データ管理とは？メリットや課題、管理方法を解説
企業が保有するデータは、顧客ニーズの把握や高精度な予測に活用できるため、適切なデータ管理に取り組むことが重要です。データ管理の課題やメリットについて把握し、自社のビジネスに役立てたいという方も多いのではないでしょうか。
この記事では、データ管理の概要を解説したうえで、データ管理に取り組むメリットや種類、課題を紹介します。併せて、データ管理に取り組むための方法や、利用可能なソフトウェアについても解説するので、ぜひ参考にしてください。
目次
- データ管理とは？
- データ管理に取り組む4つのメリット
- データ管理の種類
- データ管理の課題
- データ管理のベストプラクティス
- データ管理に利用できる3種類のソフトウェア
- データ管理でビジネス利益の創出を図りましょう
データ管理とは？
データ管理とは、企業がデータを効率的かつ安全に取り扱うための一連の活動のことです。データの整理や保存、品質管理、データのプライバシーとセキュリティの確保などが該当します。
そもそも企業がデータ管理に取り組む目的は、データの価値を最大化させ、ビジネスの意思決定や課題解決に役立てることにあります。検索性の高い状態でデータを管理し、必要な情報へすばやくアクセスできる体制を構築することが不可欠です。
また、適切にデータを管理するには、個々の従業員や部門にデータ管理を一任するのではなく、包括的なポリシーやワークフローを作成して標準化を図ることが重要です。
データ管理が重要な理由
企業がデータ管理に取り組み、データ分析を実行することで、消費者自身も気付いていない購買行動の根拠や動機（インサイト）を引き出せるようになります。インサイトを抽出すれば顧客が求めるニーズを把握できるようになり、高精度な予測を立てることが可能です。
その結果、データにもとづく優れたカスタマーエクスペリエンス（顧客経験価値）の提供が可能になり、企業の利益増大につなげられる利点があります。
また、リアルタイムのIoTデータやセンサーデータにもとづくサービスなど、ビッグデータの分析や解析が前提の、新たなデータ主導型ビジネスモデルの推進に役立つこともポイントです。
なお、 EUにおけるGDPR（一般データ保護規則）をはじめ、国内外のデータプライバシー関連法規制のコンプライアンスを確保するためにも、適切なデータ管理が不可欠といえます。
データ管理に取り組む4つのメリット
企業がデータ管理に取り組むことによって、様々なメリットをもたらします。ここでは、データ管理に取り組む4つのメリットをより詳しく紹介します。
データ活用による売上増加
自社が蓄積するデータをうまく活用することによって、売上増加につながるメリットがあります。例えば、顧客データをもとに消費者の購買行動や嗜好を把握することで、商品の効果的なレコメンドや、訴求力の高いキャンペーンの展開が可能になります。
また、販売データを分析することで、人気の高い商品やサービスの特定もできるようになります。在庫管理や商品開発に活かせば、販売機会損失の回避や、顧客ニーズに寄り添った商品展開を行えるでしょう。
結果として、関連商品の購入を促して顧客単価の向上を狙う「クロスセル」や、上位の商品やサービスの購入を促して顧客単価アップを狙う「アップセル」につなげることができます。
一元管理による生産性向上
データ管理が不適切な場合、部門間で必要なデータのやり取りができていない「サイロ化」の状態に陥りやすくなります。特に大きなプロジェクトでは、縦割りのデータ管理体制がプロジェクトの円滑な進行を妨げる要因にもなり得るでしょう。
そこで全社的にデータ管理を標準化するために、専用のソフトウェアやツールで一元管理すれば、部門間の垣根を越えて情報の検索や共有が可能になります。これによりサイロ化の防止に役立つだけでなく、生産性の向上も図ることができます。
管理コストの削減
企業が保持するデータが有用なものばかりとは限りません。マーケティング活動などに活用されず、ただ保存しているだけのデータが存在するケースもあります。
この場合、不要なデータがストレージを圧迫し、ストレージを用意するコストが発生してしまいます。データ管理を最適化すれば、不要なデータを省けるようになり、管理コストの削減にもつながるでしょう。
セキュリティやコンプライアンスの強化
データ管理によってアクセス権限の設定などを行うことで、機密情報や個人情報の保護が可能になります。不正アクセスや情報流出の防止につながり、セキュリティ面を強化できるのは大きなメリットといえるでしょう。
KPMGの調査によると、70％の消費者は、自身の個人データを販売または利用する企業を信用していません。データポリシーを顧客と共有し、データの利用方法を透明化すれば、顧客の信頼を得ると同時にデータを守ることも容易になります。
なお、従来のデータ管理では、USB紛失による情報漏洩や、取引先への誤ったデータ共有などによって情報が漏洩するリスクがあります。マニュアルのみの徹底した管理は難しいものの、システムなどを導入すれば一元管理することが可能です。
適切なデータ管理は、前述のGDPR、あるいはCCPA（カリフォルニア州 消費者プライバシー法）といったデータプライバシーに関する規制のコンプライアンス遵守にもつながります。
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データ管理の種類
データ管理には様々な方法が存在し、企業は自由にデータ管理手法を組み合わせることができます。複数のデータ管理手法を利用する企業があるほか、大規模な企業の場合は、ここに挙げる種類の多くまたはすべてのデータ管理手法を活用することもあります。
自社に最適なデータ管理手法を見つけるためにも、種類ごとの特徴を確認していきましょう。
1.マスターデータ管理
マスターデータ管理（MDM）は、製品／顧客／資産／財務などに関する重要なビジネスデータを管理するうえで、信頼できるマスター基準を作成するための手法です。
整合性のある高品質なマスターデータの使用によって効率的なビジネス活動を行えることや、組織横断的なデータ分析ができるのがメリットです。
2.ビッグデータ管理
ビッグデータとは、従来のデータベース管理ツールでは対応が難しいほどの大量なデータ群を指します。ビッグデータには膨大な情報が含まれているので、データ分析に活用することで、高精度な予測やパーソナライズされた顧客体験の提供などに活かせます。
3.データパイプライン
データパイプラインとは、2つ以上の異なるシステム間で情報を自動的に転送するための経路のことです。
例えば、営業活動の業務効率化や改善などを図るセールスイネーブルメントツールと、webサイト分析ツールを接続して、見込み顧客の情報を一括管理する場合に活用できます。
なお、データパイプラインでデータ変換する際に分析しやすい形式に変換したり、クレンジング（データの欠損や重複を解消する作業）したりすることもありますが、生データをそのまま維持することもできます。
4.ETL（抽出、変換、ロード）
ETLはデータパイプラインの一種で「Extract（抽出）」「Transform（変換）」「Load（ロード）」という3つのプロセスで構成されています。
ETLでは、データベースからデータを抽出して、フォーマット変換したのち、新しい場所にロードして保存します。ETLを使用する利点は、複数のソースからデータを取得し、単一のソリューションに保存できることです。
5.データアーキテクチャ
データアーキテクチャとは、データの構造や配置などを計画設計するフレームワーク／ガイドラインのことです。あらゆるデータ戦略は、データアーキテクチャから始まるといえるでしょう。
データアーキテクチャでシステム全体の情報の流れを構築することは、強固なデータ構造を通じて、データの流れを管理するために重要なプロセスです。ストレージから使用方法、コンプライアンスに至るまで、あらゆる面をカバーできます。
6.データモデリング
データモデリングとは、様々なデータの関係性を視覚的に表した図面である「データモデル」を作成するプロセスのことです。
データモデリングをすると、システム内や異なるシステム間でのデータの流れを理解するのに役立つため、データベース開発の正確性／効率性の向上にもつながります。企業では、様々なシステムに対して複数のデータモデルを作成するのが一般的です。
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7.データカタログ
データカタログとは、データの位置や構造、関連性などの情報を集約して管理するツールです。データ自体の属性や特性、構造などを示す「メタデータ」というバックエンド情報にもとづいて、データを保存、整理します。
データカタログにより、重要情報のスムーズな検索が可能になるほか、短時間での検索も実現できます。
なお、データカタログの管理では、在庫情報をデータカタログに保存し、エントリ（設定項目）にラベルを付けて、製品情報を検索しやすくします。
8.データガバナンス
データガバナンスとは、ルールに沿ったデータ管理を実現するためにサポート／監督する仕組みのことです。データ標準化のために複数のルールの組み合わせを1つのセットとしてまとめた「ルールセット」の側面もあります。
企業においてデータガバナンスを強化することは、データ品質とデータコンプライアンスの維持に役立ちます。一般的な企業では、データガバナンスを担当する部門を設けており、この部門がビジネスの説明責任を果たし、必要に応じてポリシーを更新します。
9.データ品質管理
データ品質管理とは、企業におけるデータの品質を改善し、維持管理する一連の活動を指します。ビジネス上のデータ活用の目的に応じて、求められるデータ品質の基準は異なります。
そのため、データ品質管理に取り組む際は、データの現状把握や目標のデータ品質基準の定義などを行ったうえで、データ品質の向上に向けた計画を立てることが重要です。なお、データ品質の向上は、データガバナンスの役割を強化するためにも不可欠といえます。
10.データセキュリティ
データセキュリティの目標は、侵害、盗難、不正アクセスなどから情報を保護することです。一般に、データセキュリティはソフトウェア、アクセス、バックアップ、ストレージなどに関するポリシーを作成するIT部門の役割です。
11.その他のデータ管理の種類
次に示すデータ管理の種類はあまり一般的なものではありませんが、より総合的なアプローチのために、多くの企業でこれらのデータ管理手法が追加採用されています。
- データライフサイクル管理
データの収集から削除まで一連のライフサイクルを監視し、各段階に応じたポリシーを作成します。
- データ処理
そのままでは活用が難しい生データを、実用的なインサイトに変換します。
- データ統合
複数のソースに散らばっているデータを統合し、情報を単一の場所にまとめることができます。
- データ移行
データベースソリューションをアップグレードする場合、データを新しい場所に移動する必要があります。データ移行プロセスでは、エラーやフォーマットの問題を可能な限り最小化しつつ、既存の情報を新しいソリューションに移行します。
- データ保存
データを安全に保存するプロセスです。データを物理的なファイルに保存する企業もあれば、クラウドに保存する企業もあります。
データ管理の課題
データ管理が企業にとって利点があることは明らかですが、実行するのは容易ではありません。特に近年は、販売記録データや自動取得データなど利用可能なデータが以前と比べて増加しているため、企業が効果的にデータを活用するためのハードルが高まっています。
このように、データ管理にともなう課題はいくつかあります。以下では、データ管理における一般的な課題について見ていきましょう。
データに対するインサイトの欠如
機器に搭載したセンサー、あるいはスマートデバイス、ソーシャルメディアなどを使い、企業はこれまで以上に多くのデータを収集、保存できるようになっています。
しかし、膨大なデータを単に保存しておけばよいわけではなく、そのデータを選別したり、データをもとに顧客の傾向を把握したりする必要があります。
適切なデータ管理を実行できていないために、実用的なインサイトを得ることが難しいという課題を抱えている企業は少なくありません。
データ管理のパフォーマンスレベルの維持
データベースに多くの情報が追加されるにつれて、データ管理のパフォーマンスを維持することは非常に難しくなります。そのため、データの品質レベルに影響を与えることなく、データの統合性を大規模かつ可能な限り高めることも課題です。
変化するデータ要件への対応
コンプライアンス要件は時流に合わせて変化しており、データ管理戦略に注力することができず課題としている企業も多いでしょう。一度はコンプライアンス要件をクリアしても、新たな要件が規定されたことによって、それまでのデータ管理手法が使えなくなる可能性もあります。
また、利用者が世界中にいる企業は、国際的、国家的、地域的な要件に準拠する必要があります。例えば、EUのGDPRに違反した場合は、企業が制裁金を支払わなければなりません。
データのスムーズな処理と変換
顧客に関する情報といえども、未処理／未加工のままの生データ自体にはあまり価値がありません。データを加工し、分析に適した形式に変換する処理を行うことで、データ活用に適したものになります。
しかし、データの処理や変換の作業は、取り扱うデータの規模が大きくなるほど困難になるという課題があります。
データの効果的な保存
データを保存する際は、データ分析に特化したデータベースである「データウェアハウス」や、数値、記号、音声、画像などのデータを一元的に格納する「データレイク」を利用できます。企業が複数のデータウェアハウスやデータレイクに情報を保存するケースは少なくありません。
そのため、データを収集／解析する仕組みを構築するデータサイエンティストは、データ分析を行うためにデータを再フォーマットする必要があります。しかし、保存フォーマットによっては、スムーズな再フォーマット化を制限するものもあります。
また、セキュリティ上の懸念から、データを効果的にクラウドに保存することは困難とされています。
異種データベースの統合
基本的にデータ管理プラットフォームは、複数のソースから情報を取り込んでいます。データ分析を効率的に行うために、データを単一のリポジトリ（保管場所）に集める方法もあるでしょう。
しかし、あらゆるソフトウェアやストレージソリューションがシームレスに統合できるわけではないので、課題も残ります。
万一、統合に不具合があると、不完全なデータや不正確なデータや、誤ったフォーマットのデータなどが生成され、精度の高いデータ分析を実行できません。
場合によっては、既存のソフトウェアなどを刷新し、業務の効率化や有用性の高いデータ活用を実現するのも手です。現場のスタッフの意見も取り入れつつ、段階的に進めることでスムーズな導入や運用を目指せるでしょう。
従業員のトレーニング
従業員はその専門性を問わず、多くの場合、データ管理のあらゆる側面に対応するために必要なスキルを備えていません。
そのため、企業は特定のスキルセットを有する従業員を新たに雇うか、データ管理について社内部門をトレーニングする必要があります。これには時間と労力がかかり、価値創出までの時間が長くなってしまう可能性があります。
データ管理のベストプラクティス
前章で解説したとおり、データ管理には課題がありますが、企業はベストプラクティス（最善の方法）を取り入れることで、これらの課題の影響を緩和することができます。ここでは、企業が取り組むべきベストプラクティスを紹介します。
ビジネス目標の明確化
膨大な量のデータを収集している場合は、それを適切に管理し、活用するための戦略が必要です。
すべてのデータが自社のビジネスにとって価値があるとはいえないので、データ管理部門の働きを最大化できるようなビジネス目標を設定することが重要です。
例えば、顧客離れを低減する目標がある場合は、顧客行動データや顧客属性データなどを収集、分析してビジネスに活用することが有効です。
自社のビジネス目標を明確化することで、データ管理の取り組みを最も関連性の高いKPI（重要業績評価指標）に集中させ、時間とリソースを最大限に活用することができます。
データ管理プロセスの構築
データ管理を包括的に取り入れるには、データ管理実施の指針となるプレイブックが必要です。そのため、ビジネスでデータを収集、整理、使用、分析する方法を構築し、それを管理するプロセスを文書化する必要があります。
組織内の複数の関係者と協力して、コンプライアンスに準拠しつつ、効率的かつ安全なデータ管理を実施できることを確認しましょう。
データ品質への注力
企業は、トレンドを発見して実用的なインサイトを形成するために、十分なデータを収集する必要がある一方で、データ過多に陥ることもあります。役に立たない不正確な情報を大量に収集しても、ビジネスに有効なデータ活用は実現しづらいでしょう。
このような状態を防ぐために、データ品質に関する基準を設定することが大切です。例えば、あらゆる生データがストレージソリューションの正しい項目や要素に、自動的に割り当てられるようにすれば、質の高いデータのみを利用しやすくなります。
た、場合によっては、顧客情報の正確さを保証するために、データ検証ツールのセットアップを検討したほうがよいでしょう。
適切なソフトウェアの導入
企業の規模を問わず、データ管理を手作業で行うには無理があります。新たに収集したデータを迅速にビジネスに活かすには、データ戦略をサポートするための適切なテクノロジープラットフォームが必要です。
例えば、クロスチャネルの顧客プロファイル（顧客の基本情報や行動履歴、購買データの情報）を、リアルタイムで確認できるようなデータ管理ソリューションを利用しましょう。
データの保存
データが整理された形で保存されていなければ、データを活用することはできません。そのため、自社でどのようにデータを収集し、整理するかについてのポリシーを作成しましょう。
データを保存するにあたり、多くの企業ではデータウェアハウスやデータレイク、クラウドを利用しています。バックアップや災害復旧のためにも、データはオンプレミスとクラウドの両方に保存する必要があります。
なお、保存されたデータにチームメンバー全員がアクセスできるようにしておけば、メンバーが辞めた場合でも、ビジネスの継続性を維持することが可能です。
データに対する適切なアクセス権限の管理
データ部門はデータにアクセスする必要がありますが、部門の全員が同じ権限を持つ必要はありません。
例えば、本来はアクセス権を与える必要のない従業員にアクセス権を与えたことが原因で、認証情報がハッカーから盗まれるおそれもあります。顧客の信頼を損なわないためにも、企業の情報が漏洩するようなリスクは避けなければなりません。
なお、適切なアクセス管理は、セキュリティのベストプラクティスであると同時に、データ管理のベストプラクティスでもあります。
データごとのライフサイクルの設定
データ管理には、データの作成から破棄まで一連のサイクルがあります。そのため、データの種類、および重要度に合わせてライフサイクルを適切に設定する必要があります。例えば、契約書や請求書、顧客の購買データなどは長期的な保管が必要です。
また、ライフサイクルを設定する際は、法律に則った保管義務やデータの利用頻度、ストレージのコストなどを踏まえて決めることが大切です。データ管理のルールを設定したあとも、状況に合わせた定期的な見直しや改善を忘れずに行いましょう。
データ管理に利用できる3種類のソフトウェア
データ管理のためのポリシーは企業に不可欠ですが、ポリシーだけでは膨大な量の情報を管理することはできません。
データを大規模かつ効果的に活用するには、テクノロジースタック（IT部門が管理するテクノロジーの最適な組み合わせ）に、データ管理のソフトウェアやツールを正しく組み入れる必要があります。
優れたデータ管理ソフトウェアは、データの保護に加えて、組織の生産性／安全性の維持を自動的に行え、非効率性や損失を大幅に減らすことができます。
データ管理ソリューションは、異なる種類のものをいくつか組み合わせることが可能です。ここでは、データ管理に利用できる一般的な3種類のソフトウェアを紹介します。
1.マスターデータ管理ソフトウェア
マスターデータ管理ソフトウェアとは、データの収集から検証、整理に至るまでを一元的に管理できるソフトウェアのことです。
例えば、顧客データ一つをとっても、企業のデータ管理では重複データや不完全なデータが存在しているケースが少なくありません。取り扱うデータが適切でない場合、需要予測が不正確になったり、過剰在庫が発生したりするリスクがあります。
そこで、マスターデータ管理ソフトウェアを活用することにより、データの正確性と実用性が保証され、ビジネスでデータを活用するための優れた可視性を得ることができます。
2.ストレージ管理ソフトウェア
企業で保存するデータ量が増えると、データストレージ容量の拡大などにコストがかかるだけでなく、複数のストレージを利用することで管理が複雑になりがちです。ストレージ管理ソフトウェアがあれば、データを適切に管理できるようになります。
また、ストレージ管理ソフトウェアを利用することで、以下よりデータを保存する最適な方法を確認することができます。
- オンプレミス
- クラウド
- ハイブリッドソリューション（オンプレミス×クラウド）
3.統合ソフトウェア
ビジネスでは、データの収集、保存、分析に関する様々なソリューションを連携する必要があります。しかし、これらのソリューションをすぐに正しく連携できるわけではありません。
そのため、多くの組織が統合ソフトウェアに投資しています。統合ソフトウェアを利用することで、財務／製造／流通など各プロセスにおける業務データを一括管理でき、精度の高い企業戦略を策定できるメリットがあります。
また、データ管理を標準化することで、社内での情報共有を迅速に行えたり、データ管理をシームレスに統合したりできることもポイントです。
データ管理でビジネス利益の創出を図りましょう
データ管理は、情報を適切に収集／分析して、ビジネスに利益をもたらす戦略を策定する際に役立ちます。適切なデータ管理に取り組むことで、売上増加や生産性向上、管理コストの削減といったメリットも見込めるでしょう。
その際、情報を単に収集するのではなく、データ管理ソリューションを活用してデータをコントロールし、ビジネスにおける利益を創出できるように管理することが大切です。
自社でデータ管理ソリューションを活用したいという方は、Adobe Real-Time CDPの導入をご検討ください。
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（公開日：2023/5/12）