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、利用するために行うプロセスのことです。データ管理は、会社の効率性、セキュリティ、コスト節約のバランスをとることを目的としています。

実践的なデータ管理手法は、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、正式なポリシーやワークフローを整備します。これにより、ビジネス全体で一貫した標準を確立でき、最終的には組織がデータを大規模に有効に活用できるようになります。

データ管理戦略の主な構成要素

1. コレクション：これは、内部ソース（例: CRMシステム、トランザクションデータベース）および外部ソース（例: ソーシャルメディア、市場調査、IoTデバイス）からデータを収集することが含まれます。データは構造化・非構造化のいずれかであり、コレクションプロセスでは関連性が高く高品質なデータが確実に入手できるようにする必要があります。
2. 整理：データへの容易なアクセスと分析を促進するために、データを構造化し分類します。通常、データベースの作成、データレイクの利用、分類体系やメタデータの実装などが行われ、データの取得と処理の効率が向上します。
3. ストレージ: データの可用性と完全性を維持するために、安全なストレージを確保します。これには、従来型のデータベース、データウェアハウス、クラウドベースのソリューション、データレイクなどが含まれ、データタイプやアクセスニーズに応じて選択されます。
4. 保護：暗号化、アクセス制御、ファイアウォール、定期的なセキュリティ監査、バックアップシステムなどのセキュリティ機能を活用し、データの侵害、損失、または破損から保護します。
5. 利用: データへのアクセス、処理、分析のためのツールやプロセスを設定することで、組織は決定に役立つインサイトを発見し、業務の改善やデジタル顧客体験の向上を有効にすることができます。傾向やパターン、異常値の特定にも役立ちます。
6. データガバナンス：これは、データを一貫して法令順守のもとで管理するためのポリシーを設定することを指します。データガバナンスは、誰がデータにアクセス・編集・利用できるかの制御を有効にします。これにより、データの品質、正確性、法令順守が確保され、データ管理の不備に伴うリスクが軽減されます。

主な内容：

• データ管理の利点
• データ管理の課題
• データ管理のベストプラクティス
• データ管理の種類と例
• Adobe Real-Time CDPでのデータ管理

データ管理プロセスがなければ、データを理解するためのフレームワークはありません。つまり、業務の改善に役立つ貴重な時間、リソース、重大なデータを浪費してしまう恐れがあります。

効果的なデータ管理は、会社が生データをアクションにつながるインサイトに変換し、より少ない労力でデータからより多くの価値を引き出すことを有効にします。データ管理に投資する企業には、次のような利点があります。

1. 可視性：全社でどのような情報が利用できますか？データ管理プロセスは、すべてのデータソースを単一のフィードに統合し、統合された大局的な表示で包括的な可視性とコントロールを提供します。
2. 信頼性：効果的なデータ管理が行われていれば、従業員が情報の精査をして正確性を判断する必要はありません。信頼性を確保しつつ、価値実現までの時間を短縮します。
3. セキュリティ：管理されていないデータは、重大なセキュリティリスクを伴います。データ管理プロセスによって情報を管理下に置くことで、不正アクセスから保護することができ、コストのかかるデータ侵害を防ぐ最善の方法のひとつです。
4. スケーラビリティ: 嬉しいことに、ビジネスではデータを手動で管理する必要はありません。データ管理ソリューションは、自動化されたスケーラブルなデータ処理を有効にします。これにより、企業全体でデータの一貫性とセキュリティが確保されます。
5. 収益性: データは、効果的に活用された場合のみ、貴社の収益性向上に役立ちます。データ管理戦略は、貴重なインサイトを発見し、十分な情報に基づいて収益性の高い決定を下すことを可能にします。データの重複や高額なミスにつながるエラーを排除し、無駄な費用を回避するためにストレージリソースを最適化できます。
6. 透明性：調査によると、消費者の70%は、取引をしている会社が自分のデータを守ってくれると信じています。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明確に伝えることで、その助けになります。ポリシーを顧客と共有することで、信頼関係を促進し、顧客が自信を持って情報を積極的に活用できるようになります。効果的な戦略によって顧客データ管理を強化することで、組織は顧客の行動や嗜好、ニーズについてより深いインサイトを得ることができます。例えば、小売会社は分析を活用して顧客の購買傾向をトラッキングし、それに応じてマーケティング戦略を調整することで、売上を伸ばすことができます。
7. 一貫性：一貫性のない情報は、誤解につながる可能性があります。しかし、効果的なデータ管理プロセスによって、全員が生データを一元的に統一されたビューで確認できます。
8. コンプライアンス：企業は消費者に自身のデータをコントロールする権利を与える必要があります。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、規制違反による高額な罰金を回避しつつ、顧客関係を向上させることができます。

データ管理には利点がありますが、実行するのは容易ではありません。利用可能な個人データや顧客データが増え続けていることで、実用的なターゲティング戦略を策定する際の解釈や活用がさらに困難になっています。

考慮すべき最も一般的な課題は以下の通りです。

• 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データを収集できます。しかし、膨大なデータ量により、管理やトレンド分析、アクションにつながるインサイトの獲得が一層困難になります。

• データ管理パフォーマンスの維持データベースがより多くのデータを蓄積するにつれて、パフォーマンスの維持はますます困難になります。品質を犠牲にすることなく、スケールに応じたデータ整合性を最大化することが課題です。
• 変化するデータ要件の順守変化し続けるコンプライアンス要件により、企業がデータ管理戦略にコミットすることが困難になっています。コンプライアンスを達成するとすぐに、新しい要件によって、過去のデータ管理手法が利用できなくなる可能性があります。さらに、国際的なオーディエンスをターゲティングする企業は、グローバル、国内、ローカルの複雑な要件を遵守する必要があります。
• 容易なデータの処理と変換生データはそれだけでは通常、価値がありません。それを適切な形式に処理・変換することで、より活用しやすくなりますが、大規模に行うのは困難です。
• 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、企業が情報を複数のデータウェアハウスやデータレイクに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。セキュリティ上の懸念により、会社がクラウドにデータを効果的に保存することが困難になっています。
• 俊敏性とコストの継続的な最適化データストレージ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。大量のデータは、ビジネスのデータ俊敏性にも影響を与える可能性があります。IT部門はコストのバランスを取りながらデータの俊敏性を管理する責任があります。
• 新しい分析とデータからの価値抽出データ量が増えるにつれて、すべての情報の意味を把握することが難しくなります。企業が適切な管理ソリューションを持っていない場合、新しい分析やデータから得られるインサイトを見逃すリスクがあります。
• 異なるデータベースの統合ほとんどのデータ・マネジメント・プラットフォームは複数のソースからデータを取り込みます。データを単一のリポジトリに集約することは有効ですが、必ずしもすべての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。統合の課題によって、不正確なデータ、不完全なデータ、誤った形式のデータが生じ、正確性や生産性を損なう可能性があります。
• 従業員の採用およびトレーニング従業員の専門知識に関係なく、データ管理のあらゆる側面を処理するために必要なスキルを持っていない可能性があります。企業は、特定のスキルセットを持つ人材を新たに採用するか、社内チームにデータ管理のトレーニングを行う必要があります。それには時間と労力が必要となり、価値実現までの時間に影響を与える可能性があります。

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を取り入れることでその影響を軽減できます。例えば、次のような改善を行います。

すべての企業は独特であるため、データ管理の方法もさまざまです。会社は独自のデータ管理手法を自由に組み合わせることができますが、以下が最も一般的な手法です。

データパイプライン

データパイプラインとは、企業が二つ以上の異なるシステム間で情報を自動的に転送できるパスのことです。たとえば、営業支援ソフトウェアをwebサイト分析と連携させ、リードプロファイルを強化することができます。データパイプラインは、交換プロセス中にデータを変更または強化する場合もありますが、生データをそのままにしておく場合もあります。

例: 小売会社がデータパイプラインを利用して、CRMシステムからクラウドベースのデータウェアハウスへ販売データを自動的に転送する例です。これにより、会社はデータを手作業で入力することなく、リアルタイムの売上レポートを作成できます。

ETL／ELT（抽出・変換・格納／抽出・格納・変換）

これらはデータ統合に特化したデータパイプラインの種類です。ETLでは、ソースシステムからデータを抽出し、適切な形式に変換し、それをターゲットシステム（多くの場合、データウェアハウス）に読み込みます。ELTでは、最後の2つのステップの順序が逆になり、まず生データをターゲットシステムにロードし、その後そのシステム内で変換します。

例：ヘルスケア機関が複数のクリニックから患者データを抽出（抽出）し、プライバシー規制に準拠するようにクレンジングやフォーマットの整形（変換）を行い、分析のために中央データウェアハウスにロードします（格納）。

ELTの場合、ソーシャルメディアプラットフォームがユーザーのアクティビティデータを抽出（抽出）し、データレイクにロード（格納）した後、データを処理してユーザーエンゲージメントのインサイトを生成する（変換）という例が挙げられます。

データアーキテクチャ

これは、組織のシステムにおけるデータのフローの全体的なフレームワークを設計し、データのストレージ・利用からコンプライアンスまでを網羅することを指します。明確に定義されたデータアーキテクチャは、情報が効率的かつ一貫して管理されることを保証します。

例：金融機関がデータアーキテクチャを設計し、顧客のトランザクションが安全に保存され、業界規制を遵守できるようにしています。データは安全なデータウェアハウスに保存され、各部門ごとに特定のアクセス制御ポリシーが設定されています。

データモデリング

この手法では、システム内または複数のシステム間におけるデータの構造とデータ要素間の関係を表す視覚的な図を作成します。データモデルは、チームがデータの流れや構造を理解できるようにし、より効果的なデータ管理と分析を可能にします。

例：ある物流会社が、倉庫、在庫品目、発送ルート間の関係を可視化するためのデータモデルを作成します。これにより、会社は製品がシステム内をどのようにフローするかをよりよく理解でき、在庫管理の最適化につながります。

データカタログ

これらは組織のデータアセットの一覧として機能し、重要な情報を容易に検索・発見できるようにするメタデータを含んでいます。例えば、データカタログは、さまざまなデータセットの位置、フォーマット、品質に関する情報を保存できます。

例: 大規模な大学はデータカタログを運用し、研究者がさまざまな学問分野に関連するデータセットに容易にアクセスできるようにしています。カタログには、データセットの説明、形式、使用制限といったメタデータが含まれます。

データガバナンス

これには、データを標準化し、その品質、セキュリティ、コンプライアンスを確保するために、組織が従う一連のルール、ポリシー、手順を指します。データガバナンスには、多くの場合、データポリシーを監督し説明責任を確保するための専用チームの設置が含まれます。

例：製薬会社がデータガバナンスの取り組みを実装し、臨床試験データの正確性、一貫性、規制標準への準拠を確保しています。専任のチームがこれらの運用を監督し、適切な文書化および監査証跡の徹底を図ります。

データセキュリティ

データセキュリティの主な目的は、組織の情報を侵害、盗難、不正アクセスから保護することです。このIT機能は通常、ソフトウェア、アクセス制御、バックアップ、ストレージに関するポリシーの策定と施行を担当します。

例：eコマース会社が、顧客のクレジットカード番号などの機密データを暗号化し、従業員がシステムにアクセスする際に二段階認証を実装することで、認可された者のみがデータを取得できるようにしています。

データライフサイクル管理

これは、データの作成やコレクションから最終的な削除やアーカイブに至るまで、ライフサイクル全体を通じてデータをモニタリング・管理することを指します。ライフサイクルの各ステージに対してポリシーを確立することで、データが適切に取り扱われ、関連性を維持し、安全性が確保されます。

例：政府機関は、10年経過後に古い市民データをアーカイブするポリシーを策定します。彼らは、アクティブなデータに容易にアクセスできるようにしつつ、古く関連性の低いデータのストレージコストを最小限に抑えることを目指しています。

データ処理

これは、未加工データをより使用可能で実用的な形式に変形するプロセスです。データ処理には、データのクリーニング、変換、統合が含まれ、有意義なインサイトを導き出します。

例：メディア会社がさまざまなビデオストリーミングプラットフォームから生データを収集し、処理して無関係なデータを削除し、データベースに構造化することで、閲覧者にパーソナライズされたレコメンデーションを提供します。

データ統合

このプロセスは、複数の異なるデータソースを統合し、ひとつの統合的な表示を作り出します。さまざまな業務に複数のシステムを利用している企業にとっては、データを包括的に把握できることが非常に重要です。

例：航空会社は、予約システム、カスタマーサービスプラットフォーム、ソーシャルメディアチャネルのデータを統合します。目的は、各顧客のインタラクションや好みに関する統合された全体像を提供し、カスタマーサービスとマーケティング活動の両方を強化することです。

データ移行

これは、異なるシステムやプラットフォーム間でデータを転送する作業であり、しばしば新しいデータベースソリューションへのアップグレードやクラウドへのデータ移行時に行われます。既存データを新しいソリューションへ、エラーやフォーマットのイシューを最小限に抑えて移行することが目的です。

例: 小売チェーンがオンプレミスのデータベースからクラウドベースのシステムに在庫データを移行します。これにより、リアルタイムでのトラッキングと、ビジネスの成長に応じた優れたスケーラビリティが可能になります。

データストレージ

データ管理の基本的な側面は、物理サーバーやクラウドなど、選択した場所にデータを安全に保存することです。適切なストレージソリューションの選択は、データ量、アクセス頻度、セキュリティ要件などの要因によって決まります。

例：あるメディア会社は、より多くのコンテンツを制作する際に容易な拡張を有効にするため、ビデオファイルを大容量のクラウドストレージに保存しています。データ損失を防止するため、データは定期的にバックアップされます。

マスターデータ管理（MDM）

マスターデータ管理は、顧客情報や製品情報などの基幹業務データが正確で一貫性を保ち、会社全体で共有されることを重視します。これにより、重複やエラーが減り、重大なデータの信頼できる唯一の情報源が提供されます。

例： グローバル小売業者は、MDMを使用して、店舗のすべての商品の単一の一貫性のある記録を維持します。 これにより、商品リストの誤りが減少し、世界規模での在庫管理が向上します。

ビッグデータ管理

データ量が増加し続ける中、さまざまなソースから得られる膨大なデータを扱い、分析するためには、ビッグデータ管理技術が不可欠です。これには、非構造化データや半構造化データが含まれることも多くあります。これは通常、データレイクや特化した処理フレームワークなどの技術を利用することを伴います。

例：あるテクノロジー会社は、ビッグデータ管理ツールを活用して、数百万台のデバイスにわたるユーザー行動を分析します。会社はデータを分散処理することで、ユーザーの嗜好に関するインサイトを有効にするとともに、製品レコメンデーションの精度を向上させています。

クラウドデータ管理

より多くの企業がデータをクラウドに移行する中、クラウドデータ管理は重大な分野として浮上してきました。これは、クラウドベースの環境内でデータを管理し、クラウドのスケーラビリティ、柔軟性、コスト効率を活用することを指します。

例: スタートアップ企業は、クラウドデータ管理を使用して、大量の顧客データをリアルタイムで保存および処理します。これにより、同社はクラウドコンピューティングリソースを導入し、需要ピーク時にはスケールアップを図り、閑散期には運用コストを低く抑えることができます。

新しい慣行に適応できない企業は、データが重大なアセットとなる世界で遅れをとる危険性があります。堅実なデータ管理戦略は、データを整理し、安全に保ち、情報にもとづくビジネス決定を推進するためにその可能性を最大限に引き出すことを保証します。データ管理はデータテクノロジーと同様に急速に進化しているため、企業は大量のデータを管理するためのプランを策定する必要があります。

単に情報を次々と収集するのではなく、データ管理を活用してその情報の制御を再び取り戻し、価値を創出しましょう。効果的なデータ管理は、データを収集・分析・活用してビジネスに役立てるための戦略策定に役立ちます。

開始する準備ができたら、Adobe Real-Time Customer Data Platformの高度な機能をご確認ください。Adobe Real-Time CDPは、B2CおよびB2Bデータを収集し、あらゆるチャネルで活用可能なリアルタイムプロファイルに統合します。

Adobe Real-Time CDPの概要動画をご覧ください。