
こんにちは!目標達成のための勉強・独学の効率化に関する記事を執筆している藍人(あいと) です。今回はデータガバナンススペシャリストになるための学習ロードマップについて解説していきます。
本記事を読めば、より効率的に学習できるはずです。ぜひ、最後まで読んでみてください。
データガバナンススペシャリストとは?将来性ある?
データガバナンススペシャリストとは?
データガバナンススペシャリストとは、会社が持つ大量のデータを安全・正確に使えるように仕組みを作ったり守ったりする仕事をする人のことです。
例えば、あなたが楽天市場やYahoo!ショッピングで買い物をすると、注文情報や届け先の住所、支払い方法など、たくさんの大切な情報が会社に集まります。
これらのデータをきちんと管理し、必要な人が正しく使えるよう整えることで、会社はトラブルを避けながらサービスをよりよくできるのです。
最近は、「個人情報の守り方」や「データを安心して使う仕組み」がとても注目されています。マイナンバーやスマートフォンアプリのデータ管理でも大事ですよね。
今後もさらに多くの企業や行政でデータガバナンスに強い人が求められる見込みがあり、とても将来性のある仕事です。
データガバナンススペシャリストの仕事内容
データガバナンススペシャリストは、毎日のように以下のような仕事をしています。
データのルールづくり
例:銀行の口座番号や取引履歴などが正しく、間違った使い方をされないように社内ルールを整備。データの管理チェック
例:コンビニのポイントアプリ(例:dポイント、楽天ポイント)に関する利用情報や個人情報が安全に管理されているか、定期的にチェック。従業員への教育や相談窓口
例:データを使う前に、どんな注意が必要なのか社員向けの説明会やガイドライン作成。データへのアクセス管理
例:病院の患者データは特定の医師や看護師しか見られないようにする仕組み作り。法令や業界ルールへの対応
例:個人情報保護法やGDPR(海外の法律)など、法律通りにデータを扱うサポート。トラブル発生時の調査と対応
例:もし誰かが本来見てはいけないデータにアクセスしたときの原因調査や再発防止。
ビジネスの現場では「ただデータを持っていれば良い」という時代は終わり、どこまで安全に・賢くデータを活かせるかが大切になっています。
もしあなたが「データを安心・安全に活用できる会社づくり」や「みんなに信頼される仕組み作り」に興味があるなら、データガバナンススペシャリストはおすすめの職業ですよ。
データガバナンススペシャリストの年収と将来性
データガバナンススペシャリストの平均年収は、経験や企業規模によって大きく異なります。例えば、株式会社クニエのデータマネジメント/データガバナンスコンサルタントの求人では、年収が400万円から2,000万円と幅広く設定されています。 (automotive.ten-navi.com)
これは、日本の平均年収約400万円と比較すると、非常に高い水準です。データの重要性が増す現代において、データガバナンスの専門知識を持つ人材の需要が高まっていることが背景にあります。
今後もデータ活用の進展に伴い、データガバナンススペシャリストの役割はさらに重要となり、将来性の高い職種と言えるでしょう。
どうやったらデータガバナンススペシャリストになれる?勉強から就職・転職までの2ステップ

学習計画を立て、必須スキル・知識を習得する
まずは、データガバナンススペシャリストになるために必要な知識を把握し、学習計画を作成します。毎日少しずつでも学習することが大事です。
「何を勉強すればいいのか分からない」という方も多いと思いますが、本記事ではそのためのロードマップを次章で紹介します。
もちろん、ロードマップは各自のペースやニーズに合わせてアレンジしていただいて構いません。
データガバナンススペシャリストに関する知識や経験が身に付いたら、実践的なスキル向上のために、ポートフォリオ(学んだ知識を活かしたオリジナルのサイトやアプリなど)を作成できると尚良いです。
なぜなら、ポートフォリオは、あなたのスキルを証明し、就職・転職活動を有利にする武器になるからです。 初めはシンプルなものから始め、慣れてきたら徐々に複雑なプロジェクトに挑戦してみると良いでしょう。
就職・転職活動を行う
データガバナンススペシャリストとして活躍できるスキルが身に付いたら、就職活動の準備を始めましょう。
- 転職の場合:転職エージェントや転職サイトを活用しましょう。
- 副業やフリーランスを目指す場合:フリーランスの案件を紹介している、クラウドソーシングサイトに登録しておくと良いでしょう。

初めから各種サービスに登録しておくと、最新の業界情報や求められているスキルなどを常にチェックできます。 転職したい人、もしくは転職する可能性がある人は登録しておくと良いでしょう。
転職サイトは、リクルートエージェント、リクナビNEXTなどの有名どころに登録しておくと良いでしょう。
フリーランスを目指す方は、レバテックフリーランス、ココナラなどが案件の数・種類が多くおすすめです。
データガバナンススペシャリストになるために必要なスキルと学習ステップ
ここまで読んでいるということは、あなたはデータガバナンススペシャリストという職業に強い興味を持っているはずです。しかし、「何から始め、どの教材を選ぶべきかわからない」という人も多いでしょう。
実際、学習計画を考えず、闇雲に勉強すると学習効率が落ちます。 そこで本記事では、効率的に勉強できる学習ステップをおすすめ動画教材付きで、丁寧に解説していきます。
まず、データガバナンススペシャリストに必要なスキルを学ぶステップとして、大きく5つのステップに分けられます。
- STEP1: データガバナンスの基本概念(データ品質、データ管理、データライフサイクル、データ所有権など)を理解する
- STEP2: データガバナンスに関する法規制(GDPR、個人情報保護法など)や業界標準、コンプライアンス要件を学ぶ
- STEP3: データマッピング、データリネージ、メタデータ管理など、データ管理手法とツールの基礎を学ぶ
- STEP4: 組織におけるデータガバナンス体制構築(ポリシー策定、役割定義、ステークホルダー管理など)について学ぶ
- STEP5: データガバナンス戦略の設計・評価・改善方法や、ツール導入・運用の実践的知識を身につける
効率的に学ぶ方法:動画教材・本・スクールの使い分け

近年はChatGPTや動画教材(Udemyなど)が普及し、多くの学ぶ方法ができました。では、どの教材を使って学ぶのが効率良いのでしょうか?
結論から言うと、独学の場合は 「動画教材をメイン教材に使用、書籍をサブ教材、質問はChatGPTへ」 が最も効率が良いでしょう。動画教材は書籍よりもボリュームが大きく(5時間以上の講座も多い)、プログラム実装など手を動かす課題も多くスキルが身につきやすいです。また、Udemyでは講師に質問も可能なため、独学でもつまづきづらくなっています。
書籍は補助教材として使うと良いでしょう。書籍はその分野の内容が網羅的にまとまっており、復習したり、全体像を掴み直したい時に重宝します。特に多くの分野には、いわゆる「定番本」があります。これは読んでおくと良いでしょう。
独学以外の選択肢には、スクールがあります。スクールは高額になりますが、サポートが充実し、強制力があるため継続しやすい方法です。まず動画教材で学び、独学だと続かない、本腰を入れて学びたい場合はスクールがおすすめです。一方で、スクールは動画教材や書籍と違い、受講者のレビューが見えづらい側面もあります。気になったスクールがあったら、それについてSNSで情報収集したり、無料体験などに行って雰囲気を掴むのがおすすめです。

以降では本題に入っていきます! データガバナンススペシャリストになるための学習ロードマップ、それに合わせて動画教材・定番本・スクールを順番に見ていきましょう!(記事の最後では転職・就職方法も解説しています)
学習ロードマップとおすすめの動画教材(*情報は2025年3月時点)
STEP1: データガバナンスの基本概念(データ品質、データ管理、データライフサイクル、データ所有権など)を理解する
まずは、データガバナンスの基本となる考え方を学びましょう。データガバナンスとは、会社や組織の中でデータを安全・安心に正しく管理し、価値を最大限に引き出すためのルールや仕組みのことです。たとえば、あなたが「LINE」や「楽天」などのサービスを利用する際、自分の個人情報や購買履歴がきちんと管理されているのは、データガバナンスがしっかり機能しているからです。「データ品質」「データ管理」「データライフサイクル」「データ所有権」などのキーワードは、この分野で必ず押さえておきたい基本です。
このステップで学ぶスキルや知識
- データ品質(正確さや整合性の大切さ)
- データ管理(情報を安全に保つ方法)
- データライフサイクル(生まれてから削除されるまで)
- データ所有権(誰が責任を持つか)
- データ活用のメリットとリスク
データガバナンスの基礎知識を学べる動画教材
データガバナンススペシャリストを目指す方におすすめの入門コースです。
このコースでは、「データ品質」「データ管理」「データライフサイクル」「データ所有権」といったデータガバナンスの基本的な考え方を、分かりやすく丁寧に学ぶことができます。ITの専門知識がなくても理解しやすく設計されているため、これからデータガバナンス分野に挑戦したいと考えている方にも最適です。
45分という短時間で効率よくポイントを押さえられ、具体的なビジネス課題や企業内で起こりがちなデータ管理の失敗例も交えて解説されています。「データに関して何から始めればいいのか分からない」と感じている方の入門編として役立つでしょう。
講師は国内屈指の専門コンサルティング会社が担当し、業界での豊富な経験と実績に裏打ちされた内容です。

このコースの難易度は【1: 易しい】です。未経験者でも無理なくデータガバナンスの全体像を理解できます。
STEP2: データガバナンスに関する法規制(GDPR、個人情報保護法など)や業界標準、コンプライアンス要件を学ぶ
データを扱うときには、守らなければいけない法律や業界のルールがあります。たとえば、ヨーロッパで有名な「GDPR」や、日本の「個人情報保護法」などです。もしも、あなたがECサイトで買い物履歴を管理しているとしましょう。そのデータの取り扱い方を間違えると、法律違反になってしまうかもしれません。大切なのは、どんなルールがあり、それを守る責任がデータガバナンススペシャリストにある、ということです。実際の企業運営やサービスでも、知識は必須となります。
このステップで学ぶスキルや知識
- GDPRや個人情報保護法の概要
- 日本企業における主な法規制
- 業界標準とベストプラクティス
- データ漏洩リスクと責任
- コンプライアンス遵守の仕組み
関連法規・業界基準とコンプライアンスを学べる動画教材
このコースは、データガバナンススペシャリストを目指し、「データガバナンスに関する法規制やコンプライアンス要件」を身につけたい方におすすめです。
2022年4月に施行された改正個人情報保護法について、実際にどのように変更されたのかを、アニメを使った分かりやすい解説で学ぶことができます。実務で必要な通知義務やプライバシーポリシー見直しなどにも触れており、法令に抵触しないデータ管理の基礎をしっかりと習得できます。法律専門家の監修による内容なので、信頼性も高いです。
この講座は、これまで45万人以上の受講者がいる人気シリーズで、初学者向けに基礎から丁寧に解説されているのも特長。難しい専門用語を避け、具体例を交えて説明しているので、法律の知識がなくても安心して学習できます。
データ管理やコンプライアンス担当を目指すビジネスマンに、会社の信頼を守る知識として役立つ内容です。

このコースの難易度は【1:易しい】です。初めて法規制について学ぶ方でも問題なく理解できるでしょう。
「データガバナンススペシャリスト」を目指す方に向けた本コースでは、会社で働く上で必須となるコンプライアンスやリスク管理の知識を、平易な言葉で網羅的に学べます。
特に、GDPRや個人情報保護法など、データガバナンスで重要な「法規制」、情報セキュリティ、個人情報管理、ハラスメント防止、ソーシャルメディアリスク対応など、今日のビジネス現場で必須の実務的リテラシーを身につけられます。
講座は「基礎編」「理解度テスト」「実践編」の構成となっており、ダウンロード可能な実践ツールも充実しているため、学んだ内容を現場で活かせる点も魅力です。
また、コンサルティング実績豊富なプロ講師がノウハウを丁寧に解説しており、自信のない分野の学び直しにも最適です。

このコースの難易度は【2:普通】です。この分野が未経験でも理解可能で、データガバナンス分野の基礎知識をしっかり身につけたいビジネスマンにおすすめです。
STEP3: データマッピング、データリネージ、メタデータ管理など、データ管理手法とツールの基礎を学ぶ
ここでは、現場で活躍するためのデータ管理手法や、関連するツールの基本を学びます。例えば、「データマッピング」はデータの流れや場所を整理する方法です。「データリネージ」はデータがどこから来て、どう変わっていくかを追いかける技術。「メタデータ管理」は、データ自体の説明情報を管理することです。「Tableau」「SAP」「Microsoft Power BI」などの業務ツールを使う企業もたくさんあります。これらの考え方や使い方を身につけましょう。
このステップで学ぶスキルや知識
- データマッピング(情報の流れを見える化)
- データリネージ(データの履歴管理)
- メタデータの扱い方
- データベースの基礎知識
- 代表的なデータ管理ツールの特徴
データ管理手法とツールの基礎を学べる動画教材
「データガバナンススペシャリスト」を目指している方におすすめの入門コースです。
この講座では、今注目されているデータマッピングやデータリネージ、メタデータ管理の基本を、わかりやすく学べます。ITの知識がなくても理解できる内容なので、初めてデータ管理領域に触れる方にも安心です。
コース内では、データがなぜビジネス資産として重要なのか、どのように適切に管理し活用すればよいのかを、身近な事例を交えながら解説します。データを使いたい時にすぐ利用できない・必要なデータがすぐ見つからないといった課題の背景や解決策が掴めます。
受講時間も45分と短く、忙しい社会人でも短期間で要点を習得できます。実績あるデータマネジメント会社が監修するため、初学者にも配慮した丁寧な解説が特徴です。

このコースの難易度は【1:易しい】です。この分野が未学習でも簡単に理解できる内容で、これからデータガバナンスの基本を学び始める方に最適です。
STEP4: 組織におけるデータガバナンス体制構築(ポリシー策定、役割定義、ステークホルダー管理など)について学ぶ
会社や学校などの組織で、データガバナンスをうまく回すためには、しっかりとした体制づくりが重要です。「誰が何の責任を持つのか」「どんなルールやポリシーを作るか」を明確に決めておかなければなりません。また、実際に関わる人(ステークホルダー)がたくさんいるので、それぞれと良い関係を築くことも大切です。たとえば、大手銀行や通信キャリアでもガバナンスポリシーが厳格に運用されているのは、このような仕組みが構築されているからです。
このステップで学ぶスキルや知識
- ポリシー・ルールの作り方
- 役割や責任の割り当て方
- ステークホルダーとの調整と説明力
- 現場へのガバナンス浸透方法
- トラブル時の対応体制
データガバナンス体制の構築と運用を学べる動画教材
データガバナンススペシャリストを目指す方におすすめのコースです。
この講座では、組織内でのデータガバナンス体制の構築を、ITの高度な知識がなくてもわかるように丁寧に解説します。具体的には、データ管理の基本から、ポリシー策定、役割の定義、ステークホルダー管理のポイントまで、実際の現場で役立つ知識を短時間で学べます。企業でよく起こるデータの利活用や管理の悩みを、身近な例を使ってわかりやすく解説しているのが特徴です。
また、実績豊富なデータマネジメント専門コンサル会社による講義なので、現場で役立つ具体的なノウハウが得られます。45分というコンパクトな構成も忙しいビジネスマンに最適です。

このコースの難易度は【1:易しい】です。ITが未経験の方でも理解できる内容で、データガバナンスの基本から学びたい方に最適です。
STEP5: データガバナンス戦略の設計・評価・改善方法や、ツール導入・運用の実践的知識を身につける
最後は、学んだ知識を使って、組織全体に合ったデータガバナンス戦略を作り、実際に運用・改善できるスキルを身に付けましょう。データ管理ツールの導入や、社内の説明会・評価活動など、実践的な知識が求められます。たとえば、飲食チェーンが新しいPOSシステムを導入し、データガバナンスの仕組みをどう組み込むか考える場面です。失敗を恐れず、修正や改善を続けていくことが、スペシャリストとしての成長に繋がります。
このステップで学ぶスキルや知識
- 戦略設計と現状評価のポイント
- 改善策の立案・実行方法
- ガバナンスツール導入ステップ
- 運用後の効果測定とレポーティング
- 改善サイクルのまわし方(PDCA)
データガバナンス戦略と実務運用を学べる動画教材
「データガバナンススペシャリスト」を目指す方に最適な入門コースです。
この講座では、データガバナンス戦略の設計や導入・評価の考え方、実際のツール活用について丁寧に学べます。「データガバナンスとは何か?」という基本から、「なぜデータ管理だけでは足りないのか」といった現場の課題、そしてその解決策まで、実例を交えて解説している点が大きな特徴です。
特にIT知識がなくても理解できるよう工夫されており、45分でエッセンスを学び取れるコンパクトさも魅力です。これから転職やキャリアチェンジを目指す方に、データ活用の根幹を知るうえでぴったりの内容といえます。
また、講師は17年の豊富な経験を活かし、多数の実践的な知見を提供。特にデータを経営資産として活かす方法に興味のある方には有用です。

このコースの難易度は【1:易しい】です。専門用語は少なく、未経験の方でも理解しやすい内容となっています。
まとめ:データガバナンススペシャリストへの第一歩を踏み出そう
本記事では、データガバナンススペシャリストになるためのロードマップを詳しく解説してきました。 一歩ずつ着実に学んでいくことで、データガバナンススペシャリストとしてのスキルを身につけていくことができます。
ぜひこの記事を参考に、自分のペースで学習を進めてみてください。

本記事を最後まで読んでいただき、ありがとうございました!
このサイトでは、「目標達成のための学習を効率化する」をモットーに、学習ロードマップなどを紹介しています。
「何から学べばいいかわからない」「どうやったら効率的に学べるか」といったことに悩んでいる方の役に立てるよう、これからも発信していきます。 ぜひ他の記事も見てみてください。
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