管理者も務めています。「経理からメールでこの収益の数字をもらったのだが、四半期ビジネスレビューで君が示した数字と合わないんだ。部門のレポートで作られたスプレッドシートに出ていました。経理はどこから数字を出したのでしょうね。部門であっても、この類いの経験があります。サイト内でデータソースのパブリッシュ、共有、更新が行えるようにするためのものです。それ以上の仕事もしてくれます。収益情報などの重要なデータで曖昧さによるリスクを排除する、認証済みのパブリッシュされたデータソースを提供することができます。データソースは、スケジュールに基づいて更新することが可能です。手作業による更新に不安を感じることも、最新のデータを反映させてデータソースをパブリッシュし直す必要もなくなります。データソースで問題が発生した場合は通知されるので安心できます。重要なのは、データソースとは今後の分析やダッシュボードのために説明が追加され再利用も可能な、定義された一連のディメンション、メジャー、計算だという点です。つのメリットは、実運用データベースシステムの影響を低く抑えられる点です。部門は安心できるようになりました。私はまず、データソースから手を着けました。静的なデータソースも扱えます。静的なデータの使用事例として挙げられるのは、過去のデータセットで、決して更新されないものや会社のデータベースドメインの外にあるものです。パブリッシュするので、静的なデータソースが最もシンプルです。パブリッシュを始める前の準備をしっかり整える必要がありました。ぶつかりましたが、そのおかげで新しいデータソースの開発プロセスを確立できました。そのソースにアクセスできることを確認しておく必要があります。アドレスとポート番号の両方が必要です)。管理者なので、接続できるかどうかを自分で検証することができました。用の適切な認証情報を私が持っていることを確認しました。その後、あるデータソースで接続に問題が発生しました。接続できず更新が失敗したのです。チームに連絡を取ると、チームはデータベースサーバーが接続を拒否しているためだと確認してくれました。アクセスが許可され、そこから当社のワークフローは改善されました。インストールされていることを確認する作業です。データベースドライバーのさまざまなバージョンを管理しなければならないのかと、心配する必要はありません。バージョンのみだからです。データベースドライバーをインストールする時代はすでに終わりました。サポートされている適切なバージョンにしています。適切なドライバーがインストールされていることを確認してください。ヘルプデスクチームと共有しています。パブリッシュする段階に進むことができます。手順が多いように思えるかもしれませんが、管理され認証されたデータソースを維持すると、データソースごとにその場限りのセットアップを行うよりも大きなメリットが得られます。実は私もそれを懸念していました。これは、全員がデータのコピーを自分で持ち、同じディメンションやメジャーに違う名前を付け、データガバナンス全体が大混乱に陥る状況です。大混乱は起こらず、安心することができます。少なくとも私は安心できています。よる、データ品質も含めたデータガバナンスの方法を見てみましょう。データガバナンスここで冒頭の会話に戻りましょう。よりあの会話はどのように変わるのでしょうか。利用できるようにしました。「つまり、数字が違うことはもうないわけだ。パブリッシュすると、そのデータセットを利用する全員の間で一貫性が保たれます。ディメンションとメジャーは、誰もが見られるように管理および定義がなされ、説明が加えられています。データソースに認証済みのマークを付けることもできます。したことを行っておかないと、パブリッシュされたデータソースで落とし穴にはまってしまう可能性があります。説明を加えずにデータソースをパブリッシュする、メジャーとディメンションに場当たり的な名前や意味不明な名前を付ける、データワークフローのプロセスを確立していないという状況だと、混乱とデータへの不信感を招き、データ管理がまったくの悪夢になる危険性があります。私自身がその悪夢を経験しました。説明を一切書かずにデータソースをパブリッシュしたために、エンドユーザーが混乱してしまったのです。上にデータソースを作成するためのワークフロープロセスを確立しました。このプロセスは、自由にいくらでもシンプルにすることも、また複雑にすることもできます。私の経験から言えば、少なくとも次のポイントをカバーしている必要があります。ディメンションとメジャーの名前は、会社で使われているビジネス用語に合わせてしっかり定義する。計算には適切な名前を付け、必要なコメントを追加する。(ある計算を「合計」にして別の計算は「合計の合計」にする、というようなことは避けましょう。)ディメンションには、名前だけで不十分な場合は説明を追加する。取得したデータのソースを追加してもよいでしょう。上の手順をすべて終わらせた後、データソースに認証済みのマークを付ける。それによって、このデータは信頼できるとユーザーに示すことができます。あなたのチームやセンターオブエクセレンスと協力し、このワークフローがあなたのグループに対して持つ意味を明確にしましょう。上のデータを総合的に理解できるようになると思ってください。データ品質データ品質はデータガバナンスの構成要素です。上にあるのでデータは毎日更新されると言いました。時間おきなどさまざまな間隔で抽出のスケジュールを設定することができます。データソースのスケジュール設定で気をつけなければならないのは、抽出を実行した時点でデータが利用できない場合、データは得られないという点です。そこで、データ品質の検証をさらに一歩進めて、パブリッシュされたデータソースと元のデータソースでクエリを実行するダッシュボードを作成し、レコード総数を比較すると良いでしょう。データドリブンアラートを利用すれば、データソースが一致しない場合に通知を受け取ることができるようになります。この手法は、重要度の高いデータソースの一部で私が毎日行っているものです。上のデータを更新する、「プッシュジョブ」を作成することができます。抽出更新ジョブが実行される前にソースデータベースにデータが入力されると実行されます。このアプローチは、スケジュール設定プログラムを利用できる場合にのみ使うことができます。データをデータベースに読み込む作業を担当している開発チームやデータチームと協力して、このジョブを追加できるかどうかを確かめてください。抽出更新コマンドアドボカシーパブリッシュされたデータソースとプロセスをすべて整えても、その情報を共有しなければ無駄になってしまいます。パブリッシュされたデータソースの利用を広めることです。それには、月刊のニュースレターの記事として新しいデータソースを知らせる、トレーニングセッションを開催して新しいデータソースを説明するといった方法がありますし、組織で有効ならデータソースの使い方のハウツービデオも良いでしょう。何よりも大切なのは、フィードバックを求めることです。ユーザーがディメンションとメジャー、そしてデータソースの使用事例を理解していることを確認してください。利用するようになります。どのように活用できるのか把握することです。どのように改善できるかを検討してください。私たちは、誰もが意味と価値のあるデータを探し求めています。そのためにもデータを一元化しましょう。関するスライドをご覧ください。プライバシーポリシー』にしたがって取り扱われます。