エンタープライズのための、AIを活用したモダンなデータセキュリティ

データ管理とは、データのライフサイクルを通じて、データを整理、保管、保護、維持するプロセスを指します。これには、データの取得や入力からデータのアーカイブや破棄にいたるまで、さまざまな行為が含まれます。データ管理の目的は、データの正確性、アクセス性、セキュリティを確保し、業務や意思決定に効果的に利用できるようにすることです。

データ管理には通常、データ計画、データ取得、データ入力、データ処理、データ分析、データ保管、データ検索、データアーカイブなど複数の段階があります。これらの段階を通じて、組織はデータ品質、データセキュリティ、データコンプライアンス、データアクセシビリティなど、さまざまな要素を考慮する必要があります。複数ソースのデータを扱う際は、プラットフォーム間でのデータの完全性を維持するため、データフローを管理することが重要です。

効果的なデータ管理には、ITとコンプライアンスのリーダーが、データガバナンス、データセキュリティ、データプライバシーなど、データ処理に関するポリシーと手順を作成し、実行することが求められます。また、データ管理システム、データ分析プラットフォーム、データのバックアップと復旧ソリューションなど、データをより効果的に管理するためのテクノロジーやツールを企業が活用することも求められます。これらのツールは、未加工データの変換や統合などのデータ管理上の課題に対応し、ビジネスインテリジェンスシステムにクリーンで信頼性の高いデータを提供することを保証します。

データセキュリティ管理が重要である理由は多数ありますが、中でも一番重要な理由は機密情報の保護です。

今日のデジタル社会では、企業は顧客情報、財務記録、知的財産など、膨大な量のデータを収集し、保管しています。このデータが悪用されると、経済的損失、評判の低下、法的責任など、深刻な結果をもたらす可能性があります。

また、データセキュリティ管理は、法規制の順守においても重要です。ヘルスケア業界のHIPAA (医療保険の携行性と責任に関する法律) や欧州連合のGDPR (一般データ保護規則) など、多くの業界に厳格なデータプライバシー規制が課せられています。これらの規制に遵守しない場合、多額の罰金や法的処罰を受ける可能性があります。

効果的なデータセキュリティ管理は、業務も改善することができます。サイバー脅威からデータを保護することで、企業はダウンタイムやデータ損失のリスクを軽減しながら、生産性を向上させてビジネスの中断を最小限に抑えることができます。また、データのプライバシーとセキュリティに対するコミットメントを示すことで、顧客やパートナーと信頼を築くことにも役立ちます。

適切なデータ管理ソフトウェアを利用することで、多くの必要な保護を自動化し、セキュリティ対策が一貫して適用され、データウェアハウス全体で定期的に更新されることを確実にできます。

最後に、データセキュリティ管理は競争力を維持する上で重要です。多くの企業が事業のオンライン化を進めるにつれ、データセキュリティは顧客や投資家にとって重要な差別化要因になりつつあります。データセキュリティに対して強いコミットメントを示すことができる企業は、顧客や投資家を引きつけ、維持し、競合他社に対する競争上の優位性を維持できる可能性が高くなります。

エンタープライズデータ管理 (EDM) とは、組織のデータ資産をそのライフサイクル全体を通じて管理する包括的なアプローチのことです。これには、データガバナンス、データアーキテクチャ、データモデリング、データ品質、データセキュリティ、データ分析など、さまざまな行為が含まれます。

EDMの目的は、データの正確性、アクセス性、セキュリティを確保し、業務や意思決定に効果的に利用できるようにすることです。この目的を達成するため、EDMでは、データ資産を効果的に管理するためのポリシー、プロセス、テクノロジーを企業が作成し、導入する必要があります。

EDMの重要な要素のひとつはデータガバナンスです。データガバナンスでは、データ管理におけるポリシーと手順を定義し、データ品質基準を確立させ、データプライバシー規制への遵守を確保することが必要です。データアーキテクチャやデータモデリングも重要です。それは、これらによってデータを整理して構造化するフレームワークが提供され、効果的な分析とレポートが実現するためです。

もうひとつの重要な要素を挙げられるものがあります: それはデータセキュリティで、不正アクセス、盗難、損失からデータを保護します。これには、アクセス制御、暗号化、侵入検知と防止システムなどのセキュリティ制御の導入が含まれます。

最後に、EDMでは、データからインサイトを引き出してビジネス上の意思決定に必要な情報を提供するデータ分析の活用も行います。これには、データの可視化、予測分析、機械学習などのツールを使ったデータ分析や、パターンや傾向の識別などが含まれます。