(9)　MDMとデータ・ガバナンスの動向

最も重要なのはDGPOがアーキテクチャ標準を遵守する権限を確保する必要がある。情報アーキテクチャはIT効率を促進する重要な役割を持つ。例えば、ライセンス費用とソフトウェア保守とサポート・コストを削減の視点のように、ツール標準化とレガシー・システム適用プログラム撤去は決定的な課題である。全国規模のヘルスケア・システム内での病院とクリニックを横断するテスト・コードのような事柄についての標準名称方法手法化は同様に重要である。

ストレージ・アーキテクチャ

1)データ重複は統計の精度に極めて大きな影響を与える。

2）他の機能をサポートないし適用プログラム開発とテストのためにしばしば本番データベースのクローンを作成やコピーなどを行う。

3)重要データのいくつかのバックアップ・データを維持しないしデータ紛失対策のためにミラー・データベースの実行を行う。最終的には災害復旧計画は代替地における重要データ保存のためのデータ重複を要求する。本重複の全ては “データ乗数効果”として知られる現象が発生する。

4)データが重複されると、ストレージと保守のコストが比例的に増大する。データベースがバックアップ、災害復旧、開発、テストとユーザー受け容れのためにコピーされ、延べデータ負荷が1テラバイトから6テラバイトに増加することが散見される。

データ・プロファイリングとは顧客、患者、ないし請求のような情報ないし業務オブジェクトの論理的単位に異なるデータ・エレメントをリンクする関係を特定するためのデータ値とパターンを解析することである。

これらの業務オブジェクトはアーカイブのための不可欠なインプットを提供する。データ関係を特定し業務オブジェクトを定義するための自動化プロセスは存在しない。完全性ないし正確性の保証なく手作業解析の実行に数か月の時間を消耗する。それらの作業を効率的に対処できるツールのディスカバリ機能により自動的に関係を特定し業務オブジェクトを定義することができる。

大企業における民事訴訟を標的とする場合、潜在的に関連のある文書と電子メールは自動的に類別され、記録管理システムの管理下で収納されることを確保が必要である。各文書に対する適正維持と配置ルールを割り当てる必要がある。ストレージと法的レビューコストを制御するために、関連が乏しいデータ、即ち懸案の法的事例に関連性が乏しい企業広報、ニュースレター、個人的な電子メールと個人的な文書などをフィルターを通して取り除く必要がある。 記録管理担当部門は法務部門により提供されたキーワードのリストに従い開始し、種別システムが最適に稼働を保証するために時間経過と共にキーワードを微調整する。

文書の分類ないし種別機能を有するツールにより文書の全テキストと電子メールの解析により企業新規のタクソノミーの作成と既存のタクソノミーにコンテンツの追加が可能になる。

業務に逆に影響を受けないストレージ・コストを減少する目的でアーカイブ、保存、削除の方針を立案にDGプログラムは従事される。方針疑問のいくつかは以下のような課題が含まれる。

①何か月分のCDRデータをウェアハウス内で維持すべきか？

②3か月以上古いデータはウェアハウス内ででは集計を保持できるか？

DG視点からはストレージ・コストの削減とシステム効率の改善と規制要求とのコンプライアンス保証のために構造化と非構造化コンテンツの双方をアーカイブする必要がある。電子メールとその他文書の形式の特に非構造化コンテンツは典型的な大企業内の80%以上のコンテンツからなる。事実先進的な多くの企業はパラダイムシフトを認識しており、“情報ガバナンス”としてDGプログラムのイメージ変更、即ち構造コンテンツ管理のベースから非構造コンテンツを中心にドライブを切っている。このようなコンテンツはストレージ・コストを削減するためにアーカイブされる必要がある。

コンテンツ収集ツールはロータス®ドミノ®、マイクロソフト・エクスチェンジ®、マイクロソフト・シェアポイント®とWindows®ファイル・システム内でコンテンツをアーカイブするために設計されたアーカイビング・ソリューションである。加えてコンテンツ収集ツールはレコードとして動的に公表されるコンテンツを許容する。最終的には、自然と種別決定を行うことがクラスフィケーション・ツールからメタデータに影響力を発揮する。データの業務価値に従いアーカイブされたデータ収納は統合化されたデータ管理戦略論理的コンポーネントである。三階層種別戦略は問題に近づく便利な方法である。現在のトランザクション・データは高速で、最上位階層のストレージ維持される。レポーティング・データは中間層ストレージに位置づけられる。監査要求発生時に利用な可能な状態で維持され、参照データは安全な更新一度に対して、参照が多数(WORM: Write Once Read Many)機器に保持される。階層ストレージとアーカイビング戦略についてのこの方法は  コスト削減と業務価値最大化に良い手法である。データベース・アーカイビング機能を有するツールは既存データから歴史的データを分割して、共通アクセスを維持すると同時に安全かつコスト効果的にデータを収納により組織の能力向上を促進する。

効果的なテスト・データ管理要求は以下のようものである。

1)   実際的なデータ作成：比較的小規模で実際的なデータの部分の作成が重要である。そのデータは適用プログラム本番データを正確に反映していること。

2)   テスト・データ参照統合保存：データ部分集合はデータベースと適用プログラム内で実行される参照統合ルールに従う必要がある。典型的なのは適用プログラムが実行する参照統合がより複雑であることである。例えば、適用プログラムが関係を包含する可能性があり、その関係は互換性があるが、特定不可能なデータ・タイプとカラム(複合的で部分的な)とデータ主導関係を使用する。

3)   エラーと境界条件の強制：本番データベースからテスト・データに関連する実際的な部分集合の作成は合理的な開始である。しかし、特定のエラー条件を強制するか特定の処理機能を有効にするデータ編集が時々必要となる。

4)   テスト・データの秘匿と変換：データの機密性に関する関心は拡大しており、 開発とテスト実施環境における機密データの変換と非特定化ができることはデータ違反と厳しい罰則を防ぐ決定的な機能である。

5)   処理前後のテスト・データ比較：継続テストの前後のテスト・データを比較できることは適用プログラムの全体の品質への根本的事項である。このプロセスは基準となるテスト・データに対する各テストの繰り返しの比較を含んでいる。 そのテスト・データでは発見されない問題、特にテストが数百か数千のテーブルに潜在的に影響を与える場合を特定するためのものである。

テスト・データ管理ツールは以下の機能を効率化する。

①   テスト環境の作成と管理

②   実際的で適正量テスト・データベース構築のデータの部分と移行

③   機密データの秘匿

④   テスト結果の比較の自動化

⑤   複数のデータベース・クローンを維持の負担と苦労を排除

発見ないし決着のどちらかは米国連邦裁判所システムと改正連邦民事訴訟規則(FRCP)内に訴訟中に特に忠告が含まれていれば、世界規模の法人弁護士が問う疑問である。

そのプロセスの闘争のために広範な発見プロセス必要を取り掛かるより和解する方が費用的にはしばしば安価で、電子発見要求に従う電子的に収納された情報 (ESI: Electric Stored Information)の容量は典型的に莫大である。事実、訴訟に対抗する内部IT及び外部コストは数社にとっては1億円を上回ることもある。企業の評判に対する制裁、罰金と損害による連邦民事訴訟規則に従う要求によるコンプライアンスが無い場合のコストは容易に高価に成りうる。企業の面会協議日程内での電子発見計画を詰めるための判例に関係したコンテンツへの利用権と初期知見を得るための自動化されたツールを必要とする。

電子発見解析機能を有するツールは電子発見のコストを削減できる。 例えば、発見要求が来た時に当該によりキーワードないし日付期間サーチの実行により潜在的に関連性がある電子的に収納された情報を収集するために利用できる。このライフサイクルは二百万項目をアーカイブし、その中のコンテンツの十万もの潜在的に関連する一片を独自に特定可能だ。

次のライフサイクルでは10%から15%による可能性のある事例に関連するコンテンツ・プールを潜在的に削減すると同時に当該ツールは迅速に関連しないコンテンツを特定し、印をつける。なぜなら外部解析の相場は電子メール一通当たり約100円で多くの企業は数百の事例を抱えているため、ノイズを通して迅速に精査する機能は企業での電子発見レビューコストを大幅に削減できる。

コンテンツ解析はアクセス/ソート/コンテンツ解析の機能が提供され、さらにレポーティングと分析のためにコンテンツ解析は構造化データ並びに他の既存情報リソースと適用プログラムで結合する。

コンテンツ解析はビジネス・インテリジェンスの自然の拡張である。多くの企業は“データ中心意思決定”のためにビジネス・インテリジェンスを既に活用している。データウェアハウス内に典型的に格納されている過去のトランザクションと構造化情報のレコードから意思のために決定プロセスは収集された洞察を元にしている。企業はコンテンツ技術でこれらのビジネス・インテリジェンス手法を補足でき、ビジネス・インテリジェンス手法は非構造化コンテンツ内で傾向を発見するために活用できる。例えば、下記のような重要な業務問題に取り組むためにコンテンツを解析できる:

1)   保険クレーム様式のコンテンツに基づく詐欺クレームの特定

2)   コールセンタ記録のテキスト解析に基づく顧客サービス評価基準の測定とモニタ

3)   保証記録の解析に基づく製品リリース優先順位計画

4)   競合データと勝敗データのテキスト解析に従う競合販売必勝戦略の開発.

コンテンツ解析ツールは、非構造化コンテンツ内に含まれる業務視点の洞察を解明するツールを企業に提供するソリューションである。