データガバナンスの概要 data-governance-overview
Adobe Experience Platform の主な機能の 1 つは、複数の企業システムのデータを統合して、マーケターが顧客を識別、理解し、惹きつけられるようにすることです。このデータは、組織または法規制によって定義された使用制限の対象となる場合があります。したがって、Platform 内のデータ操作が、データ使用ポリシーを確実に準拠できるようにすることが重要です。
Adobe Experience Platform Data Governance を使用して、お客様のデータを管理し、データの使用に適用される規制、制限、ポリシーへのコンプライアンスを確保します。 データガバナンスは、Experience Platformにおいて様々なレベルで重要な役割を果たします（例えば、カタログ化、データ系列、データ使用ポリシー、マーケティングアクションのデータの使用制御など）。
データガバナンスの役割 data-governance-roles
概念として、データガバナンスは自動的でも、単体でおこなわれるわけでもありません。一般的に、データ管理人と認識される役割は、始めは一個人の役割に過ぎませんでしたが、データガバナンスエコシステムの拡大に伴い、大きく成長しています。今日、データガバナンスを成功させるには、継続的な管理と監視が必要です。 効果的なデータガバナンスは、データスチュワードが、データに適切にラベルを付け、使用ポリシーを作成し、これらのポリシーへのコンプライアンスを適用できるツールを持っていることに依存しています。
データガバナンスは組織内のすべてユーザーの責任であるべきですが、データガバナンスサイクル内の重要な役割には、次のようなものがあります。
データ管理人 data-steward
データ管理人は、データガバナンスの中心です。この役割は、規制、契約上の制限、およびポリシーを解釈し、それらをデータに直接適用します。データ管理人の役割では、これらの規制、制限、ポリシーを理解することによって、以下をはじめとする作業を行います。
- データ、データセット、データサンプルを確認し、メタデータ使用ラベルを適用および管理する。
- データポリシーを作成し、データセットとフィールドに適用する。
- 組織にデータポリシーについて伝える。
マーケター marketer
マーケターは、データガバナンスのエンドポイントです。彼らは、データ管理人、科学者、エンジニアが作成したデータ管理インフラストラクチャからのデータを要求します。マーケターは、以下のようなマーケティング関連の多様な専門分野に対応します。
- マーケティングアナリストは、顧客を個人とグループ（セグメントとも呼ばれる）の両方として理解するためのデータを要求する。
- マーケティングスペシャリストとエクスペリエンスデザイナーは、データを使用して新しい顧客体験を設計します。
データガバナンスフレームワーク data-governance-framework
データガバナンスフレームワークは、データの分類プロセスや、データ使用ポリシーの作成プロセスを簡素化および効率化します。データラベルが適用され、データ使用ポリシーが設定されると、マーケティングアクションを評価して、データが正しく使用されていることを確認できます。
データガバナンスフレームワークには、ラベル、ポリシーおよび適用という 3 つの主要な要素があります。
- ラベル： プライバシーに関する考慮事項や契約条件を反映したデータを分類し、規制や組織のポリシーに準拠するようにします。
- ポリシー： 特定のデータに対して実行できるマーケティングアクションと実行できないマーケティングアクションの種類を記述します。
- 実施： ポリシーフレームワークを使用して、様々なデータアクセスパターンをまたいだポリシーを通知し、適用します。
データ使用ラベル data-usage-labels
データガバナンスを使用すると、データ管理人は、適用されるポリシーのタイプに従ってデータを分類するために、使用ラベルをスキーマフィールドレベルで適用できます。
データガバナンスフレームワークには、次の 3 つの方法でデータを分類するために使用できる、事前定義されたデータ使用ラベルが含まれています。
- 契約データの「C」ラベル： 契約上の義務を負うデータや、顧客データガバナンスポリシーに関連するデータにラベルを付け、分類します。
- ID の「I」データラベル： 個人を特定できるデータまたは個人に連絡できるデータの分類に使用されます。
- 機密データの「S」ラベル： 地理的データなどの機密データに関連するデータにラベルを付け、分類します。
ラベルはいつでも適用でき、データの管理方法を柔軟に選択できます。ベストプラクティスとして、データをExperience Platformに取り込むときに、またはデータを Platform で使用できるようになったらすぐにデータにラベルを付けることを推奨します。
データ使用ラベルを使用してデータガバナンスのコンプライアンスを実施する方法について詳しくは、 データ使用ラベルの概要を参照してください。
データ使用ポリシー data-usage-policies
データ使用ラベルがデータコンプライアンスを効果的にサポートするには、データ使用ポリシーを実装する必要があります。 データ使用ポリシーは、Experience Platform 内のデータに対して実行を許可または制限するマーケティングアクションの種類を記述するルールです
マーケティングアクションの例としては、データセットをサードパーティのサービスにエクスポートする場合などがあります。個人を特定できる情報（PII）を書き出せないというポリシーが施行されていて、スキーマからフィールドレベルに「I」ラベル（ID データ）が適用されている場合。 次に、ポリシーサービスは、このデータセットをサードパーティの宛先に書き出すアクションを防ぎます。 こうしたアクションのいずれかが試行された場合、ポリシーサービスは、データ使用ポリシーに違反したことを示すメッセージを送信します。
次の 2 種類のポリシーを使用できます。
- データガバナンスポリシー：実行中のマーケティングアクションと、該当するデータに含まれるデータ使用ラベルに基づいて、データのアクティベーションを制限します。
- 同意ポリシー：顧客の同意または好みに基づいて、 宛先に対してアクティブ化可能なプロファイルをフィルタリングします。
データ使用ラベルが適用されると、データスチュワードは Policy Service API またはExperience Platformユーザーインターフェイスを使用してポリシーを作成することができます。 データ使用ポリシーとマーケティングアクションについて詳しくは、ポリシーの概要を参照してください。
次の手順
このドキュメントでは、データガバナンスとそのフレームワークについて概説しました。 これで、データ使用状況ラベルのユーザーガイドに進み、エクスペリエンスデータへの使用状況ラベルの追加を開始できます。
付録
次の節では、データガバナンスに関する追加情報を示します。
データガバナンスの用語 data-governance-terminology
次の表に、データガバナンスとそのフレームワークに関する主な用語の概要を示します。
興味/関心に基づくターゲティング（パーソナライゼーションとも呼ばれます）は、次の 3 つの条件を満たした場合に発生します。
オンサイトで収集されるデータは、
- ユーザーの興味を推測するために使用されます。
- 別のサイトやアプリ（オフサイト）など、別のコンテキストで使用されます
- これらの推論に基づいて提供されるコンテンツまたは広告の選択に使用します。
その他のリソース
次のビデオは、データガバナンスフレームワークについて理解を深めるためのものです。
次のビデオでは、スキーマまたはExperience Platform内のデータセット全体にデータ使用ラベルを適用する方法に関するガイダンスを示します。