「時間とコストをかけて構築したデータカタログが使われていないのです。」

こんなご相談をいただきました。

デジタル化に伴い企業は膨大で多種多様なデータを用いたアナリティクスや機械学習への取り組みが進んでいます。

しかし、「データの前処理に大幅な時間を要してしまう」という問題に直面することが少なくありません。

データの意味や値を管理できていないことから、データ分析担当者の貴重な時間を浪費してしまいます。

この問題を解決するために有効なのが「データカタログ」ですが、実はここにも問題が残ります。

例えば、開発者と分析者でデータカタログに必要と想定した情報にズレがあると、時間をかけて作り上げたにも関わらず、データカタログが使われていないというケースが現実にあります。うまく構築するにはノウハウが必要なのです。

本レポートは2020年8月のセミナーで講演した、データマネジメントの専門会社として長年企業のデータ品質改善、データマネジメント推進体制の構築を支援してきたリアライズだからこそ語れる、データカタログ構築のポイントを解説しています。

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■セミナー開催日：2020年8月21日

■「データカタログ構築を成功に導く！ 失敗する4つのアンチパターンとその回避策とは」（講師：田畑）

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■ツールの導入では必要なメタデータが揃わない

まず、データカタログとは、データ利用者が大量のデータを検索して管理できるように設計されたメタデータマネジメントの仕組みのことです。「メタデータ」はデータ自体の利用や調査、管理、統合等に必要となるデータであり、「メタデータ管理」とは、メタデータをデータの利用目的に応じて収集、管理、公開、維持する取り組みをいいます。

データカタログは、データカタログを管理するツールと、そこに格納されるメタデータの両方が揃って初めて成り立つものです。しかし、多くのデータカタログツールは導入しても、必要となるメタデータが全て揃っていないものです。

もちろん、データカタログツールの中にはメタデータを自動的に収集してくれるものもあります。しかし、それは既に社内に存在しているものに限られ、現存しないメタデータは収集できません。

つまり、データカタログ構築の成功のカギは、メタデータをいかに効果的に作成、運用するかにあります。

データカタログ構築に失敗をもたらす4つのアンチパターン

データカタログ構築の成功のカギは、格納するメタデータにあると説明しましたが、そのメタデータ収集・構築がうまくいかない理由を以下4つのアンチパターンで紹介します。（※詳しい解説はセミナー動画をご覧ください。）

1.ニーズ不在：

データカタログ利用ユーザーのニーズや実現したいこと把握していないため失敗するパターン

2.スコープの未定義：

スコープを定めることなく、すべてのメタデータを集めようとし失敗してしまうパターン

3.手順前後：

先にデータカタログツールを導入し、後でその利用方を検討し失敗するパターン

4.運用の軽視：

メタデータの継続的な整理、アップデートに必要な要員、体制を整えていないパターン

■アンチパターンを回避するためのプロジェクト推進の在り方とは？

これらのアンチパターンは相互に関連を持っているため、データカタログの構築フローに沿いながら、どのタイミングで何に気をつけるべきです。

続きはセミナー動画にて解説しますので、興味のある方はご覧ください。

※記載内容は執筆当時のものです。株式会社リアライズは2023年1月1日に株式会社NTTデータ バリュー・エンジニアに社名変更しました。

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