データスチュワードとは？データガバナンスを成功させる鍵

データの収集はこれまでになく容易になりましたが、品質の低いデータはビジネスの信頼性や成果に大きな悪影響を及ぼします。世界的な調査会社Gartner（ガートナー）の調査によると、データ品質の低さが原因で、企業は年間平均約1,300万ドルの損失を被っているとされています。（出典：How to Create a Business Case for Data Quality Improvement）

また、MIT（米マサチューセッツ工科大学）スローン経営大学院が発行するマネジメント誌によれば、データ品質の低さが原因で企業収益の15〜25％を失うリスクがあるとされています。（出典：Seizing Opportunity in Data Quality）

こうしたリスクに対して、効果的なデータスチュワードシップを導入することで、データ品質の低下やコンプライアンス違反を大幅に軽減できます。

データスチュワードは、データスチュワードシップを現場で実行する役割を担う担当者です。データの正確性や透明性を維持し、組織全体で安心して活用できる環境を整える「キーパーソン」といえます。データ品質を守る責任者として、企業がデータを戦略的な資産へと高めることを支援します。

データスチュワードの主な役割

• データガバナンスのルールや手順の実行
• データ利用状況の監視と改善提案
• データ品質・プライバシー基準の遵守確認
• 部門横断での教育やベストプラクティス共有
• メタデータやプロセスの管理
• 定期的な評価と改善活動

これらの活動を通じて、組織のデータを「単なる情報」から「戦略的な資産」へと高めることができます。

データスチュワードの具体的な業務

データスチュワードは、単なる管理役ではなく、日常的なオペレーションから戦略的な意思決定支援まで幅広く関わります。

• データ所有権やガバナンス目標の定義
• データ品質基準やルールの策定と監督
• アクセス権限や利用ポリシーの設定
• データライフサイクル（作成・変更・共有・保持）の監視と改善
• 関係部署（データ管理者・アーキテクト・運用チーム等）との協働によるリスク管理とサポート

このように、現場での実行力と調整力が求められます。

データスチュワードに求められるスキル

• 技術スキル：データ分析、モデリング、DBMS、プログラミング、Excelなど
• 業務理解：業界特有のルール、要件、プロセスへの深い知識
• コミュニケーション力：ポリシーやルールを分かりやすく説明し、現場に浸透させる力
• 協働力：組織横断で関係者と連携し、データの流れを最適化する力

こうしたスキルを、PLMやAI ソリューションと組み合わせることで、さらに効率的かつ精度の高いデータ管理が可能になります。

データスチュワードの責任

データガバナンスの成功は、ポリシーが現場でどれだけ徹底されるかにかかっています。データスチュワードの具体的な責任は組織によって異なりますが、主に次のような活動を通じてガバナンスを支えています。

• フレームワークへの積極的な参加と改善提案
• メタデータおよびデータプロセスの管理による適切なデータ利用の保証
• データ品質、定義、プライバシー基準の遵守確認
• 全社的なデータ管理に関する教育とベストプラクティスの共有
• 意思決定に役立つデータ活用方法の提案とサポート
• 自身の担当領域（データドメイン）におけるデータ定義とアセットの特定
• アクセス権限や手順の策定・管理・遵守の監視 定期的な評価と改善によるガバナンス体制の継続的強化

こうした取り組みを通じて、データスチュワードは単にデータを「管理」するだけでなく、組織全体がデータを信頼し、戦略的に活用できる環境を築いていきます。

データ駆動型の企業は、新規顧客の獲得、既存顧客基盤の維持、収益性の向上において競合を大きく引き離しています。、実際に、Gartner（ガートナー）の調査では、90％以上のビジネスプロフェッショナルが、「データとアナリティクスがデジタルトランスフォーメーションの鍵である」と考えていることが示されています。（出典：Why Data and Analytics Are Key to Digital Transformation）しかし、依然として多くの企業が従来型の業務プロセスや表計算ツールに頼り、データの可能性を十分に引き出せていません。管理されないデータは急速に品質が低下し、正しい意思決定を妨げる要因となります。

組織が持続的に成長するためには、データスチュワードを中心とした堅牢なガバナンス体制の構築が不可欠です。Centric PXM™をはじめとするCentricのソリューションは、データ資産の安全性・信頼性・可用性を確保し、データ品質の向上を継続的に支援します。データを「管理の負担」ではなく「競争力の源泉」として活かす。それを実現するのが、データスチュワードとCentricのソリューションです。