Impact Analysis とは
あるデータ要素の変更が他のプロセス、レポート、アプリケーションにどのような影響を及ぼすかを評価する活動。
警告
筆者はDMBOKの資格も持っていなければ、実務での経験もないことにご留意ください。
情報
対象読者：データマネジメントに関心がある人、CDMPの取得を目指す人
目的と意義
①変更前のリスク調査：データ構造や定義変更によって何が壊れるかを事前に把握
②システム全体の把握：データの流れ・依存関係を理解し、設計や運用の質を高める
③ガバナンス強化：無計画な変更による障害リスクの低減
④監査・説明責任への対応：なぜそのような変更が必要なのか、何に影響を及ぼすのかを説明できる体制整備
どんな変更に対してImpact Analysisを実施するか
①カラムの削除・名前変更
②データ定義の変更
③データ型の変換
④ETLロジックの変更
⑤BIレポートの集計方法の変更
Impact Analysisの構成要素
①データリネージ：変更対象データの上流・下流の依存関係
②データ辞書・メタデータ：関連する定義や処理情報(どのETL・レポートで使われているか)
③使用状況ログ：実際に使っている人・頻度
④ビジネスルールの関与：KPIや業務定義への影響変更
⑤影響先の一覧化：変更対象が使われている場所の洗い出し(SQL、ETL、APIなど)
実務におけるImpact Analysisの実行手順
①変更対象を明確にする
②メタデータリポジトリから依存先を検索
③使用頻度や重要度を確認
④変更による影響一覧を作成
⑤利害関係者とレビュー
⑥変更計画とテスト計画を立案
よくある課題と注意点
①メタデータが整備されていない
┗そもそも依存関係を追えない・更新されていない
②非公式な処理やExcel利用
┗手作業やシャドーITでの使用が影響から漏れる
③リネージがツールをまたぐ
┗DB・ETL・BI間の可視化が断絶しやすい
④ビジネス影響が定量化されない
┗技術的影響だけで判断しがち
Impact Analysisを機能させるために必要な基盤
①データリネージの整備
②統合メタデータ管理基盤
③定期的な使用状況のモニタリング
④スチュワードによるルール・命名管理
⑤BIログやアクセス履歴との連携
処女作の執筆を終えて
Impact Analysisと同じで、自分が担当のタスクの影響範囲を把握することは実務でも大切なことです。それにしても実務経験がないので、自分の言葉では全く書けておらず、腹落ちも全くしないですね。書き方なども工夫が必要です。資料の作成が得意ではないので、執筆を通して、想定される読者が理解しやすい記事を作り上げたいです。