データ資産運用の仕組み（企業データ資産運用システム）

エンタープライズデータ資産運用システム

データ資産管理とは何ですか?

1. データ資産

データ資産とは、組織（政府機関、企業、機関など）が合法的に所有または管理するデータ リソースのことであり、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、電子的またはその他の方法で記録され、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ます。

組織では、すべてのデータがデータ資産を構成するわけではありません。データ資産は、組織に価値を生み出すことができるデータ リソースです。データ資産の形成には、データ リソースの積極的な管理と効果的な制御が必要です。

データ所有権ではデータが誰に属するかという問題について議論し、データの権利と利益ではデータの利益の分配について議論します。データ資産の所有権と権利の分配を決定することは、市場参加者の資産取引への参加意欲を高め、資産流通におけるコンプライアンスリスクを軽減し、データ要素の市場化を促進するのに役立ちます。

現段階では、データ資産の所有権を確認するという問題は、依然として世界にとって大きな課題です。各国の現行の国内法では、データ権利の確認はまだ法制化されていません。裁判所は通常、プライバシー保護法、知的財産法、契約法などのさまざまな法的メカニズムを使用して判決を下し、ケースごとに事件を処理します。

データ主体の権利と利益を定義することで、データ資産の所有権の確認の難しさによって生じる困難をある程度軽減することができます。我が国は、自然人、法人、非法人組織のデータ権利と利益を明確にし、自然人を含むすべての参加者の財産収入を保護し、合法性と規制遵守を前提として、企業がデータ資産の流通に参加することを奨励しています。

深セン市は2021年7月に「深セン経済特区データ条例」を発行した。同月、広東省は「広東省デジタル経済推進条例」を発行した。上海市は11月に「上海データ条例」を公布し、自然人、法人、非法人組織が合法的に取得したデータ、および合法的なデータ処理によって形成されたデータ製品とサービスに関して関連する権利と利益を享受することを規定した。次の表の通りです。

私の国の自然人、法人、非法人のデータの権利と利益に関する法律と規制およびその定義

「データ資産管理実践ホワイトペーパー（バージョン5.0）」では、データ資産はデータ価値の観点から定義されています。対象には政府機関や企業・団体（企業中心）が含まれ、データ資産の経済的利益と社会的利益の間に厳密な区別はありません。さらに、データ資産には従来の資産にはない他の特性があるため、組織はデータ資産化のプロセスにおいて既存の会計および経済関連のルールや標準に完全に準拠せず、実際の経験に基づいたプラクティスを模索することを検討します。

2. データ資産管理

データ資産管理とは、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、データ資産を計画、制御、提供するための一連の活動と機能を指します。データ資産管理では、データ資産の価値の維持と評価を確実にするために、ポリシー、管理、ビジネス、テクノロジー、サービスを完全に統合する必要があります。

データ資産管理には、データ リソース化とデータ資産化という 2 つのリンクが含まれます。生データをデータリソースとデータ資産に変換し、データの価値密度を徐々に高め、データの因数分解の基盤を築きます。データ資産管理アーキテクチャを下図に示します。

データ リソース化は、生データをデータ リソースに変換し、データに一定の潜在的価値を与えるデータ資産化に必要な前提条件です。データリソース化の目標は、データの品質を向上させ、データのセキュリティを確保し、データの正確性、一貫性、適時性、完全性を確保し、データの内部および外部循環を促進することです。データ リソース化には、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のアクティビティと機能が含まれます。

データ資産化は、データ リソースをデータ資産に変換することで、データ リソースの潜在的な価値を最大限に引き出します。データ資産化の焦点は、データ資産の適用範囲を拡大し、データ資産のコストとメリットを明確にし、データ供給側とデータ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。

データ資産化には、主にデータ資産の循環、データ資産の運用、データ価値の評価などの活動と機能が含まれます。資産の識別、株式の分配、および「資産」管理に関する価値評価などの活動は、組織の多くの外部要因（データ要素市場に関連する取引モデル、市場メカニズム、法律、規制、またはポリシーを含む）の影響を受けることに注意してください。ホワイト ペーパーで定義されているデータ資産化では、組織のデータ資産管理を促進する役割が強調されています。

02データ資産運用とは？

さまざまな業界でデジタル化が進むにつれ、大多数の企業が徐々にデータの重要性を認識し、積極的にデータを取得し、アプリケーションを開発し、大量のデータリソースを蓄積してきました。ただし、データ リソースを最大限に活用するには、ビジネスに依存して価値を生み出す必要があります。データを適切に整理して使用する方法は、企業のデータ管理とアプリケーションにおける主な課題となっています。

従来のデータ管理活動は管理者の視点に基づいており、データ標準と標準化された管理を重視し、 「最高を目指す」のに対し、データ資産運用は運用の視点に基づいており、効率の最適化と価値の向上を重視し、 「より良くを目指す」のが特徴です。データ資産運用システムを構築することで、次のことが実現できます。

• 資産サービスの効率性を向上させ、資産定義を標準化し、共有と循環を強化する

  
  

• 資産の使用体験を最適化し、資産の使用状況を監視し、資産の検索を容易にします。

  
  

• 資産ユーザーの熱意を刺激し、多様なサービスシナリオを提供し、ユーザーが資産運用に積極的に参加するように誘導します。

03データ資産の操作を実行するには?

データ価値の解放をより促進し、データを体系的に利用可能、使用可能、かつ使いやすくするためには、完全な資産運用システムを構築することが急務です。企業のデータ資産運用プロセスは通常、次の 3 つの主要なリンクに分かれています。

• データ資産の識別:資産の範囲の明確化、属性の標準化、既存のデータ資産の集中インベントリ、および増分データ資産の自動登録により、全社的なデータの資産登録を行い、データ資産の正確かつ効果的な識別を実現します。

  
  

• データ資産のメンテナンス:データ資産の動的な更新を実現するために、データ資産属性フレームワーク、データ資産カタログ、データ資産コンテンツ、およびデータ資産アクセス権の標準化されたメンテナンス プロセスを確立します。

  
  

• データ資産サービス:資産の検索、資産の分析、資産の大画面表示などのアプリケーション シナリオ向けに、インテリジェントで視覚的かつパーソナライズされた資産サービス システムを構築し、資産の利用効率を向上させます。

  
  

1. データ資産の識別

膨大な量の企業データの場合、まずデータ資産の範囲を明確にする必要があります。データ資産とは、企業が所有または管理し、経済的利益を生み出す可能性のあるすべてのデータ リソースであり、データの収集、処理、適用、管理のプロセス中に生成されます。企業は通常、基本データ、指標データ、ラベルデータ、マイニングモデルなどをデータ資産の範囲に含めます。

資産の範囲を明確にした後、データ資産の属性記述フレームワークを開発する必要があります。記述フレームワークの内容は資産の種類によって異なりますが、原則として各資産のビジネス定義、技術仕様、管理対象を明確にする必要があります。基本的なデータ資産の属性記述フレームワークを例に挙げます。

記述フレームワークでは、資産項目のビジネス属性、技術属性、管理属性が個別に定義されます。記述フレームワークを通じて、各データ資産の統一された中国語と英語の命名規則が確立され、保存フィールドの種類と形式の要件が策定され、データ資産の業務記述が定義され、管理責任部門と使用権限が明確化され、その後の有効な使用の基盤が築かれます。

データ資産の範囲と属性フレームワークを明確にした後、企業内のデータリソースの資産化された記録を実現するために、企業全体のデータを整理する必要があります。分類方法の違いにより、既存データ資産のインベントリと増分データ資産の登録に分けられます。

既存のデータ資産のインベントリ:大きな作業負荷と高いスキル要件が特徴です。したがって、一方では、「緊急のニーズを優先し、簡単なものを先に、難しいものは後で」という原則に従って、段階的かつ集中的なインベントリ形式を採用して、既存のデータをインベントリすることが推奨されます。一方、業界で成熟した資産カタログ フレームワークを活用し、それをベースラインとして使用してインベントリ結果をリンクし、インベントリ コンテンツの完全性と先見性を確保することをお勧めします。

増分データ資産登録:対象範囲が広く、プロセスが比較的固定されているのが特徴です。したがって、データ収集、レイクへのデータ入力、データ処理など、データ資産生成の各リンクに登録ノードを設定し、システムインターフェースを通じて自動登録アクションを完了する必要があります。ある銀行を例にとると、データ入力プロセスで対応する資産登録ノードが展開され、レイクエントリインターフェースの開発と展開中にメタデータ情報を自動的にキャプチャすることで、データ資産の自動登録が完了します。

2. データ資産の保守

すでに形成されたデータ資産については、資産情報の完全性と信頼性を確保するために、データ資産の定義、データ資産の内容、データ資産の所有権を継続的に更新するための完全な資産保守メカニズムを構築する必要があります。

データ資産のタイムリーな更新と自動メンテナンスにより、データの検索と使用の効率が向上し、効率的なデータ資産運用を基本サポートします。資産の属性に応じて、主に資産コンテンツの保守、資産構造の保守、資産権限の保守に分けられます。データ資産管理プラットフォームの助けを借りて、資産属性の自動かつリアルタイムの更新が実現されます。

データ コンテンツのメンテナンス:メタデータ情報を定期的に同期することで、資産コンテンツの技術的属性を自動的に更新します。データ資産のビジネス属性と管理属性情報は定期的に収集され、ビジネスオーナーの確認後にデータ資産管理プラットフォームに同期されます。データ資産管理担当者は、プラットフォーム内のオフライン データ資産を無効にします。

データ資産カタログと属性フレームワークのメンテナンス:データ資産マネージャーは、カタログ構造を追加および変更し、資産属性フレームワークとパブリック タグをメンテナンスします。

データ アクセス権限のメンテナンス:データ資産管理担当者とデータ所有者は、基礎となるデータ資産のプレビュー権限の管理に共同で責任を負います。権限の種類には、会社全体のパブリック、ライン全体のパブリック、およびプライベートが含まれます。

3. データ資産サービス

データ資産サービスは、データ資産の価値を実現するための主な手段です。一般的な資産適用シナリオを整理し、資産サービスシステムを改善し、データミドルプラットフォームの助けを借りてサービスを提供することで、企業のデジタル生産効率の向上を支援できます。一般的なデータ資産サービスには以下が含まれます。

• データ資産検索サービス:多角的なデータ資産タグと資産コンテンツのプレビュー機能を構築することで、ユーザーが求める価値の高いデータを包括的に検索、理解、取得できるように導きます。

  
  

• データ資産分析サービス:ビジネスの観点からデータ抽出スクリプトを自動的に生成し、抽出されたデータ資産を柔軟にフィルタリングし、BI プラットフォームにジャンプして連携分析を行います。

  
  

• データ資産表示サービス：データビッグスクリーンや系統分析などの可視化ツールを通じて、すべてのデータ資産の規模、分布、相関関係を表示します。

  
  

• データ資産評価サービス: コスト、収益、市場価値などの側面からさまざまな種類のデータ資産の価値を定量的に評価するためのデータ資産定量評価システムを構築します。

  
  

• データ資産インタラクティブ サービス:データの「いいね!」、嫌い、コメント、評価、グループ化のカスタマイズを行い、データ資産共有エコシステムを確立します。

  
  

この記事の著者: Shu Xiaozhi 出典: CDO Research Institute

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