MENU CLOSE

CONTACT TRY TRYETING

COLUMN コラム

データ分析・解析

データマネジメントとは?基礎がよく分かる11項目

企業活動をはじめとする、人々のさまざまな活動にITを浸透させるDX(デジタルトランスフォーメーション)がトレンドとなっています。特に、データをAIなどで活用することで、業務効率化や利益獲得の可能性を高める動きが活発化しています。しかし、データは収集するだけではその価値を発揮できません。特にDX推進では、データの適切な運用・管理によりデータの価値を最大化させるデータマネジメントの概念が重要となります。本記事では、データマネジメントの概要や、データマネジメントの基礎となる事柄についてご紹介します。

▼更にデータ分析について詳しく知るには?
データ分析とは?分析手法や実施するメリットとおすすめのツールを紹介

article-banner-umwelt

データマネジメントの役割と必要性


企業が保有するデータ量は、年々増加しています。同時に、データを適切に管理、運用するデータマネジメントの重要性も高まっています。ここでは、データマネジメントの役割と必要性について解説しましょう。

データマネジメントとは

データマネジメントの一般的な意味合いは、ビジネスの成長と成果のために自社が保有するデータを活用・管理することです。物理的なデータを管理することにとどまらず、データの収集、管理、設計、活用方法の検討・実行、セキュリティマネジメントなど、ビジネスとデータの関わり全般の仕組みを整えることが目的です。

データマネジメントの役割

企業が保有するデータはビジネスを発展させるために欠かせない重要な資産です。企業活動における課題解決や目的・目標の達成のために、どのようなデータが必要か、データの適切な分析手法は何か、最適なデータ管理方法は何か、といったことを考慮し実行することがデータマネジメントの役割です。

なぜビジネスに必要なのか

データを収集・保管しているだけでは企業活動に活用することは困難です。目的に対して必要なデータが収集できていなければビジネスに活かすことができません。また、データが整理されていなければ正確なデータ活用が実施できません。そして、セキュリティの観点からもデータマネジメントは重要です。顧客情報の流出は企業の与信問題にも直結します。データと企業活動を密接な関係にする上で、データマネジメントを行うことはビジネスに欠かせないのです。

データマネジメントの対象となるデータ


データマネジメントの対象となるデータは、大きく分けてビジネスデータとメタデータの二つです。それぞれについて解説します。

ビジネスデータ

ビジネスデータは、企業活動の一般的な業務に利用するデータです。例えば、市場細分化(マーケットセグメンテーション)を行い、ターゲットを絞り込んでマーケティング戦略を立てる際などに使用するデータなどがその一つです。また、ビジネスデータには音声や画像といった非構造化データもあります。

メタデータ

メタデータは、本データの付随する情報が記載されたデータです。例えば、ファイルの作成日、作成者、編集者、保存場所、サイズなどの種類があります。PDF、Word、Excelなどのファイルでは、プロパティから確認できる情報となります。データファイルが増えると管理が煩雑になりがちですが、メタデータを活用することでデータ管理やセキュリティの向上が期待できます。

データマネジメントのメリット


ここまで、データマネジメントの概要と種類についてお伝えしました。しかし、データマネジメントを実行することのメリットはいまいち掴みにくいかもしれません。そこで、データマネジメントのメリットをご紹介します。

新たなビジネスチャンスのきっかけになる

データマネジメントにより、データに基づいた意思決定が迅速化されます。また、自社の業務プロセスの可視化にも繋がり、課題点を明確にできます。迅速な意思決定や自社課題の把握は、企業の成長や生産性の向上に大切な要素となるでしょう。結果として、データマネジメントが新たなビジネスチャンスのきっかけにつながります。

ビジネスのリスクを減らすことが可能になる

企業戦略の立案においてデータ分析の活用を進められます。データマネジメントにより、戦略策定に適切なデータ選定・活用が可能となるのです。また、データは企業にとって重要な情報資産であり、機密情報でもあります。セキュリティの観点においても、データ管理を統率することは欠かせません。データマネジメントを活用することで、精度の高い戦略立案やセキュリティマネジメントなど、ビジネス上のリスクを減らすことが可能になります。

データマネジメントの11の基礎


DMBOK(ディンボック)はデータマネジメントに関する知識をまとめたもので、米国のデータマネジメント組織である「Data Management Association International」が刊行している書籍です。データマネジメントの知識体系をまとめたDMBOKでは、データマネジメントに必要な概念を11の領域に分けて紹介しています。ここでは、定義された11個の知識領域を解説します。

1.データガバナンス

データガバナンスとは、データマネジメントの活動を全社で統率することを指します。全体最適化ができているか、コンプライアンスなどのルールを遵守しているか、といったデータマネジメント活動をスムーズに進行させるために、全社視点でサポートすることが理想です。

2.データアーキテクチャ

企業のデータ活用の目的を明確化し、目的に適したデータマネジメントを設計し維持することを、データアーキテクチャといいます。全社で理想とするデータマネジメントを掲げ、それをもとにデータガバナンスを実行することで、データマネジメント活動による効果を最大化させることができます。

3.データモデリング

データモデリングとは、洗い出したデータ要件をもとに、データモデルと呼ばれる様式でデータマネジメントプロセスを明確化することです。データモデルは、属性、エンティティ(情報収集の対象)、リレーションシップ(エンティティ間の関係性)から構成されます。データモデリングで図式化されることで、データガバナンスのフローを明瞭化することにつながります。

4.データストレージ/データオペレーション

データ設計やデータシステムの実装基盤の構築をデータストレージ、データオペレーションといいます。データアーキテクチャ、データモデリングをもとに全社のデータ管理システムを構築します。

5.データの統合/相互運用性

データの統合や相互運用性も、データマネジメントにおいては欠かせません。データ収集の仕組みの構築やシステム連携により、既存システムや個別部署で利用しているツールとのデータフローを円滑化します。

6.ドキュメント/コンテンツ管理

非構造化データであるドキュメントや画像などのコンテンツ管理も、データマネジメント活動の一環です。特に、機密事項などが記載されたドキュメントの管理には、データガバナンスを浸透させる必要があります。

7.マスターデータ管理

自社内の業務において共通するデータをマスターデータといいます。マスターデータを一元管理することで、データ品質の向上やデータ統合コストの削減に繋がります。

8.データウェアハウジング/ビジネスインテリジェンス

企業内のデータを、分析やレポート作成に活用し、企業の意思決定に活用することをビジネスインテリジェンスといいます。また、データを課題解決や目的達成のために適切に組み替える手法がデータウェアハウジングです。昨今は、BIツールなどの普及により分析業務を自動化する動きも浸透しています。

9.メタデータ管理

データ管理が最適化されていても、データを利用する従業員が必要としているデータにアクセスできなければ、データマネジメントができているとはいえません。メタデータにも、データガバナンスの概念を取り入れ、全社的にルール統一をするなどの管理をしましょう。

10.データ品質

データ品質の標準も全社的に統率することが大切です。特にAIなどで機械的にデータ分析を行う際はデータの前処理が必要となるため、ファイル形式、単位などは最低限統一されていることが望ましいです。

11.データセキュリティ

セキュリティポリシーの制定、認証権限の管理、アクセス制御など、データセキュリティもデータマネジメントにおける重要な観点です。事前に想定できるセキュリティ上のリスクはもちろん、データマネジメントの実行段階でもセキュリティについて定期的な見直しが必要です。

データマネジメントを企業が成功させるには?


データマネジメントのフローは体系化されつつあり、失敗してしまう原因は同じような要因に集約されることがわかっています。ここでは、データマネジメントを企業が成功させるポイントを解説します。

目的を明確にする

データマネジメントは、企業活動を発展させるための手段でしかありません。データマネジメントにより実現したい目的を事前に明確化することで、データガバナンス、データアーキテクチャの軸が定まります。

組織全体で中長期的な戦略を立てる

データ活用における短期的な課題解決を目論むと、社内でデータマネジメントが統率されず、個別最適化が進行します。企業活動は全社が一体となることでより円滑化するため、短期的な成果に惑わされず中長期でじっくりと戦略を立てることが重要です。

スモールスタートを心掛ける

戦略は中長期的に組織全体でデータマネジメントに取り組むことが大切です。しかし、実際にデータマネジメントプロセスを開始するときは、社内の混乱を招かないためにもスモールスタートを心がけましょう。社内でのデータマネジメントの成功事例を蓄積することが、最終的な全社での取り組みにつながります。

データマネジメントを成功させるならノーコードAIツール「UMWELT」にお任せ!

データマネジメントを取り入れたデータ活用を行いたい企業様には、TRYETINGのノーコードAIクラウドUMWELTがおすすめです。UMWELTは、コードを書くことなくドラッグ&ドロップの操作のみでAI構築ができます。AI人材やデータサイエンティストの採用も不要です。また、UMWELTは基幹システムとの接続も可能で、データ管理やセキュリティの観点からも有効なツールです。

まとめ

データマネジメントの概念と種類についてご紹介しました。UMWELTを活用することで、データマネジメントの考え方を取り入れたデータ活用が可能となります。資料ダウンロードによる事前の情報収集や無料相談が可能ですので、データ活用を模索している方はぜひ一度ご検討ください。

UMWELTのサービスページをチェックする(下記画像をクリック)

article-banner-umwelt

WRITING BY

TRYETING

公式

TRYETING公式です。
お知らせやIR情報などを発信します。