[論文レビュー] Reconciling complex organizations and data management: the Panopticon paradigm

Eric Buffenoir, Isabelle Bourdon|arXiv (Cornell University)|Oct 25, 2012

Big Data and Business Intelligence参考文献 95被引用数 3

ひとこと要約

本論文は、複雑で拡張された組織に特化した、フーコーにインspiredされたデータガバナンスモデル「パノプティコン・パラダイム」を提唱する。監視に類する監視と分散型データステュワードシップを統合することで、規制および制御が厳しい環境における伝統的なマスターデータ管理（MDM）の限界を克服し、大規模な組織エコシステムにおけるデータ品質とコンプライアンスのためのより柔軟なフレームワークを提供する。

ABSTRACT

These last years, main IT companies have build software solutions and change management plans promoting data quality management within organizations concerned by the enhancement of their business intelligence system. These offers are closely similar data governance schemes based on a common paradigm called Master Data Management. These schemes appear generally inappropriate to the context of complex extended organizations. On the other hand, the community-based data governance schemes have shown their own efficiency to contribute to the reliability of data in digital social networks, as well as their ability to meet user expectations. After a brief analysis of the very specific constraints weighting on extended organization s data governance, and of peculiarities of monitoring and regulatory processes associated to management control and IT within these, we propose a new scheme inspired by Foucaldian analysis on governmentality: the Panopticon data governance paradigm.

研究の動機と目的

• 複雑で拡張された組織において、複雑な規制および制御要件を有する際、主流のマスターデータ管理（MDM）の欠陥を是正すること。
• デジタル・ソーシャル・ネットワークのデータガバナンス・モデル—コミュニティベースの信頼を特徴とするもの—が、企業環境にどのように適合可能かを検討すること。
• 大規模で多様なエントリを有する組織において、中央集権的監視と分散型データ所有権を調和させるガバナンスフレームワークを構築すること。
• フーコーの「ガバナンティリティ」概念を応用し、コンプライアンスを確保しつつ運用の柔軟性を維持するデータガバナンス・モデルを設計すること。

提案手法

• データガバナンスを装備された可視性と制御のメカニズムとして再定式化するため、ガバナンティリティのフーコー的分析を採用すること。
• 継続的モニタリングと自己規制が分散型データ所有権と共存するパノプティコン構造としてのデータガバナンスをモデル化すること。
• 組織内における制度的監視とソーシャル・ネットワークのデータガバナンスの類似性を検討し、移植可能な原則を同定すること。
• 上位からの規制的監視と下位からのデータステュワードシップを統合したハイブリッドガバナンス・モデルを設計し、データ品質とコンプライアンスを確保すること。
• ケースベース推論を用いて、複雑なITおよび管理制御システムを有する拡張組織へのモデルの適用可能性を評価すること。
• 役割、責任追及メカニズム、フィードバックループを備えた概念的フレームワークとして、パノプティコン・パラダイムを形式化すること。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 デジタル・ソーシャル・ネットワークのデータガバナンス・モデルは、複雑で拡張された組織のニーズにどのように適合可能か？
• RQ2 なぜ伝統的なマスターデータ管理（MDM）アプローチは、複雑な規制および制御プロセスを有する組織では失敗するのか？
• RQ3 フーコーのパノプティコン概念は、大規模で多様なエントリを有する組織における現代のデータガバナンスに、どのような形で示唆をもたらすか？
• RQ4 中央集権的監視と分散型データステュワードシップが、データ品質やコンプライアンスを損なわず、どのように共存可能か？
• RQ5 規制上の責任追及と運用上の機動性の両方を支援するデータガバナンス・モデルに不可欠な構造的および手続的特徴は何か？

主な発見

• 伝統的なマスターデータ管理（MDM）方式は、そのトップダウン的・中央集権的な性質と、複雑な規制および制御プロセスを処理できない点から、拡張組織には不適切である。
• デジタル・ソーシャル・ネットワークのコミュニティベースのデータガバナンス・モデルは、データの信頼性とユーザー参加の両面で高い効率性を示しており、企業環境への移植可能な原則を示唆している。
• パノプティコン・パラダイムは、継続的な可視性と自己規制をガバナンス構造に組み込むことで、中央集権的監視と分散型データ所有権の両立に成功している。
• 監視を可視的かつ内省的にすることで、モデルは、きめの粗い中央集権的強制に依存するのを減らし、データ品質とコンプライアンスを向上させている。
• 特に、トランスパレントで責任追及可能な環境が求められる、複雑なITおよび管理制御システムを有する組織において、このフレームワークは特に効果的である。
• 本研究は、大規模で多様な組織エコシステムにおいて、従来のMDMに代わるより持続可能で柔軟な代替策を提供できる、フーコー的インスピレーションを受けるガバナンス・モデルの有効性を示している。