データマネジメント実現に向けたデータアーキテクチャおよびガバナンス支援

データマネジメントの必要性

多くの企業でDX（デジタルトランスフォーメーション）の取り組みが進み、生成AIの業務利用が拡大する中、その目的は「新サービスの創出」や「企業横断、または組織や事業を横断したサービスの高度化」など、よりビジネスに直結したものに進化しています。こうした取り組みの中核である「組織全体でのデータ利活用」に対しては、経営層を含め、改めてその重要性がクローズアップされています。

企業が利活用したいデータも大幅に拡大し、従来の構造化データだけでなく、設計図面や製品説明資料などの非構造化データにまで及んでいます。また生成AIの業務利用に伴う著作権侵害リスクへの対策や個人情報に対するプライバシー保護など、データの取り扱いに対する規制も厳格化、広範囲化しています。

こうしたデータ利活用への期待とデータ保持に対する規制要件の拡大により、企業としてデータの出所やその品質を継続的に「資産」として管理し、組織目標に対する最大限の利益をもたらすためのデータマネジメントを実践することが必要となります。

図1：企業が抱える課題とデータマネジメントの効果

統制されたデータと秩序ある利活用の実現

データマネジメントを実践するために企業が取り組むべきことは、「統制すべきデータの特定」と「秩序ある利活用の実現」という2点です。

「統制すべきデータの特定」とは、業務プロセスにおいて必要とされ、かつ生成されるデータを明らかにした上で、事業環境や経営目標と照らして「資産と位置付けるべきデータ」を企業が定めることです。必要なデータが自社にない場合は、サードパーティからの外部データ取得なども検討し、企業としてのデータ戦略を策定します。

「秩序ある利活用の実現」は、企業の資産として管理するデータを対象に、それを運用するための体制・プロセス・ルール・基盤を整備することで達成します。特に、プロセスとルールについては、データを扱うシステムに対して基盤（プラットフォーム）として共通なものを提供した上で、利用者が意識せずともガバナンスが効くような状態を整備することが重要です。

図2：データマネジメントの全体像

また、生成AIを活用する場合は、自社が保有するデータ（ファーストパーティデータ）だけでなく、外部が保有するデータ（サードパーティデータ）も利用することが多く、自社だけでなく外部のデータも統制対象になる点がこれまでと異なるため考慮が必要です。

特に昨今、企業が複数の事業を行ったり、グローバルで事業を展開したりするケースが増え、これまでのように「一元的なデータ管理」をすることが難しくなっています。そのためデータを生成する事業においても、その品質管理責任を担いながら連邦型で統制していく「メッシュアーキテクチャ」というデータマネジメント形態に注目が集まっています（メッシュアーキテクチャの詳細は、「メッシュアーキテクチャが切り開く新たなデータアナリティクス」をご覧ください）。

図3：生成AIにより多様化する統制対象データ

図4：新たなデータマネジメントの形態＝メッシュアーキテクチャ

PwCコンサルティングが提供するサービス

PwCコンサルティングは、データ活用の動向や各種規制、セキュリティ対策を踏まえつつ、データ活用による企業価値の向上・収益化を目的としたデータマネジメントの実現を支援します。

情報資産化

業務プロセスやシステムの単位でデータが閉じることで、データ利活用が進まないケースは依然として多くあります。
私たちは、経営目標などから企業として資産とすべきデータを特定。全体の見取り図を作成し、データ利活用を促進するための各種施策や方向性を示すロードマップ、データ戦略の策定を支援します。

データガバナンス導入

個人情報保護法やEU一般データ保護規則（GDPR）など、AIやデータ利活用に関する法規制は日々変化しており、グローバルレベルでの対応が必要となります。
私たちは、AIガバナンスの観点も取り入れつつ、クライアントの状況に合わせて、データポリシー策定、データ管理組織の構築、データ品質管理、データセキュリティ対策など、実効性の高いデータガバナンス体制の構築を支援します。

アーキテクチャ策定

データ基盤は、データからの価値創造を支える重要なインフラであるものの、適切に運用されないことで、期待した投資対効果が得られないケースもみられます。
私たちは、クライアントのビジネス目標やデータ特性を考慮し、クラウド技術の活用や、最新のデータ管理アプローチをもとに、最適なデータ基盤の設計・構築を支援します。

データ品質高度化

データ分析や生成AI利用の精度はデータの品質に大きく左右されるほか、不正確なデータに基づく分析結果が誤った意思決定を招き、企業に損失をもたらす可能性も考えられます。
私たちは、データ品質の現状分析、データ品質問題の原因究明、データ品質改善計画策定、データ品質管理体制構築など、お客様のデータ品質の向上を多角的に支援します。