デロイトガバナンスモデル

概要

デロイトの調査によると、財務諸表項目（FSI）企業はガバナンスと監督を維持している一方で、企業のリスク管理と監督が戦略と一致しているかどうかを明らかにしたのは41％に過ぎませんでした。これは、ガバナンスとリスク監督に関する開示の増加の必要性を示し、デロイトガバナンスフレームワークの作成につながりました。私たちは、このモデルの利点を享受し、組織内の明確性、可視性、調整、効果を向上させるためのデロイトガバナンスモデルプレゼンテーションを開発しました。

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スライドのハイライト

このスライドを使用して、観客に要因を通じてガバナンスオペレーティングモデルが効果的である理由を説明します。これには、ボードの監督と責任、委員会の権限、組織設計などが含まれます。

このスライドを使用して、スタッフの開発に関連してデロイトガバナンスフレームワークを実行する様子を示します。各部門のスタッフの写真と、そのパフォーマンス、貢献、コンプライアンスに関する事実を含めます。

利点

デロイトによれば、"ガバナンスオペレーティングモデルは、ボードと管理がガバナンスフレームワークとポリシーの要素を実践、手順、および企業ガバナンスインフラストラクチャ内の職務責任に変換するためのメカニズムです。" それを使用する利点には次のようなものがあります:

• 明確性の向上–役員会と経営陣は、ガバナンスの原則を実践に移す問題にしばしば直面します。ガバナンスの運用モデルは、役員会がこの問題を解決するための有用なツールとなり、ガバナンスを実施するために必要な役割、責任、説明責任、情報の流れ、ガイドラインを定義します。
• 可視性の向上–ガバナンスの責任を果たすためには、役員会が経営陣の意思決定プロセスとリスク管理プロセスを明確に理解する必要があります。これは、投資や取引の種類と金額、リスクの露出を明記することで確立できます。
• 調整力の向上–調整された行動は、中央集権と地方分権のバランスを考慮し、地元のビジネス、顧客、コンプライアンス、法律、その他のニーズを考慮することを必要とします。専門家たちは、モデルがこれらの問題に対処できるべきだと言っています。
• 効果の向上–役員会とその委員会が必要とする具体的なデータを持つモデルは、役員会がガバナンスをより効果的に実行するのに役立つかもしれません。

アプリケーション

パフォーマンス管理プラットフォーム、SpriggHRは、ガバナンスモデルを確立または改善する際に、3ステップのアプローチを推奨します：[/test]

1. ガバナンスモデルの運用要件を定義する - 組織のニーズに最適なフレームワークを調査します（140以上の追加オプションについては、Business Strategies and Frameworks (Part 1)を使用してください）。適用可能な規制、運用、法的要件を考慮に入れます。次に、運用の範囲を評価し、その強みと弱みを理解します。
2. ガバナンス運用モデルを設計する - ガバナンスモデル内の主要な責任を定義し、任意の決定権を設定し、関連する権限レベルへの問題のエスカレーションのロードマップを作成します。
3. ガバナンスモデルを実装する - モデルの定期的なレビューのスケジュールを設定することを実装プロセスの一部とします。計画のレビューに第三者を参加させ、コンポーネントの検査と組織の行動におけるその機能の検討を含めます。

ケーススタディ

更新されたヘルスケアデータガバナンスフレームワークの必要性

小児がん研究における研究データの不足と、知識を効率的にキュレーションし共有する方法の不足。

デロイトは、そのガバナンスフレームワークを適用して、主任研究者（PI）と資金提供機関が小児がん研究のデータガバナンスと共有を促進するために取るべきステップを提案しました：

• プライバシーとセキュリティ - 小児がんデータの利用可能性が限られているため、研究者はデータの共有に対する参加者のオープンエンドの同意を優先する必要があります。資金提供機関は、データへの安全なアクセスを促進するために、最新のアイデンティティとアクセス管理（IAM）技術への投資を検討するべきです。
• オープンサイエンス - PIは、データを参加者や未来の研究者と共有するために、積極的で早期の役割を果たすべきです。さらに、資金提供機関は、参加者への結果の返却を義務付けるべきです。

医療記録から非常に複雑な患者表現型を問い合わせる柔軟性と、遺伝子型を表現する方法を組み合わせることで、研究者がデータアクセスと統合の増加からどのように利益を得ることができるかを示しました。また、統合されたデータソース全体で推論する能力を自動化し、問い合わせを行うユーザーに翻訳された回答の一覧と完全な出典、結果への信頼を提供することは、臨床および翻訳の洞察を加速し、新たな発見を促進し、偶然を促進し、臨床試験の設計を改善し、最終的には臨床ケアを改善するために重要です。