データ資産のエンジニアリングのためのデータガバナンスフレームワークを開発する方法

ステップ3:データポリシーと標準の確立

基準は、これらのルールを測定可能かつ執行可能にする一方で、データ処理のルールを設定します。データ分類(public、内部、機密、制限)、アクセス制御原則、保持期間、およびエンジニアリングチームおよび外部パートナー間でのデータ共有をカバーする高レベルのデータガバナンスポリシーから始めましょう。

具体的な基準にポリシーを翻訳します。エンジニアリングアセットには、この[]メタデータ規格](例:製品データにISO 10303を使用する)、を、ファイルとデータセットの[]を命名する慣行]]]]を、データセットを]]に、データセットを[[FLT:]、[FLT]、[FLT]を、および[FLT]を収集する[FLT]、[FLT]、[F]]、[F]、[FLT]]、[F]、[FLT]]、[データセット]、[[[[[[[[[[FLT]]]]]]]]]]]、[[[[[[[[[[[[[[FLT]]]]]]]]]]]]]]]]、[データと[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[[

ステップ4:データ管理プロセスの実装

プロセスは、ポリシーを命に持ちます。データライフサイクルに焦点を当て、作成や摂取からアーカイブまたは削除まで。主なプロセスは次のとおりです。

• []データ品質チェック:[]]] 不足している値、アウトリア、または入力時に不一致をフォーマットする自動検証ルール。
• データ ライン トラッキング:]] 変換とソース ツー ターゲット マッピングを録画することで、エンジニアは結果を生データに戻すことができます。
• [:[]]]の承認ワークフロー:ベースラインのテストシナリオを見直し、材料特性を更新するなどの重要なデータセットの変更。
• データカタログ:]]]は、作成日、所有者、バージョン、使用制限などのメタデータを使用して、エンジニアリングデータアセットの検索可能な在庫を維持します。

エンジニアリングシステム(PDM、PLM、シミュレーションプラットフォーム)と統合するツールを使用します。例えば、[] のようなヘッドレスCMSは、Directus]] は、既存のデータベースに接続し、APIを介してメタデータを露出するデータガバナンスハブとして機能することができます。 手動オーバーヘッドを減らすために、データ品質のスコアリングやスタントデータの通知などの繰り返しタスクを自動化します。

ステップ5:コンプライアンスとセキュリティを確保する

エンジニアリングデータは、多くの場合、厳格な規制および契約上の義務の下で落ちる - ITAR、GDPR、HIPAA、または航空宇宙向けのAS9100などの業界固有の基準。 感度に応じてデータを分類し、適切な制御を適用します。

• []アクセス制御:[]]] 特定のデータアセットを表示、編集、削除できるロールベースの権限。
• []暗号化:]]]は、特に、独自の設計ファイルや個人を特定できる情報のために、残りと輸送中に。
• [] 監査証跡:[]]] 機密エンジニアリングデータへのアクセスと変更をログに記録し、保持は、コンプライアンス要件に整列しました。
• []データマスキング:]] デモやトレーニングで使用されるデータセットについては、秘密値を削除または難読化します。

ポリシーに対する許可を検証する自動スキャナーを使用して定期的なコンプライアンス監査を実施します。 []NIST Cybersecurity Framework]は、セキュリティ制御を指示するための有用な参考文献を提供します。 文書のインシデントと回避策を改善するために、ほぼアンビエントします。 セキュリティが一回限りの実装ではないことを忘れないでください。 規制が進化するにつれて、継続的な監視と更新が必要です。

ステップ6:モニターとインプローヴ

ガバナンスは静的プロジェクトではありません。それは継続的な測定と改善を必要とします。データの完全性パーセンテージ、データ品質の問題の解決時間、コンプライアンス監査パス率、およびデータカタログツールのユーザー採用などの主要なパフォーマンス指標(KPI)を定義します。 ガバナンス評議会およびエンジニアリングのリーダーに表示されるダッシュボードを作成します。

定期的なレビュー(四半期または年別)をスケジュールし、ポリシーとプロセスが組織のニーズに依然に合うかどうかを評価します。 調査やワークショップを通じてデータスチュワードとエンドユーザーからのフィードバックを収集します。 たとえば、新しいメタデータフィールドを追加して、機械学習のユースケースをサポートしたり、ボトルネックになった承認ワークフローを簡素化したりするなど、標準を更新するための洞察を使用します。 また、業界機関から最新のベストプラクティスを追跡します ISO 8000(データ)および関連する品質を組み込む]。

共通の課題を克服

堅実な計画であっても、ガバナンスへの取り組みはしばしば抵抗に遭遇します。 管理的負担としてガバナンスを閲覧するエンジニアのような文化的課題は、迅速な勝利を実証することによって対処できます。クリーンなデータが再作業を削減するか、データカタログが検索の時間を節約する方法を示すことができます。 別のハードルは、部門やツールの横断的なデータ共有契約を確立し、APIやコネクタを介して既存のワークフローにガバナンスを統合することによって、これらを分割します。

複雑性は、エンジニアリングデータの規模で成長しています。まず、高値のデータ資産を優先し、自動検出ツールを使用して、レガシーなデータセットを在庫します。各エンジニアリングドメインがメタデータと品質に関する社内基準に従った間、自律性を保持するフェデレーションガバナンスモデルを検討してください。このバランスは、懲戒処分固有のニュアンスを無視する可能性のあるワンサイズのフィットオールアプローチを回避するのに役立ちます。

ガバナンスのためのレバレッジ技術

ガバナンスは、主に人やプロセスについている一方で、技術は採用と執行を加速します。メタデータ管理、系統可視化、およびポリシーの自動化をサポートするデータカタログプラットフォームに投資します。例えば、Directusは、エンジニアリングデータアセット、強制権限をモデル化し、IT介入なしでメタデータを更新するためのユーザーフレンドリーなインターフェイスを提供する柔軟なヘッドレスCMSを提供します。そのAPI-firstアプローチは、PLMシステム、シミュレーションデータベース、分析ツールと統合し、セントラル・コンソールを作成することができます。

ほかのテクノロジーには、データ品質ツール(例、大きな期待、アカマ)、データラインソリューション(例:Apache Atlas、Collabra)、コンプライアンス自動化プラットフォーム(例:OneTrust)が含まれます。ツールを選択すると、既存のエンジニアリングスタックと統合し、ガバナンスルールのカスタマイズを可能にするもの優先順位付け。小規模なデータセットによる校正は、企業ロールアウト前にツールを検証できます。

コンテンツ

エンジニアリングデータ資産のためのデータガバナンスフレームワークを開発するには、思考の計画、ステークホルダーの購買イン、および反復的な実行が必要です。明確な目的を定義することで、アカウント可能な役割を割り当て、執行可能な基準を確立し、堅牢なプロセスを実行し、セキュリティとコンプライアンスの確保、および継続的な監視性能の実行を行うことで、組織は、エンジニアリングデータを戦略的資産に責任から変えることができます。その結果、データの品質、より速いイノベーションサイクル、およびリスクを削減します。データ集中的なエンジニアリング分野における競争を維持するための重要な成分は、より少なくなります。 スタートアップ、および戦略的な戦略的な戦略的な戦略的な戦略的なプロセスを簡素化し、各分野を簡素化します。