データスチュワードシップ

目次と概要

第1章：データスチュワードシップとデータガバナンス：双方をどう連携させるか

データガバナンスプログラムの成果物、データスチュワードを含むプログラム参加者の役割と責任、データガバナンスプログラムにデータスチュワードシップをどのように連携させるかについて説明します。

第2章：データスチュワードシップのタイプについて

データスチュワードについてタイプごとに説明する。その役割に必要な人材のタイプや、様々なタイプのデータスチュワードがどのように選ばれ、任命されるかについても説明します。

第3章：スチュワードシップの役割と責任

データスチュワードのタイプごとに、責任について詳しく説明します。データスチュワードシップ評議会での様々なスチュワードの協力の仕方や、エンタープライズデータスチュワードの役割も説明します。

第4章：データスチュワードシップの導入

データスチュワードシップの取り組みをどうやって始めるか、支援獲得から必要ツールの決定に至るまで、具体的な方法を説明します。また、有効値リストやデータ品質ルールなど、すでに利用可能なメタデータを判断する方法も説明します。

第5章：ビジネスデータスチュワードのトレーニング

ビジネスデータスチュワードをどのようにトレーニングするか説明します。レッスンプラン、トレーニングの様々なカテゴリ、データスチュワードが学ぶべきツールを説明します。トレーニングの成果を最大限に引き出す方法もガイドします。

第6章：実践的データスチュワードシップ

データスチュワードシップの主なタスクと責任について実践的な側面を説明します。キービジネスデータエレメントの特定、それらのエレメントに関するメタデータの収集、所有権の決定などを含みます。

第7章：データスチュワードの重要な役割

データスチュワードがどのような貢献をするのか説明します。具体的には、データ品質の改善、メタデータ品質の改善、リファレンスデータマネジメント、ID解決のための識別属性の確認などのマスタデータマネジメントの諸側面など。

第8章：データスチュワードシップの進捗測定：指標

データスチュワードシッププログラムには資源と労力が必要になります。そうした取り組みから得られる成果を、主要な2分野（ビジネス成果指標と運用指標）に特定して測定する方法を紹介します。

第9章：データスチュワードシップ成熟度の評価

データスチュワードシップの取り組みに関する複数のレベルと評価軸を持つ成熟度モデルについて説明します。また、成熟度の測定結果を活用して、取り組みにおけるギャップを是正する方法についても説明します。

第10章：ビッグデータのスチュワードシップとデータレイク

データスチュワードが増え続けるデータの量とスピードにどのように対応するか述べます。また、データレイクの柔軟性に対して適切にバランスをとるため、データガバナンスレベルのマネジメントについても説明します。

第11章：データドメインを使用したデータのガバナンスとスチュワード

多くの企業が、データドメインに基づくデータスチュワードシップへ移行する中、適切なデータドメインの特定方法、ビジネスデータスチュワードのグループを他の役割と組み合わせたデータのガバナンス方法、直面する課題を説明します。