データ資産運用に関するホワイトペーパー (詳細 | エンタープライズデータ資産管理の参照フレームワークと方法)

詳細 |エンタープライズデータ資産管理のためのリファレンスフレームワークと方法

以下の記事は、著者 Shi Xiufeng の Talking about Data からの引用です。

出典: Talking about Data、著者: Shi Xiufeng

はじめに：この記事では、データ資産の概念と特徴をレビューし、データ資産管理の目標、内容、3つの主な問題を説明し、業界で主流となっている4つのデータ資産管理フレームワークをレビューし、著者の理解に基づいてデータ資産管理の3つの段階の主な作業内容を示しました。

01 データ資産に関する一般的な合意

「データ資産」の定義に関しては、業界では通常、基本的な会計における「資産」の概念を参照します。資産とは、企業の過去の取引またはイベントによって形成され、企業が所有または管理し、企業に経済的利益をもたらすことが期待されるリソースを指します。

たとえば、中国情報通信研究院は「データ資産管理実践白書 5.0」で同様の定義を示しています。データ資産とは、テキスト、画像、音声、ビデオ、Web ページ、データベース、センサー信号、その他の構造化データまたは非構造化データなど、電子的に記録され、測定または取引でき、直接的または間接的に経済的および社会的利益をもたらすことができる、企業が合法的に所有または管理するデータリソースを指します。

1. データ資産と資産の共通の特性は次のとおりです。

まず、企業は合法的に所有され、管理されています。データ資産の所有権の問題が指摘されています。合法的に所有および管理されているものだけが企業資産とみなされます。違法な手段で取得された場合は、企業資産としてカウントできず、企業に法的リスクをもたらす可能性もあります。これは国家データセキュリティ法第47条に明確に規定されており、企業データの管理と取引には一線が引かれています。違反した場合、会社は違法取引の収益の10倍の罰金を科せられる可能性がある。

第二に、企業に直接的または間接的な経済的利益をもたらすことが期待されます。データ資産の価値特性を指摘します。企業に直接的または間接的に経済的、社会的利益をもたらすことができるデータは、企業の資産です。価値を生み出せないデータは資産ではないだけでなく、企業のリソースを無駄にし、企業にとってコストとなります。

2. データ資産と資産も異なります。例:

まず、再現性です。データの再現性により、データ資産は簡単に、そして無限に共有できるようになり、データ資産の広範な使用と価値の解放のための想像力に無限の余地が生まれます。

第二に、不確実性を評価する。データは価値があることは誰もが知っていますが、企業が異なればビジネスシナリオも異なり、データが生み出す価値は異なるため、金銭的な価値で測定することは困難です。データ資産価値の評価については、コストアプローチ、収益アプローチ、市場アプローチなど、業界でいくつかの研究結果がありますが、これらの理論は実践的なテストが不足しており、さらに改善する必要があります。

3番目は、仮想性です。データ資産には物理的な形がなく、見ることも触れることもできません。これは無形資産（技術特許、のれんなど）と非常に似ていますが、違いもあります。無形資産は、企業の非金銭的な長期資産です。データ資産は金銭的価値を持ち、この通貨は特定の環境では価値がありますが、コンテキストから外れると価値がなくなる可能性があります。ビットコインと同様に、それをホストする「鉱山」内では価値がありますが、それを取り出して別のネットワーク環境に置くと、ビットコインは認識できない文字列になってしまいます。

上記は、データ資産とアセットの類似点と相違点についての私の簡単な理解です。データ資産は限界効用逓減の影響を受けないこと、価格弾力性があること、データ資産は非排他的な私的資産であることなど、経済的な観点からデータ資産の特性を研究する専門家もいます。これらの定義は専門的すぎて、私には十分に理解できていないので、ここでは説明しません。

02 データ資産管理では何を管理するのでしょうか?

データ資産についても一般的なコンセンサスがあり、すべてのデータがデータ資産であるわけではありません。企業に価値や利益をもたらさないデータは、単なるデータリソースにすぎません。データ資産管理では、データリソースをデータ資産に変換するプロセスを研究します。

Baidu 百科事典では、次のように定義されています。「データ資産管理 (DAM) は、データ資産の価値を制御、保護、提供、強化するために、データに関連する計画、ポリシー、プログラム、プロジェクト、プロセス、方法、手順の開発、実装、監督を含む、データと情報資産を計画、制御、提供するための一連のビジネス機能です。」

私はこの定義を好みます。魅力的な機能の 1 つは、データガバナンスとデータ管理の概念を統合していることです。例えば、「計画、ポリシー、プログラム」は、一般的に計画に重点を置いたデータガバナンスの内容であると考えられています。一方、「プロジェクト、プロセス、方法、手順」は実行に重点を置いたデータ管理の内容です。 3 つの違いを「見つける」必要がある場合、データ資産管理は、データガバナンス/管理における 3 つの主要な問題、つまり、データ所有権の確認の難しさ、セキュリティ保護の難しさ、価値評価の難しさの解決に、より注力していると考えます。

1. データ所有権の問題

まず、データは電子形式で保存されます。電子データは、削除が容易、変更が容易、コピーが容易、配布が容易、非排他的という特徴があり、データの所有権の確認に大きな困難をもたらします。たとえば、データセットが A から B に流れ、B がそれを処理して処理します。では、処理されたデータセットは A に属するのでしょうか、それとも B に属するのでしょうか?

第二に、データは物理的な資産とは異なり、流通の過程で消費されるのではなく、使用されるにつれて量が増えるため、データの所有権を決定することがより困難になります。

第三に、データを生成することは必ずしもそのデータを所有することを意味するわけではありません。これは理解しやすいですね。私たちはインターネットを利用する際に毎日大量のデータを生成しますが、それが個人のソーシャルデータであろうと電子商取引の消費データであろうと、それらは実際には生産者（ユーザー）によって管理されているわけではなく、インターネット企業によって中核的な資産とみなされています。インターネット企業は、私たちが知らないうちに私たちが生成したデータを分析し、採掘することで、利益を得ることさえあるかもしれません。

2. データセキュリティと個人情報保護の問題

最近、詐欺師の標的にされています。ほぼ毎日、海外から2、3件の電話がかかってきて、あるP2Pプラットフォームにまだ返金されていない残高があるので、QQグループに参加してほしいと言われます。実際のところ、私は P2P プラットフォームを持っていません。私はずっと前に「損失を切り捨てて降り」、アプリもずっと前にアンインストールしました。

著者の個人情報が不法に漏洩されたことは間違いありません！

海外から詐欺師が電話をかけてくるのを見るたびに、私の心の中に10万頭の「アルパカ」が駆け巡っているような気がします...

「インターネットの下、そしてビッグデータの前では、私たち一人ひとりは『裸』だ。では、私たちのプライバシーはどこにあるのだろうか？」と誰かが言った。今ではこの発言は意味を成すように思えます。

このような状況に遭遇したことがあるかどうかはわかりません。数日前、Taobaoで商品を検索したのですが、Pduoduoを開くと、Taobaoで検索した商品がPduoduoのホームページに表示されていました。 Tbao は競合他社とデータを惜しみなく共有することはないと思うのですが、では Pduoduo はどのようにしてこのデータを入手したのでしょうか?データを漏洩したのはTbaoの内部関係者なのか、それともPduoduoがTbaoのデータベースに侵入したのか?答えはわかりませんが、プライバシー漏洩は目新しいものではないことは確かです。

Taobaoで買い物をしたり、Weiboに投稿したり、Douyinで動画を見たり、Meituanで食べ物を注文したり、Didiでタクシーに乗ったりすると、無意識のうちに個人のプライバシーを失ってしまいます。

あなたはインターネットを通して世界を見ており、世界もインターネットを通してあなたを見ています。

「情報セキュリティ法」や「個人情報保護法」が正式に施行されましたが、悪質な業者や悪質な個人が未だに横行しています！著者は、個人のプライバシーデータ保護と違法なデータ取引に対する取り締まりをさらに強化し、厳しく取り締まるべきだと訴えています。

3. データ資産の価値評価の難しさ

データの価値は時間に敏感であり、変化します。時間が経つにつれて、データの価値は下がる（または上がる）可能性があります。データの価値は無限です。他の物理的資産とは異なり、データ資産は無期限に使用できるため、その価値を見積もることは困難です。データの値はシナリオによって異なります。関連するデータがさまざまな方法で、さまざまな人々によって使用される場合でも、データの価値はシナリオによって異なります。生成される値も異なります。データの値は不明です。データの法的監督やプライバシー権などの問題も、データの価値に大きな影響を与えます。

この質問は非常に興味深いので、皆さんと議論するために長い記事を書きたいと思います。ご興味がございましたら、記事の最後にある「シェア、いいね、読む」をクリックしてください。乞うご期待。

03 データ資産管理リファレンスフレームワーク

現在、多くの企業や研究機関が、独自の実践と研究に基づいて非常に優れた成果を達成しています。それらを見てみましょう。

1. 中国情報通信科学院

CAICT がデータ資産管理実践ホワイトペーパー 5.0 で示したデータ資産管理リファレンスアーキテクチャは次のとおりです。

出典: データ資産管理実践ホワイトペーパー 5.0

ホワイトペーパーでは、生データをデータ資産に変換するには 2 つのステップが必要であると提案しています。

（１）データのリソース化主な業務の焦点はデータガバナンスであり、データ品質の向上、データセキュリティの確保、データの正確性、一貫性、適時性、完全性の確保、およびデータの内部および外部循環の促進を目標としています。この段階の主なアクティビティと機能は、データモデル管理、データ標準管理、データ品質管理、マスターデータ管理、データセキュリティ管理、メタデータ管理、データ開発管理などです。

（２）データ資産化この作業の主な焦点は、データ資産の適用範囲を拡大し、データ資産のコストと利点を明確にし、データの供給側と消費側の間に好循環のフィードバックループを形成することです。データ資産の循環、データ資産の運用、データ価値評価などの活動と機能を含みます。

2. 中国南方電力網

2021年12月、中国国家電網公司は「中国国家電網公司のデータ資産管理システムに関する白書」を発表しました。このホワイトペーパーには大きなハイライトがあります。 「パワーデータエレメント」という概念を初めて提唱した。電力データ要素とは、電力の生産、貯蔵、送電、取引、消費などの生産と運用のリンクに投資され、他の生産要素と統合され、継続的に反復されて、電力の生産と消費の効率を向上させるデータリソースを指します。これらには、データ、データモデル、データ製品、データサービス、その他の形式が含まれます。

出典: Southern Power Grid データ資産管理システムホワイトペーパー

このホワイトペーパーで提案されているデータ資産管理システムは、国家政策、法律や規制、業界規範、生態系の発展などの外部環境によって導かれます。主に、データ戦略、データガバナンス、データ運用、データ循環、組織保証、技術サポートの6つのモジュールの36の管理機能と、データ資産のライフサイクル全体における8つのリンクで構成されています。さまざまな機能活動の位置付けと内部のつながりを明確に定義することで、中国国家電網公司のデータ資産管理の作業範囲を比較的完全にカバーしています。

同時に、データ資産管理システムは、データ資産のライフサイクル全体における各リンクの周囲で実行する必要がある具体的な作業を明確にし、さまざまな詳細な管理要件をターゲットに提示して、実行プロセスが正確かつ適切であることを確保し、高品質の発展、「3つのビジネス変革」、世界クラスの企業、「デュアルカーボン目標」という会社の戦略目標の達成に尽力しています。

3. PwC、Huawei、中国自動車データ

PwC、Huawei、China Automotive Dataが共同で発表した「自動車企業のデータ資産とビジネス価値実現に関する白書」でも、自動車企業がデータ資産管理システムを確立し、データ資産の価値を活用し、従来の自動車企業をデータサービス企業に変革するのに役立つ、非常に優れたデータ資産管理フレームワークが提案されています。

出典: 自動車企業のデータ資産とビジネス価値実現に関するホワイトペーパー

データ資産管理フレームワークは、主に次の 3 つの部分で構成されます。

（1）データガバナンス（企業のデータ戦略、ガバナンス組織の人材、標準化されたビジネスプロセスなど）を含み、データ主導のビジネス運営に基本的なサポートを提供します。

（２）統合データ資産（データ資産カタログ、データ標準、エンタープライズレベルのデータモデル、データ配布、データマップなど）は、データ生成からデータレイクへの入力、接続、アプリケーションまでライフサイクル全体にわたる設計ガイダンスを提供します。

（３）データ運用：データ運用の仕組みと責任を提供し、運用指標（データサービス構築サイクル、データ需要応答サイクルなど）を確立し、データ管理業務の継続的かつ健全な運用を確保する。

4.価値実現のためのデータ資産管理システム

以下のシステムフレームワークは、ビッグデータジャーナル BDR に掲載された論文「価値実現のためのデータ資産管理システムの構築」から引用したものです。

この図は非常に興味深く、多くの情報が含まれています。データ資産管理は 4 つのレベルと 3 つの段階に分けられます。

出典: Journal Big Data Research (BDR)、著者: Li Yufei、Liu Haiyan、Yan Shu

価値実現を志向したデータ資産管理システムに基づいて、企業のデータ資産管理は通常、初期段階、中期段階、後期段階の 3 つの段階に分けられます。各段階では、セキュリティ対策、データ管理機能、技術プラットフォーム、データ操作の面で焦点と出力が異なり、企業がデータ資産管理の計画を調整し、データ資産管理作業を秩序正しく推進し、データ資産の価値を徐々に解放することを保証します。

データ操作とは、データアプリケーションとサービスによって駆動される優れたデータ資産管理機能を備えた企業が実行するデータ付加価値アクティビティを指します。通常、データ資産管理の後期段階では、データ価値の安定したストリームがリリースされ、企業のデータ資産管理戦略計画、管理機能、技術プラットフォームの継続的な更新が推進されます。

データ管理機能には、データ標準管理、データ品質管理、メタデータ管理、マスターデータ管理、データモデル管理、データ共有管理、データセキュリティ管理、データ値管理の 8 つの管理機能が含まれます。データ資産管理のさまざまな段階で、データ管理機能はさまざまな側面に焦点を当てます。

テクノロジープラットフォームは、主にデータの収集、データの保存、データ処理、データ分析を含むデータ資産管理を企業が効率的に実行することを支援する強力なツールです。中期段階では、データ資産管理（データ標準やデータモデルなど）の初期成果を収集し、データ品質監査やメタデータ管理分析を実施しました。後期段階では、データ分析、マイニング、データサービスの共有が提供される予定です。

保護対策には通常、戦略計画、組織構造、システム、監査メカニズム、トレーニングと宣伝の 5 つの側面が含まれます。保護対策は、企業のデータ資産管理の秩序ある発展を保証するための基礎です。これらは、データ資産管理の初期段階から始まり、データ資産管理の後期段階を通じて継続されます。

データ資産管理の4つのステップ

データ資産管理は、多くの複雑なコンテンツが関係する体系的な問題です。上記のデータ資産管理フレームワークからこれを理解するのは難しくありません。したがって、データガバナンスの高度なアプリケーションとしてのデータ資産管理は一夜にして達成できるものではなく、データ資産管理の目標は段階的に達成する必要があります。実装の観点から、データ資産管理は、一般的に、データ資産インベントリ、データ資産管理、およびデータ資産運用の 3 つのステップ (または 3 つの段階) に分けられると著者は考えています。

1. データ資産インベントリ

企業のデータ資産の識別とインベントリの基本機能を構築します。この段階の主な目標は、「家族の資産を見つけ出す」こと、そして企業がどのようなデータを保有しているか、そのデータはどのようなもので、どこにあるのかを把握することです。

（１）データの整理と棚卸しの目的と範囲を明確にする

（２）ビジネスの観点から、ビジネスドメインに基づいてデータを整理する：ビジネスドメイン - ビジネス主体 - エンティティデータ - データ属性

（３）ITの観点から、情報システムの観点からデータインベントリを実施する：情報システム - テーブル/ビュー - データフィールド - データ辞書

（4）データ資産のコーディング、データの分類と格付け、データ資産カタログを含むデータ標準を確立する

（５）ビジネスの観点からのデータ資産とITの観点からのデータ資産のマッピング関係を確立し、両方の観点からのクエリビューを提供する

2. データ資産管理

エンタープライズデータ資産の管理機能を構築します。この段階の主な目標は、企業内のデータ資産を管理および使用するための作業環境を形成し、企業のデータ資産が管理可能かつ実装可能であることを保証することです。

（１）データ資産管理プラットフォーム

（２）データ資産をデータレイクに収集し、データ標準を実装し、データ品質を監査する

（３）データ資産の認可とアクセス制御