データの所有権が大切だという点には、誰もが簡単に同意できます。ほぼすべての解析チームが、自分たちのデータに対する所有権とコントロールを望んでいます。難しいのは、そのコントロールが日々の業務の中で具体的にどのような形をとるのか、という問いです。

所有権は、誰がデータに対する権利を持つのかを定めるものです。実務上の問題は、そのデータがどのように収集され、アクセスされ、エクスポートされ、スタック全体でどう使われるのかについて、チームがどこまでコントロールできるかという点にあります。こうした実態を把握し理解するには、解析ダッシュボードを見るだけでは到底足りません。ダッシュボードを見ても、レポートがどのように作成されたのか、誰が目標を変更したのか、データが別のシステムに流れたのかどうか、要件が変わったときに過去のデータをどう移行するのかはわからないからです。

Matomoの「Future of Web Analytics」レポートでは、ウェブ解析の専門家の98%が、データの所有権とコントロールは自社の解析戦略にとって重要だと回答しています。まったく重要ではないと答えた人は一人もいませんでした。データ処理については、85.3%がEU域内での厳格な取り扱いを必須とするか、適切な保護措置を伴うEUでのホスティングを望んでいます。

そのため、チームには、自社の解析環境が所有権、プライバシー、主権に関する自社の要件を満たしているかどうかを、繰り返し確認できる方法が必要です。

解析データガバナンスは、そうした要件を定義して文書化し、解析環境がそれを満たしているかどうかを見直すための手段となります。

ウェブ解析における解析データガバナンスとは

解析データガバナンスとは、解析データがどのように収集、処理、アクセス、保存、共有、エクスポートされ、意思決定に使われるのかを定めるルール、管理策、プロセスの総称です。これを実践するには、まず「所有権」「コントロール」「主権」という3つの関連する概念を区別する必要があります。

3つの概念は密接に関連していますが、対象とする範囲はそれぞれ異なります。所有権とは、誰が解析データに対する権利を持つかということです。コントロールとは、チームがそのデータで実際に何ができるか、つまりデータにアクセスし、その使われ方を管理し、移動させ、制限できるかということです。データ主権は、そこに法的およびガバナンス上の文脈を加えるもので、どの法域が適用され、それが保存、処理、アクセスにとって何を意味するのかを含みます。

解析データガバナンスの中心にあるのは、コントロールの問題です。つまり、組織が意思決定の裏にあるデータを理解しており、そのデータがどのように収集、アクセス、処理、移動、利用されるかを十分にコントロールできているか、という問いです。

組織が把握しておくべきことは次のとおりです。

• どのようなデータが収集されているか
• データがどこで保存・処理されているか
• 誰がアクセスできるか
• レポートや指標がどのように作成されているか
• データがどこへエクスポートされているか
• どのシステムがデータを利用しているか
• 要件が変わったときに、監査可能で柔軟に対応できる環境になっているか

実際には、チームはこの実務的な層を見落としがちです。データを所有しているだけでは、ガバナンスの問いの一部にしか答えられません。データを収集・処理し、解析データをインサイトに変えるシステムそのものを、自分たちで管理できるかどうかも知っておく必要があります。

データ主権の要件はホスティングだけの問題ではない

データレジデンシー（データの保管場所）は、依然として解析データガバナンスの重要な要素です。チームは、解析データがどこで保存・処理されているのか、どのプロバイダーが関わっているのか、そしてその環境が法務、調達、社内ガバナンスの要件に合致しているのかを把握しておく必要があります。

レポートからは、ウェブ解析の専門家がこの問題をいかに真剣に捉えているかがわかります。回答者の中で最も多い60%は、EUでのホスティングを望みつつも、適切な保護措置があればEUリージョンのグローバルプロバイダーも受け入れるとしています。さらに25.3%はより厳格な立場をとっており、データはEU域内で保存・処理され、かつEUを拠点とするプロバイダーが取り扱うべきだと考えています。解析データがどこで保存・処理されるかについて、関心が低い、またはまったく関心がないと答えたのはわずか2.6%でした。

この結果から、保存場所と処理場所が最初のチェックポイントであることがわかります。とはいえ、それだけでコントロールが定義されるわけではありません。所有権、コントロール、主権の違いが示すように、解析データがより広い環境に入った後に、何にアクセスし、何を管理・移動・制限・監査できるのかも理解しておく必要があります。

このより広い意味でのコントロールの問いこそ、解析データガバナンスがより実践的になる部分です。同じレポートでは、回答者の98%がデータの所有権とコントロールは自社の解析戦略にとって重要だと答えており、まったく重要ではないと答えた人はいませんでした。

以下のチェックリストは、この原則を、チームが解析環境を見直す際に使える具体的な問いへと落とし込むためのものです。

解析データガバナンスのチェックリスト

データの収集、アクセス、保存、エクスポート、連携、レポーティングについて、自社の解析環境がチームに十分なコントロールを与えているかどうかを評価したいときに、このチェックリストを活用してください。

1. 解析データがどこで保存・処理されているかを確認する

まずはデータレジデンシーの基本から始めましょう。解析データベースがどこにあるのか、バックアップはどこに保存されているのか、ログはどこで処理されているのか、どのサブプロセッサー（再委託先）がデータに触れるのかを確認します。リージョン、プロバイダー構成、処理経路が明示されていなければ、「EUでホスティング」というだけではあいまいすぎます。法務、調達、情報セキュリティの各チームが、その環境が自分たちの要件を満たしているかを評価できるほど具体的な答えが必要です。

保存場所と処理経路が明確になったら、データの保持期間と削除の設定を見直し、その環境が法務、調達、情報セキュリティ、顧客の要件に合致しているかを確認します。

2. データと設定に誰がアクセスできるかを見直す

まず、誰が解析データを閲覧でき、誰が設定を変更できるのかを洗い出しましょう。チームは、誰がデータの閲覧、設定の変更、レポートのエクスポート、目標の設定、タグの管理、連携の接続、新規ユーザーの招待を行えるのかを把握しておくべきです。

次の対象について、アクセス権を見直します。

• 解析ユーザー
• マーケティング、プロダクト、営業、経営陣の各チーム
• 代理店や外部コンサルタント
• IT、セキュリティ、プライバシーの各チーム
• ベンダーのサポートチーム
• 接続されているツールや連携先

アクセス権は、各担当者が行う必要のある業務に見合ったものにするべきです。ダッシュボードを閲覧するだけの人、トラッキングの管理者、データをエクスポートする人が、自動的に同じレベルの権限を持つべきではありません。

3. 何を収集すべきかを決める

どのイベント、パラメーター、識別子、フォームの項目をトラッキングし、マスキングし、除外するのかは、そのデータがレポートに届く前に決めておく必要があります。そうしなければ、個人データ、ノイズとなるパラメーター、定義のあいまいなイベントが解析環境に入り込み、後で整理の手間が生じるおそれがあります。

次の項目について、コントロールできているかを見直します。

• イベント、ページビュー、コンバージョン
• 個人データの除外、マスキング、匿名化
• IPアドレス、ユーザーID、デバイスデータの取り扱い
• 同意の選択内容とトラッキングの挙動
• ボット、スパム、社内トラフィックのフィルター
• フォーム、eコマースのステップ、カスタムディメンション

4. 指標、目標、レポートがどのように作成されているかを理解する

数値に疑問が投げかけられる前に、レポートがどのように作成されているのかを把握しておく必要があります。コンバージョンの傾向が変わったときや、2つのダッシュボードが食い違う結果を示したときに、どのデータ、フィルター、定義、処理ステップがその結果につながったのかを説明できなければなりません。

次の項目を見直します。

• 目標とコンバージョンの定義
• アトリビューションのルール
• セグメントとフィルターのロジック
• サンプリングされたレポートか、サンプリングなしのレポートか
• 流入元の分類ルール
• 他の人がレビューできるドキュメント

5. エクスポートが実際に役立つかを検証する

解析データをプラットフォーム内でしか閲覧できないのであれば、実質的なコントロールは限られています。より強いコントロールを得るには、ダッシュボードへのアクセスだけでなく、BI、監査、移行プロジェクト、より深い分析に使えるエクスポートが必要です。

チームが次のデータをエクスポートできるかを確認します。

• 生のイベント単位のデータ
• 集計済みのレポート
• 目標とコンバージョンのデータ
• eコマースのデータ
• セグメント単位のデータ
• 過去のデータ

そのうえで、そのエクスポートが、チームが実際に行う必要のある業務に使えるかどうかを確認します。たまに見直す程度であれば、手軽なCSVエクスポートで十分かもしれません。しかし、監査、移行、より深い分析には、適切な粒度と文脈を保ったエクスポートが必要です。

6. 解析データが他のシステムへどのように流れているかを追跡する

解析データは、BIツール、データウェアハウス、CRMシステム、社内のレポーティング業務などに送られることがよくあります。その場合、データがどのように移動し、どのくらいの頻度で更新され、分析に必要な構造が保たれているかを把握しておく必要があります。

次の点を見直します。

• どのシステムが解析データを受け取っているか。
• データの移動は手動か、自動か。
• プラットフォームがAPI、データパイプライン、データウェアハウスへのエクスポートに対応しているか。
• エクスポートされたデータに、タイムスタンプ、キャンペーンデータ、セグメント、目標、ユーザーや訪問の識別子など、有用な文脈が保たれているか。
• データがどのくらいの頻度で更新されるか。
• 誰がその接続を管理し、監視しているか。
• 項目、目標、レポートの定義が変わったときに何が起こるか。

目指すのは、マーケティング、解析、IT、プライバシー、ビジネスインテリジェンスの各チームが、データがどのように流れていくのかについて共通の認識を持つことです。AIを活用したワークフローにも同じ原則が当てはまります。その出力がレポーティングや意思決定に影響を与える前に、どの解析データがワークフローに投入され、出力がどのように生成されるのかを把握しておく必要があります。

「Future of Web Analytics」レポートでも、解析スタックの連携がより進んでいく方向性が示されています。回答者の49%が、複数のシステムを組み合わせたハイブリッドなアプローチがウェブ解析の未来を形づくると予想しています。連携はすでにプラットフォーム選定にも影響しており、41%が既存ツールとの連携を購入時の判断要素として挙げています。

いずれにしても、連携された環境では、解析データがプラットフォームを離れた後にどこへ行くのかまで、解析データガバナンスの対象に含める必要があります。

7. 変更を監査可能にする

TOGAF標準は、監査可能性（auditability）を「システム内で発生するすべての活動とトランザクションについて、完全かつ正確な記録を提供できる能力を指す、ITの非機能要件」と定義しています。（出典：Interoperable Europe）解析チームにとっての監査可能性とは、何が、いつ、誰によって変更されたのかを追跡できることを意味します。

変更を監査するために、次の点を定期的に見直しましょう。

• 誰がトラッキング設定を変更したか
• 目標やコンバージョンがいつ編集されたか
• どのフィルター、セグメント、除外設定が変更されたか
• 連携がいつ追加または削除されたか
• 同意やプライバシーの設定が変更されたかどうか
• レポートの大きな変化を説明するアノテーションやリリースノートはどれか

8. ベンダー依存度とポータビリティを評価する

ベンダー依存度とは、チームが解析データや環境にアクセスし、変更し、エクスポートし、移行する際に、どの程度プロバイダーに頼っているかを表すものです。こうした作業が、組織自身で管理する手段ではなくベンダーに依存している場合、それはデータガバナンスの問題になります。

そのため、次のような場合に何が起こるかを見直しておく必要があります。

• コンプライアンス要件が変わったとき
• 調達部門が別の契約形態やホスティングモデルを必要としたとき
• 過去のデータを移行する必要があるとき
• 料金やパッケージの変更が自社の環境に影響するとき
• ベンダーがレポートの定義を変更したとき
• 連携が利用できなくなったとき
• チームが別の環境でレポートを作り直したいとき

移行、監査、調達の変更、サービス障害などによって表面化する前に、こうした依存関係を文書化しておきましょう。

9. ガバナンスを自社のリスクレベルに合わせる

すべての組織に同じ解析ガバナンスモデルが必要なわけではありません。公共機関、医療機関、金融サービス企業、小規模なeコマース事業者では、それぞれ要件が異なります。

適切な環境は、規制の影響度合い、顧客の期待、調達の要件、社内ポリシー、そして組織がプロバイダーとデータに対してどこまでコントロールを保持したいかによって決まります。

つまり、あなたとチームにとっては、データの保存、処理、プロバイダーの所在地について、自社の要件を文書化しておくことを意味します。それがなければ、ツールの見直しや連携プロジェクトのたびに、同じ問いを繰り返し検討することになります。

解析データガバナンスが弱いとどうなるか

解析データガバナンスの弱さは、環境に関する基本的な問いに答えるのに手間がかかりすぎるときに明らかになります。誰が目標を変更したのか、なぜ2つのレポートの数値が一致しないのか、データがどこで処理されているのか、過去のデータを使える形でエクスポートできるのか、といったことを知るためだけに、何人もの担当者に尋ねたり、ベンダーに問い合わせたりしなければならないこともあります。

責任の所在がばらばらになっていることもよくあります。レポートのロジックを理解しているのはある人で、アクセス管理は別の人が担当し、解析データをCRMやBIに送る連携については誰が担当なのかはっきりしない、といった具合です。役割が変わった後も長い間アクセス権がそのまま残り、エクスポート、保持期間の設定、処理の詳細は、問題が起きたときにしか見直されません。

こうしたギャップは、監査、移行、引き継ぎ、トラッキングの調査、意思決定をめぐる議論の場面で特に目立つようになります。そのときチームは、何が変わったのか、誰が変えたのか、データがどこへ行ったのか、そして特定の担当者やベンダーに頼らずにデータを移行・再現できるのかを追跡しなければなりません。

解析データガバナンスを検証してみましょう

適切に管理された解析環境であれば、日常的な問いに簡単に答えられるはずです。法務からデータがどこで処理されているのかを尋ねられたとき、アナリストがコンバージョンの急な変化を説明する必要があるとき、BIチームが基になるデータへのアクセスを必要とするとき、あるいは調達部門から将来の移行がどれほど難しいかを尋ねられたとき、チームはどこを見ればよいのか、誰がその答えを持っているのかを把握しているべきです。

有効な確認方法のひとつは、最近起きたレポーティングの問題を取り上げ、収集からレポートまでをたどってみることです。データがどこから来たのか、途中で何が変わったのか、誰がアクセスできたのか、他のどのシステムがそのデータを受け取ったのか、そして同じデータをエクスポートしたり別の場所に移したりできるのかを確認します。そのプロセスが特定の担当者、文書化されていないロジック、ベンダーの支援に依存しているなら、それは修正すべきガバナンスのギャップです。

「Future of Web Analytics」レポートでは、データの所有権、主権、プライバシー、そして連携が進む解析スタックなど、こうした問いの背景にあるより大きな変化について考察しています。

調査結果の全容は、レポートをダウンロードしてご覧ください。

チームが管理できる解析環境を構築する

Matomoを使えば、解析データの収集、レポーティング、保持の方法をチームがコントロールできます。データはエクスポートして他のシステムと連携でき、その所有権は組織が保持し続けます。

データがどこから来たのかを追跡し、どのように処理されたのかを理解し、レポーティング、コンプライアンス、インフラの要件が変わったときにはデータを移行することもできます。

Matomoの無料トライアルを始めましょう。