データマネジメントにAIを導入するには？データ管理の重要性と成功の秘訣

多くの企業は、顧客情報や販売履歴をはじめとしたさまざまなデータを取り扱っています。また、昨今ではこうしたデータの利活用によるビジネスイノベーションの必要性が高まっています。本記事では、企業におけるデータの利活用を促進するデータマネジメントについて、定義や構成要素を解説します。

▼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

▼社内のデータをAI化するには？
ノーコードAIツールUMWELT紹介ページ（活用事例あり）

そもそもデータマネジメントとは

データマネジメントという言葉は、昨今のビジネスシーンにおけるトレンドワードになりつつあります。それでは、そもそもデータマネジメントという言葉はどのような意味を持つのでしょうか。データマネジメントの流れや導入のメリットとともに、詳しく見ていきます。

データマネジメントとは？

データマネジメントとは、企業で取り扱うデータを管理する取り組みです。具体的には、データを蓄積するためのシステム構築および運用、データ管理における責任体制の確立、蓄積したデータの分析による利活用がデータマネジメントの一例です。他には、データ構造の可視化やデータの更新・登録が挙げられます。データマネジメントにおけるデータには、企業が保有する資源に関するデータのリソースデータ、業務上の履歴に関するイベントデータ、業務履歴を集計した集計系データがあります。例えば、リソースデータは社員や顧客、商品に関する情報、イベントデータは販売履歴や商談履歴、集計系データは販売実績の月ごとのデータが一例です。

データマネジメントの流れ

データマネジメントにおいてはじめに取り組むことは、データマネジメントを行う目的の明確化です。データマネジメントに取り組む狙いは、業務効率化や生産性向上、ビジネスイノベーションなどさまざまですが、こうした目標やビジョンを明らかにする必要があります。目的を明らかにした後は、目的達成につながるようなデータマネジメントの仕組みや戦略を検討してください。データマネジメントの骨子が完成した後は、実際にデータマネジメントのシステムを運用し、適宜改善を加えていきます。

データマネジメントを実施するメリット

最近では、データマネジメントに取り組む企業が増えてきていますが、その背景にはデータマネジメントの実施による多くのメリットがあります。例えば、データ品質の向上によって経営戦略の信頼性が向上する点や顧客ニーズを掴んだマーケティング施策を打ち出せる点が挙げられます。その他にも、データの属人化を防いで管理のしやすさが向上するメリットを期待できます。このように、データマネジメントの実施によって、利益拡大や生産性向上といった企業にとってうれしいメリットが多くもたらされるのです。また、顧客ニーズに寄り添う商品やサービスを提供できれば、顧客満足度の向上にもつながります。

データマネジメントを構成する10の要素

データマネジメントにおける戦略を策定する際には、データマネジメントを構成する10の要素を意識する必要があります。ここからは、その10の要素の定義を詳しく解説します。

インジェスト

インジェストとは、データ抽出元からデータベースへとデータをコピー・移動する取り組みです。インジェストにおいては、信頼できるデータベースからデータを抽出することが重要です。また、抽出したデータが複数のサーバーを通過する場合には、データ全体の流れを記録するデータリネージを必ず確保するようにしてください。

アクセス管理

アクセス管理とは、データマネジメントの対象となるデータへアクセスできる権限を、各ユーザーに割り当てることです。業務内容や社内の立ち位置を考慮したうえで全従業員を区分けし、適切なデータへアクセスできるように権限を割り振ります。アクセス管理においては、各従業員が業務上必要なデータへ確実にアクセスできるように、各部門と調整を重ねる必要があります。

データの統合

データマネジメントの対象となるデータは、それぞれフォーマットが異なります。そのため、データベースにおいてデータを一括して管理する前処理として、各データのフォーマットの変換と統一が必要です。

メタデータ管理

メタデータとは、データの作成者や編集者、更新日や保存場所などデータの管理に関する付帯情報です。データ分析のスキームにおいて迅速にデータを抽出するためには、このメタデータを正確かつ詳細に設定する必要があります。

コンプライアンス設定

日本国内の企業が取り扱うデータに関しては、総務省が個人情報保護法を制定しています。また、海外に展開している、あるいは海外の顧客を抱える企業については「GDPR(EU一般データ保護規則)」や「中国サイバーセキュリティ法」などの法規が適用されます。したがって、こうした法規に違反しないように社内ルールを制定し、コンプライアンスを遵守する必要があるのです。

アナリティクス管理

アナリティクスとは、データを分析して規則性やルールを発見する取り組みです。アナリティクスの精度を高めるためには、データの信頼性や関連性を担保する必要があります。また、アナリティクスを実行可能なフォーマットへデータを変換することも重要です。

セキュリティ保守

セキュリティは、データマネジメントのなかでも特に意識すべき項目です。企業では顧客情報や販売履歴など個人情報を多数扱っているため、部外者によるアクセスや流出を防ぐ対策を徹底する必要があります。

アーカイブ化

アーカイブとは、データベースにおいてデータを長期的に管理するため、メタデータとデータ本体とを関連付ける取り組みです。企業のデータマネジメントでは、長期的にデータを保存可能なストレージにおいてアーカイブを行うことが重要です。

効率化

データマネジメントには管理の手間や金銭的コストがかかるため、長期的に持続可能な戦略を策定することが欠かせません。また、データマネジメントに携わる人材が変わっても、継続的に業務を遂行できるような仕組みづくりが重要です。

スケーリング

最近ではIoTやインターネットの利用増加に伴い、顧客に関する情報は膨大になっています。今後も、社会情勢の変化に応じて管理すべきデータの量が増えていくと予想されるため、適宜データマネジメントの戦略を変更することが重要です。

データマネジメントにAIを導入するメリット

データマネジメントを人間の労力だけで行うのは難しく、人工知能であるAIを導入する企業が多くなっています。それでは、データマネジメントへのAI導入で具体的にどのようなメリットを期待できるのか、詳しく見ていきます。

業務効率化

データマネジメントでは、データの収集や前処理、データ分析といったさまざまな作業が発生します。特に、データ収集と前処理はかなりの時間と手間を要するものです。AI導入によってこうした作業を自動化できれば、従業員の手間が減って他の作業に取り掛かれるようになります。その結果、AI導入がデータマネジメントにおける業務効率化につながるのです。

生産性向上

人工知能であるAIは、人間のようにその時の体調に左右されることなく、いつでも正確かつ迅速に作業をこなせます。その結果、作業における人的ミスや遅延が減り、データマネジメントの生産性が向上します。

市場ニーズを的確に把握できる

AIを活用したデータマネジメントでは、SNSやインターネット上の口コミを基に市場の動向を把握します。また、顧客のリピート率や商品に対する評価といった情報からは顧客ニーズの把握も可能です。その結果、市場や顧客のニーズに寄り添った商品やサービスの開発ができるため、売上拡大や顧客満足度向上がもたらされます。

高精度のデータの分析・予測が可能

人工知能はその性質上、大量データの高精度な分析・予測が可能です。さまざまなアルゴリズムを用いて、人間だけでは時間がかかるような分析や予測を迅速に行います。

データマネジメントにAI導入する際の注意点

ここでは、データマネジメントを成功に導くために注意すべきポイントを紹介します。

マスターデータが横断的に管理されているか

マスターデータとは、顧客や社員、自社商品や売上など企業の資産に関する情報です。マスターデータは部署ごとに管理するのではなく、部署を横断して全社的にアクセス可能な状態が望ましいといえます。商品や顧客に割り当てる番号や情報をまとめたリストを作成し、横断的に管理するようにしてください。

AIが入力するデータは最新か

データ分析では、入力するデータの信頼性や精度が重要です。AIが入力するデータが最新のものであるか、定期的にチェックし更新するようにしてください。また、AIによるデータ入力自動化を行う場合であっても、入力ミスがないかどうか、人間の目で最終確認する必要があります。

安定したデータストレージを使用しているか

長期的なデータマネジメント実現のためには、データストレージの安定性が欠かせません。具体的には、データ管理権限の明確化と共有によるデータ属人化の防止や、災害に強いデータベースの構築が挙げられます。また、セキュリティ対策も考慮したうえでのデータベース選定が重要です。

データの管理権限は明確か

データマネジメントでは、データ管理の責任体制の確立を行います。この際、データマネジメントに関する社内ルールに適合する形での、管理権限の割り当てが重要です。従業員の業務内容や責任のありかに応じて、適切な管理権限の割り振りを行うようにしてください。

データを活用できるツールを使用しているか

データマネジメントでは、データの蓄積や参照が重視されがちですが、最終的にはデータ分析などの利活用が必要です。 データベースだけではなく、BIツールなどデータ分析に活用できるツールの導入も欠かせません。

UMWELTならスムーズにデータマネジメントをAI化できる

TRYETINGの「UMWELT」は、プログラミング不要でAIを構築できるノーコードAIツールです。レゴブロックのようにアルゴリズムを組み合わせるだけで、誰でも簡単にAIによるデータ管理・分析システムを構築できます。データの収集から前処理、分析から予測まで非常に幅広い作業を自動的に行うことができます。

まとめ

データの利活用が進む昨今のビジネスシーンにおいては、データマネジメントの重要性が高まっています。しかし、データマネジメントは非常に多くのプロセスを含むため、取り組みにはコストと手間がかかります。この課題を解決するのが、AIによるデータマネジメントです。AI搭載型のデータマネジメントシステム導入を考えている方は、ぜひ一度弊社までお気軽にお問い合わせください。