理者が含まれます。また、データ ガバナンスへの取り組みに対する指導と監督を行う上級幹部も含まれます。 

*プロセス*: データ ガバナンスのプロセスの柱とは、組織内でのデータの管理方法を管理する手順、ポリシー、ワークフローを指します。これには、データ品質、データ セキュリティ、データ プライバシー、データ統合、および全体的なデータ ライフサイクル管理に関するポリシーが含まれます。また、データ分類 (データ プライバシーやコンテキスト化など)、データ リネージュ、データ スチュワードシップ、データ監査などのデータ ガバナンス活動の手順も含まれます。 

*テクノロジー*: データ ガバナンスのテクノロジーの柱とは、組織内でデータを管理および保存するために使用されるツールとシステムを指します。 

適切に実装されたガバナンス フレームワークは、組織に多くのメリットをもたらします。特に、データサイエンス活動を拡大しようとしている人たちです。 

これは、組織がデータに関する共通言語を開発するのに役立ちます。この共通言語は通常、組織の業務運営に関連する重要な用語や概念の定義や、データ要素、データセット、データ モデルなどのデータ関連用語を含むビジネス用語集を通じて実装されます。これにより、組織内の誰もが簡単に使用して理解できる用語とデータ コンテキストが作成されます。 

![4.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/1196881/7eb90a1c-04db-727a-eea7-4408c85150b4.png)

この状況と、適切に実装されたデータ品質プロセスとを組み合わせることで、データの信頼性と全体的な使用が促進されます。データ ガバナンスのもう 1 つの重要な目的は、標準化を通じてデータの再利用を促進することです。標準化には、組織全体で一貫したデータ定義、形式、構造を定義し、遵守することが含まれます。これにより、データの一貫性、正確さ、高品質が保証され、さまざまな部門やチーム間で効果的に共有および再利用できるようになります。 


また、強力なデータガバナンスプログラムは、組織が個人データのプライバシーと機密性を適切に管理する方法に関する規制（CCPA、GDPR、HIPAAなど）に準拠していることを保証します。

## 結論
最終的なゴールは、ビジネスまたは技術的な利害関係者が必要なデータを見つけることができ、データサイエンスプロジェクトに使用可能であると信頼できる単一のガラス窓を提供することです。この信頼性の向上は、[Dataikuのエンドツーエンドの接続性、データ準備、ML、およびMLOps機能](https://www.dataiku.com/product/key-capabilities/?__hstc=45788219.369ac34f124051a944b5ca11e75e1b88.1707164046588.1707164046588.1707164046588.1&__hssc=45788219.1.1707164046588&__hsfp=3297838879)と組み合わせることで、データを通じて価値をもたらそうとする組織に大きなメリットをもたらします。


Dataikuは、データアクセスを民主化し、サイロ化を解消し、安全で統制されたデータ管理方法を提供することで、組織がより良いデータ主導の意思決定を行い、業務を最適化し、競争上の優位性を獲得できるよう支援します。

## もっと知りたいですか？データカタログのビデオを見る
[この4分間のビデオ](https://content.dataiku.com/dataiku-12/data-catalog)では、カスタムデータコレクションと組織のすべての接続されたデータを閲覧するための中心的な場所で、プロジェクトのために高品質のデータを発見することを容易にする方法を発見してください。

原文：[The Importance of Data Governance and Discovery in Analytics Projects](https://blog.dataiku.com/data-governance-and-discovery-in-analytics-projects)