データ管理とは？管理方法や課題を解説
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。
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
- 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
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。
- データライフサイクル管理： データ断片は、ビジネスにおいてそれぞれのライフサイクルを経ています。データライフサイクル管理では、データの収集から削除までを監視し、ライフサイクルの各段階に応じたポリシーを作成します
- データ処理： 生の情報は、実用的ではなく、役に立つものでもありません。データ処理では、この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： 複数のソースからのデータがある場合、統合によって、ばらばらの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： これは、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
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。
- データに対するインサイトの欠如： 企業はこれまで以上に多くの情報を収集することができますが、何テラバイトものデータを抱えていると、データを選別して、傾向を把握し、実用的なインサイトを得ることが難しくなってしまいます
- 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、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。課題は、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最大限に高めることです
- 変化するデータ要件への対応： 刻々と変化するコンプライアンス要件は、企業がデータ管理戦略に注力することを難しくしています。コンプライアンスを達成したとたんに、新たな要件によって、これまでのデータ管理手法が使えなくなるかもしれません。さらに困難なことに、利用者が国際的な企業は、複雑な国際的、国家的、地域的な要件に準拠する必要があります
- データのスムーズな処理と変換： 生データは、それ自体で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ことで、より実用的なものになりますが、そうすることは、特に規模が大きくなると、難しくなります
- データの効果的な保存： データウェアハウスはデータを保存できますが、企業が複数のウェアハウスやデータレイクに情報を保存することは珍しくありません。そのため、データサイエンティストは、分析をおこ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、複数の保存フォーマットの中にはそれ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です
- 俊敏性とコストの継続的な最適化： データ保存にはコストがかかります。保存するデータが多ければ多いほど費用はかさみます。データ量が多ければ多いほど、データの俊敏性に影響を与える可能性があります。コストとバランスを取りながら、このデータの俊敏性を管理するのは、IT部門の役割です
- 分析とデータからの価値抽出： 大量のデータを収集すると、氾濫した情報から意味を見出すことが難しくなることがあります。企業に適切なデータ管理ソリューションが存在しないと、分析やデータから得られるインサイトを逃してしまう可能性があります
- 異種データベースの統合： ほとんどの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。データを単一のリポジトリに集めることは有用ですが課題もあります。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されるわけではありません。統合に不具合があると、不正確なデータ、不完全なデータ、誤ったフォーマットのデータが生成され、正確さと生産性が損なわれます
- 従業員のトレーニング： 従業員はその専門性とは関係なく、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。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るため、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
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。
- ビジネス目標の明確化： 膨大な量の情報を収集してる場合、それを管理するための戦略が必要です。結局のところ、あらゆるデータ断片が自社にとって価値があるわけではありません。データ管理部門が従うことができるビジネス目標を設定することが重要です。たとえば、顧客離れを低減する目標がある場合、具体的にはどのようなデータが有益でしょうか？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。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、データ管理を、コンプライアンスに準拠しつつ、効率的かつ安全に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、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ります。しかし、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すれば、集中力を削ぐだけです。これを防ぐために、データ品質に関する基準を設定しましょう。たとえば、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フィールドに自動的にマッピングされるようにします。顧客情報の正確さを保証するために、データ検証ツールをセットアップすることも必要かもしれません。
- 適切なソフトウェア： 企業の規模を問わず、データ管理を手作業でおこなうのには無理があります。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。たとえば、クロスチャネルの顧客プロファイル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。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。多くの企業は、データを、データウェアハウス、データレイク、クラウドに保存しています。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べきです。保存されたデータには、チームメンバー全員がアクセスできるようにします。そうすることで、メンバーが辞めても、ビジネスの継続性を維持することができます
- データに対する適切なアクセス権限： 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。たとえば、ハッカーがある従業員の認証情報を盗んだ場合に、その従業員のアカウントでデータに自由にアクセスできるようにしてはいけません。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。
- 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
- 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
- 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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