「アナリストとデータサイエンティストにとっての5つの一般的なデータガバナンスの課題」

5 common data governance challenges for analysts and data scientists

イノベーションを支えるガードレールの理解

あなたは大規模な組織でアナリストまたはデータサイエンティストですか？

これらの頭を抱えるような問題に遭遇したことがある場合は、手を挙げてください：

• データの発見は、シャーロックの冒険のように感じました。
• データの系譜の理解は、非常にイライラするものでした。
• データへのアクセスは、赤テープとの対決になりました。

ここで市民やプロのアナリストからよく聞くコメントです：

「データガバナンスの人々は、人生を面白くする方法をよく知っているようですね…」

• 「LLMsが幻覚を見るのを止めることはできますか？」
• 「エンティティ解決とグラフニューラルネットワークを用いた詐欺検知」
• 「Maxflow Mincut定理の発見：包括的かつ形式的なアプローチ」

彼らに少し休息を与える時が来たのです。

私はオーストラリアの銀行大手のエンジニアおよびデータサイエンティストとしての経験を元に、データの飢える消費者と他の人々のためのゲートキーパーの両方の立場を両立する特権を持っていました。

この記事では、以下の3つのパートに分けて詳しく説明します。

1. 基礎：データが組織内でどのように流れるのか。それはめちゃくちゃです！
2. データユーザーが遭遇する一般的な問題点の理解。
3. 啓蒙：イノベーションを支えるガードレールの理解。

第3のポイントは非常に重要です。

世界中の組織は、データ駆動型企業になるために懸命に取り組んでいます。イノベーションを促進する一方で、顧客やスタッフ、評判を守るために適切な制御を行う必要があります。

新しいデータの使用例が登場すると（それは常に起こっています）、データガバナンスの構造は同時に進化しようとします。しかし、無制限なイノベーションには自然な速度制限がありませんので、通常は困難です。

顧客データがダークウェブに漏洩したために規制当局から数百万ドルの罰金を課された場合、オールユーキャンイートのデータビュッフェは魅力的に聞こえません。

おっと、あの制御をしておくべきでした。

データのライフサイクル…

データは組織内を下流の川のように流れます。

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