データ管理とは?管理方法や課題を解説

Data management

ビジネスにはさまざまなデータがあふれており、膨大なデータを管理するための最適な戦略を決定するのはリーダーの責務です。価値創出のために、意思決定者が無形資産に頼ることが多くなっている中、データ管理について把握することは、組織の利点となるデータの収集、分析、活用を支援する戦略を策定するために不可欠です。

この記事では、データ管理の基本について解説し、データの収集、分析、活用、管理を改善するためのヒントを提供します。データ戦略や活用方法を策定する際に、お役立てください。

主な内容:

データ管理とは?

データ管理とは、企業がデータを収集、整理、活用するためにおこなうプロセスのことです。データ管理の目標は、企業の効率化と組織化というニーズと、セキュリティとコスト削減というニーズのバランスをとることです。

適切なデータ管理のアプローチでは、情報の取り扱いを個々の従業員や部門に任せるのではなく、包括的なポリシーやワークフローを作成し、組織全体における一貫した標準を確立します。これにより、データをスケールアップしてさらに活用できるようになります。

データ管理の利点

データ管理の重要性はかつてないほど高まっています。組織は、顧客や製品に関する何テラバイトもの情報と格闘しています。データ管理が確立されていなければ、データを理解するためのフレームワークも存在しません。それにより、企業は、貴重な時間とリソースを無駄にし、業務改善に役立つ重要なデータも無駄にしてしまいます。

企業は、効果的なデータ管理によって、生データを収益を生み出す有用なインサイトに変えることができ、データから、より少ない労力で多くの価値を引き出すことができるようになります。データ管理に投資することで多くの利点を享受することができます。

  1. 可視化: ビジネス全体でどのような情報を利用しているでしょうか。データ管理では、あらゆるデータソースをひとつにまとめ、データを包括的に可視化し、単一の大局的な視点でコントロールします
  2. 信頼性: データの信頼性を確保できているでしょうか。情報の正確性に関して、何が正確で何が正確でないか、従業員に取捨選択を求めるべきではありません。データ管理によって、企業は信頼性を確保しながら、価値創造までの時間を短縮することができます
  3. セキュリティ: 管理されていないデータは、セキュリティ上の重大な懸念事項です。データ管理により情報を管理下に置くことで、不正なアクセスから情報を保護することができます。これは、データ侵害による高額な賠償を防ぐ最良の方法のひとつです
  4. 拡張性: データ管理ソリューションでは、データを手作業で管理する必要はなく、データ管理を自動的かつ大規模におこなうことができます。これは、企業全体のデータの一貫性とセキュリティを確保するための最良の方法です
  5. 収益性: データはビジネスの収益性を高めるのに役立ちますが、それにはデータを十分に活用する必要があります。データ管理により、ビジネスに関する貴重なインサイトを獲得することが可能になり、収益性を高める意思決定ができるようになります
  6. 透明性: 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。顧客との信頼関係を築くには時間がかかりますが、データの利用方法を透明化することは、信頼関係の構築に役立ちます。データポリシーを顧客と共有することで、顧客の信頼を得ると同時にデータを守ることが容易になります
  7. 一貫性: 一貫性のない情報は、誤解を招くことがあります。しかし、データ管理が確立されていれば、生データを一か所に集め、統一され一元管理されたデータを提供することができます
  8. コンプライアンス: 消費者が自身のデータをコントロールできるようにすることが、企業に求められています。データ管理により、GDPRやCCPAなどのデータプライバシー規制に準拠することができます。これにより、顧客との関係を改善しながら、規制違反の高額な課徴金を回避することができます

Types of data management

データ管理の種類

あらゆるビジネスには独自性があるため、データ管理にはさまざまな方法が存在します。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。次に、一般的な手法を示します。

1.データパイプライン

データパイプラインとは、ふた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。たとえば、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、リードプロファイルを一括管理するような場合です。データパイプラインは、交換の過程でデータを変更したり強化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ともできます。

2.ETL(抽出、変換、ロード)

ETLは、データパイプラインの一種です。データベースからデータを抽出し、フォーマット変換し、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。

3.データアーキテクチャ

あらゆるデータ戦略は、アーキテクチャから始まります。データアーキテクチャでは、システム全体の情報の流れを構築します。これは、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の正規のプロセスです。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します。

4.データモデリング

データモデルとは、データがシステム内をどのように流れるかを示す視覚的な図です。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ちます。企業では、さまざま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。

5.データカタログ

データカタログは、メタデータと呼ばれる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、重要情報の検索が可能になり、短時間で検索できるようになります。たとえば、在庫情報をデータカタログに保存し、エントリにラベルを付けて、製品情報を検索しやすくすることができます。

6.データガバナンス

データガバナンスとは、データ標準化のためのルールセットのことを指します。これは、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。通常、企業は、データガバナンスを担当する部門を設け、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。

7.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。通常、これは、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。

8.その他のデータ管理の種類

データは多様であるため、企業は自社のニーズに合わせて自由に管理ポリシーを作成することができます。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。


いくつかの種類のデータ管理手法を利用する企業もあれば、大規模な企業では、ここに挙げた種類の多くまたはすべてが必要な場合もあります。これらの戦略の有用性を評価し、自社に最適なデータ管理手法の組み合わせを選択してください。

データ管理の目標は、企業の効率化と組織化というニーズと、セキュリティとコスト削減というニーズのバランスをとることです。

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。今日のビジネスは速いペースで進んでおり、利用可能なデータがますます増加しているため、その真の価値を引き出すことはさらに難しくなっています。

データ管理に伴う課題はいくつかりますが、最も一般的なものは次の通りです。

データ管理のベストプラクティス

データ管理には確かに課題がありますが、企業はベストプラクティス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、いくつかのベストプラクティスを紹介します。

データ管理は、情報を適切に収集して分析し、ビジネスに利益をもたらすために活用する戦略を策定するのに役立ちます

データ管理ソフトウェア

データ管理のためのポリシーは、あらゆる企業に必要ですが、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にデータ管理ソフトウェアを正しく組み入れる必要があります。

データ管理は、データを保護し、組織の生産性と安全性を維持します。優れたデータ管理ソフトウェアは、これらを自動的におこなうことができ、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できます。次に示すのは、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です。

  1. マスターデータ管理ソフトウェア: このソリューションは、データの収集から検証、整理に至るまでを包括的に、限られた機能を提供します。マスターデータ管理ソフトウェアは、あらゆる情報ソースを一元化します。このソリューションにより、データの正確性と実用性が保証され、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: データストレージは高額で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、情報をコントロールできるようになります。ストレージ管理ソリューションを利用すると、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドソリューションなど、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
  3. 統合ソフトウェア: ビジネスでは、データの収集、保存、分析に関するさまざま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、データ管理をよりシームレスに統合することができます

進化するデータ管理

データ管理の世界は、データテクノロジーの変化に伴ってすぐに変化します。常に流動的です。しかし、大量のデータを管理するための計画を立てることは、企業にとって非常に重要なことです。

利用できない多くの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、価値を生み出しましょう。データ管理は、情報を適切に収集して、分析し、ビジネスに利益をもたらすための戦略を策定するのに役立ちます。

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