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この記事では、データカタログに関する質問すべてにお答えし、データカタログツールで何を探すべきかをお伝えします。
データの世界は急速に進化しており、データカタログは最新のデータ管理における中核的なコンポーネントになりつつあります。既にデータカタログを活用している組織は、データアクセスと意思決定の質のスピードに大きな変化を実感しています。一方、データカタログについて耳にしたものの、まだ導入していない組織は、次のような疑問を抱いています。データカタログとは何か？なぜデータカタログが重要なのか？データカタログのメリットは何か？私たちのビジネスにはデータカタログが適切なソリューションなのか？
この記事では、データカタログに関する質問すべてにお答えし、データカタログツールで何を探すべきかをお伝えします。詳しく見てみましょう。
データカタログとは？
簡単に言えば、データカタログはすべてのデータセット、ビジュアライゼーション、ダッシュボードを集めたライブラリまたはインベントリです。すべてのデータが整理され、インデックス付けされ、使用可能な状態で保管されている場所です。メタデータとデータ管理および検索ツールを組み合わせて、組織がデータを管理し、データ専門家がガバナンスまたはビジネス目的でデータを発見、理解、信頼し、管理するのに役立ちます。
主要な調査企業であるGartnerは、データカタログを以下のように定義しています。
「データカタログは、分散データセットの発見、説明、整理を通じて、データアセットのインベントリを作成および維持します。データカタログは、データスチュワード、データアナリスト、ビジネスアナリスト、データエンジニア、データサイエンティスト、およびその他の事業部門（LOB）データコンシューマーに対して、ビジネス価値を抽出する目的で関連データセットを見つけて理解するためのコンテキストを提供します。最新の機械学習機能を備えたデータカタログは、メタデータ発見、取り込み、変換、エンリッチメント、メタデータ間のセマンティック関係の作成など、データカタログに関わるさまざまなテディアスなタスクを自動化します。したがって、この次世代型データカタログにより、ビジネスユーザーがメタデータを理解し、エンリッチし、メタデータを使用してデータと分析イニシアチブに情報を提供し、さらに推し進めることを可能にすることで、エンタープライズメタデータ管理プロジェクトを推し進めることができます。」
- Gartner、Augmented Data Catalogs 2019年版（Gartnerサブスクライバーのみアクセス可能）
なぜデータカタログが重要なのか？
データは価値あるアセットですが、ユーザーがそれを理解し、意味のある情報に変換して、その潜在能力を最大限に引き出すことができた場合に限ります。ビッグデータとBI（ビジネスインテリジェンス）の時代において、組織はもはやビジネスユーザーをITおよびデータアナリストの専門家に依存させることはできません。特に、膨大な量のデータが生成される場合には尚更です。データソリューションを欠いている組織では、ITアナリストの専門家は通常、データを見つけて理解し、検証し、その背後にある意味とビジネスロジックを判断するために数週間を費やしています。
データカタログはこのプロセスを改善し、ユーザーが必要な瞬間に信頼できるデータを簡単に見つけてアクセスできるようにします。データカタログは、組織が保有するデータを把握できるようにするための信頼できる情報の単一ソースです。これらは、組織のデータドリブンカルチャーを醸成し、ユーザーがデータの重要性をよりよく理解するのに役立つため、次第に不可欠な存在になりつつあります。
データカタログはデータアセットに焦点を当て、アセット内のデータセットを関連するメタデータと関連付けて、定義された、意味のある、検索可能なアセットに変換します。これにより、すべてのデータコンシューマーが簡単に理解でき、インサイトへの到達時間を加速化し、よりスマートなビジネス意思決定を下すことができます。
データカタログのメリット
組織がデータの採用と管理に苦労している中で、データカタログのメリットはゲームチェンジャーです。以下は、組織が享受できるデータカタログの主なメリットです。
すべてのデータの統一ビューを獲得する
データカタログはユーザーに質問への回答を指の先で提供します。組織全体のすべてのデータの統一ビューを獲得することで、必要なデータを簡単に見つけ、検索に時間をかけるのではなく、分析に時間をかけることができます。また、ビジネスユーザーとテクニカルユーザーを含む、さまざまなユーザー間での協力関係の育成に役立ちます。
データアクセシビリティの向上
これはデータカタログの最も強力なメリットの1つです。データは検索可能で簡単にアクセス可能である必要があります。そうでない場合、チームは必要なデータを探すために80%ものプロ時間を費やす可能性があります。データカタログがデータアクセシビリティを向上させるため、チームは異なるソースをナビゲートしてデータを探すのに時間を無駄にするのではなく、データ分析から得たインサイトに基づいて行動するなどの有用なタスクに時間と努力を集中させることができます。
データディスカバリーの加速化
利用可能なメタデータのおかげで、ユーザーはデータディスカバリープロセスを最大5倍まで高速化できます。彼らは、ソース、データを認証した者、およびビジネス用語での定義を即座に確認できるため、ユーザーは見つけたデータセットが彼らの目的に合致しているかどうかを理解できます。
データドリブンカルチャーの育成
私たちは、組織的なデータドリブンカルチャーの重要性を強調し続けています。チームが正確なデータに簡単にアクセスできると、それを実行可能なインサイトに変えることができます。任意のレベルと部門での選択に対する中心的なインサイトソースとしてデータを扱うことが重要です。会社のすべてのメンバーがデータに依存することが戦略であることを認識すると、彼らは日常業務でそのアプローチを使い始めます。データドリブンカルチャーは、組織が迅速かつ健全な意思決定を下すのに役立ち、成果を改善し、リスクを排除し、コストを削減することもできます。
データ分析の改善
データカタログの最大の価値は、データ分析活動に対する影響を通じて見ることができます。データカタログを成功裏に導入した組織は、データ分析の質と効率が大幅に改善されることを保証できます。データ分析が正しく行われると、より満足な顧客、新規ユーザー、収益の増加、成功した戦略をもたらすことができます。
コスト削減
適切なデータカタログを使用すれば、データ組織化の努力を半分に削減するだけでなく、コストも削減できます。データカタログは実際のコストを伴う投資ですが、適切なタイミングで意思決定プロセスを駆動するために正しく使用すると、長期的に多くのお金を節約でき、利益も増やすことができます。データカタログ機能を提供するソフトウェアは価格が高い場合がありますが、初期カタログを構築する際の運用コストを劇的に削減できます。
データカタログとデータディクショナリ
データディクショナリは、データ要素とモデルの名前、帰属、およびビジネス定義を集めたものです。また、データ所有権、他のオブジェクトとのデータ関係、およびその他のデータなど、データベース内の他のオブジェクトに関するレコードも含まれています。データディクショナリは、異なるデータベーステーブル間の関係に関する追加情報を提供し、データを容易に検索可能な方法できちんと整理するのに役立ちます。
では、データカタログとデータディクショナリの違いは何ですか？
データカタログは通常、データアセットのデータディクショナリを含むため、データディクショナリはデータカタログの構成要素と考えることができます。
また、データカタログは、検索と情報取得の能力、メタデータ、および目的という点でデータディクショナリとは異なります。
データカタログの種類
Gartnerは、データカタログの3つの異なるサブカテゴリを特定しており、ビジネスニーズに合ったタイプを決定するのに役立ちます。
特定のベンダーまたはツール向け
特定のベンダーまたはツール向けのこれらのデータカタログは、クラウドベースのデータレイクまたはデータ準備ツールの一部として提供される場合があります。ビジネスおよびデータリテラシーのある人々にデータを簡単に見つけて分析する方法を提供しますが、機能に制限があります。すべてのデータツール用のデータカタログを掘り下げる必要があるのではなく、すべてのデータソースに接続された1つのデータカタログを持つ方がはるかに最適です。
アナリストとチームワーク向けエンタープライズデータカタログ
Gartnerはエンタープライズデータカタログを、「情報ガバナンスおよぶインフォノミクスでの幅広い使用を対象とした、ジェネラリスト志向のビジネス指向データカタログ（最高データ責任者（CDO）を対象とする）」と定義しています。
このタイプのデータカタログは、データエンパワーメントの基盤です。すべての情報をインデックス付けする場所であるだけでなく、データ、ユーザー、分析を統一して、簡単にデータドリブンカルチャーを育成することができます。
データサイエンティストとデータエンジニア向け
名前が示す通り、このタイプのデータカタログは主にデータサイエンティストとデータエンジニアによって使用されます。データレイク内のすべての情報を収集および分類しますが、組織全体での適応性に制限があり、ビジネスユーザーがそのデータにアクセスして活用することを容易には許可しません。その結果、データドリブンカルチャーを構築することは非常に難しくなります。
データカタログのユースケース
より広い可視性とデータへのより良く深いアクセスを実現することに関するため、データカタログはさまざまな方法で使用できます。データカタログを実際に使用する方法のいくつかのユースケースを提供します。
セルフサービス分析
多くの組織では、データは部門全体に分散し、さまざまなシステムに保存されています。その結果、組織はデータを効果的に整理、維持、利用するのに苦労しています。データカタログは、そのすべてのデータを見つけてアクセスするための中心的な場所を提供できます。これにより、ユーザーは必要なデータを見つけるだけでなく、それがどのように使用されているかを理解し、それが有用かどうかを判断することができます。もちろん、データカタログが利用可能なセルフサービス分析ソリューションにより、すべてのユーザーはITに待つことなく、信頼することなく、自分で実行することができます。これは生産性を向上させ、インサイトへの到達時間を加速することができます。
機密データの発見
データカタログのもう1つのユースケースは、企業が存在することを知らない可能性のある機密データを発見できることです。そのデータは、顧客の詳細、支払い情報、またはパスワードさえある場合があります。GDPRの罰金を受けることになるため、組織がデータカタログの機密データを発見する機能を備えているため、このユースケースは非常に有用です。企業が保存していたデータを認識していないため。
パーソナライズされた医療
医療システムは、医師の記録、診断機器など、さまざまなシステムから収集された患者に関する豊富なデータを収集しています。データカタログは、データサイエンティストが病院と医療施設にサービスを提供して、患者ケアの向上をサポートするのに役立ちます。データカタログは、病院全体で既存患者データと新しいデータセットの単一参照ポイントとして機能します。
データカタログツール：何を探すべきか
最高のデータカタログは、組織をより多くのデータドリブン化にするのに役立つものです。組織の優先事項、データ戦略、およびプロジェクトに合致する必要があります。ユーザーがデータから最大限の価値を得て、インパクトのポイントでスマートな意思決定をすることができるデータカタログを探す必要があります。データカタログがそれができない場合は、他を探した方が良いでしょう。
以下は、データカタログツールで探すべきその他の項目です。
データ検索とディスカバリー – この機能の主な目的は、すべてのユーザーが自分が作業するデータから価値あるインサイトを抽出できるように、データディスカバリーと検索を効率的かつ包括的にするシステムを作成することです。
データインテリジェンス – データカタログはAI/MLを活用することができる必要があります。自動化できるすべての手動タスクは、AIおよび機械学習技術を使用して自動化して、ヒューマンエラーのリスクを低減する必要があります。さらに、データリテラシーを向上させ、正確なインサイトへの到達時間を加速し、データ準備を拡張します。彼らはまた、データカタログユーザーおよび最新データプラットフォーム内の他のサービスのユーザーにデータ推奨を提供することができます。
分析 – データ分析と統合されたデータカタログにより、ユーザーはデータとカタログ操作を簡単に見つけて分析できます。また、データセット、データ分析、およびビジュアライゼーション機能のカタログも提供します。適切なツールを使用すると、高度なデータ操作も利用可能になります。
強力なコネクティビティ – 組織にデータカタログを導入する際は、広範なソースへの事前構築されたコネクタを使用でき、他のソースに接続するためのオープンコネクタSDKを備えたツールを探す必要があります。
コラボレーション – チャット、ディスカッション、などのコラボレーションデータカタログ機能は、チームが互いに学び、互いの作業に基づいて構築するのに役立ちます。特にデータに関しては、コラボレーションはビジネス環境における最も重要なものの1つです。ユーザーは互いの助けと専門知識が必要であり、ツールはそれを提供できる必要があります。そうでないと、メールや他の通信ツールの中で知識が失われます。
これらは、データカタログツールで探すべき主な機能ですが、メタデータキュレーション、ガバナンス、コンプライアンス、デプロイメント、統合、および価格も確認してください。
Slingshotによるデータカタログ
Slingshotは、広範なアナリティクス、データソース、セット、ビジュアライゼーション、ダッシュボードのカタログをユーザーに提供することで、ユーザーがデータドリブンになり、必要なインサイトを迅速に見つけやすくします。Slingshotのデータカタログ機能には、ユーザーがテクニカルメタデータにビジネスコンテキストを追加するのに役立つML駆動型オートメーション機能が含まれます。また、ロールと責任を割り当てて、適切なユーザーが資産を一貫して維持および管理することを確認する機能。およびデータカタログ内のデータの最高品質を促進するためにデータセット、メトリクス/KPI、およびレポートを認証するデータ認証です。
その上に、Slingshotは、データアナリティクス、プロジェクトおよびコンテンツ管理、チャット、およびゴール志向の戦略ベンチマーキングを同時に集約する1つの直感的なアプリのツールです。完全なBIエンジンを内蔵しているおかげで、Slingshotはユーザーが異なるデータソースに簡単に接続し、データを分析し、わずか数回のクリックで美しくインタラクティブなダッシュボードを作成することができます。
本質的に、Slingshotはデータドリブン意思決定と組織文化を中心としています。キャンペーンの現在のデータを把握し続けるのに役立つように設計されており、ダッシュボード、KPI追跡、およびKPIインジケーター スプレッドシートを通じて、これらはデータ分析に変換され、簡単に共有されます。また、ビジュアライゼーションからより多くのインサイトを取得できる統計関数のセットも提供しています。
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