データ管理：概要、メリットと制限事項

データ管理とは、企業が生産・収集するデータの取得、保存、および処理を行うことを指します。効率的なデータ管理は、ビジネスアプリケーションを支える IT インフラストラクチャの構築、経営者や管理者、消費者による実践的な評価と戦略策定を可能にする分析インサイトの提供に不可欠です。

複数の個別タスクを組み合わせたデータ管理プロセスの目的は、ビジネス運用におけるデータの正確性、可用性、アクセシビリティを保証することです。IT 部門とデータ管理部门がデータ管理に関わる作業の大部分を担いますが、ビジネスユーザーもデータが自らの要件を満たし、利用ガイドラインを把握できるよう、一部のプロセスに参加します。

データ管理に関するこの詳細な解説では、効果的なデータ管理ポリシーのメリット、必要なスキル、そして企業が克服すべき制約について紹介します。

データ管理の重要性

長年にわたり、データの価値は高まり続けています。現在、データは生産的なリソースとして認識されており、より優れた企業戦略の策定、マーケティング施策の強化、コスト効率に優れた業務プロセスの提供を通じて、企業の収益性向上に活用できます。しかし、不適切なデータ管理は、データ構造の不整合、不正確なデータセット、データ品質の問題を引き起こし、分析プログラムやビジネスインテリジェンス（BI）の遂行を妨げ、誤った結論を導く原因にもなります。

データ管理の重要性は、特にデータプライバシーと保護ポリシーに関する規制が増加する中、企業にとってますます高まっています。さらに、企業はより大量かつ多様なフォーマットのデータを収集しています。適切なデータ管理なしでは、これらの分野を運用することは非常に困難になります。

データ管理のカテゴリ

・マスタデータ管理（MDM）：マスタデータ管理は、企業が最も正確で信頼性の高い情報に基づいて業務を行い、不要なデータ処理を排除することを保証します。MDM はそのインフラストラクチャを活用して複数のソースからデータを収集し、一貫した情報源として提供します。さらに、MDM の機能によりデータの変更も可能です。
・データスチュワード：データスチュワードの役割は、企業が収集する情報の品質を管理し、企業のポリシーに適合していることを確認することです。データスチュワードはデータ収集プロセスを監視し、データが正しい形式で統合されるようにします。
・データ品質管理（DQM）：DQM はデータの品質を維持します。統合されたデータ内の隠れたエラーや不整合を検出し、高品質な情報を保ちます。データ品質マネージャーはこれらのタスクを定期的に実行します。
・データセキュリティ：データ管理の中で最も重要な要素です。DevSecOps などのツールを活用し、開発段階から情報の転送時まで、データ処理のすべてのレベルでセキュリティチェックを実施します。データセキュリティの専門家には暗号化の管理に関する知識が求められ、データ漏洩の防止と企業データベース内の不審なアクティビティの追跡を行います。
・データガバナンス：データガバナンスは、その名の通り組織内のデータを統治することです。企業内の情報品質に関するポリシーと規則を確立する必要があります。データガバナンスの構造は憲法に例えられ、データ処理および関連タスクのパフォーマンスを向上させる法令、規則、方針を含みます。
・ビッグデータ管理：ビッグデータとは大量のデータを指し、近年広く知られるようになりました。ビッグデータ管理は巨大なデータセットの収集と分析であり、ビッグデータ専用ツールを使用して実行されます。
・データウェアハウジング：企業のデータウェアハウスに膨大な量のデータを収集・保存することです。データウェアハウスは複数のデータベースで構成され、各データベースに行と列で構造化されたデータが含まれています。データウェアハウス管理は、生データを詳細に分析して独自のビジネス上の知見や視点を得るとともに、生データを収集するクラウドベースの技術を管理するプロセスです。

データ管理で使われる技術

データ管理に関わる活動では、データ処理戦略を効果的に実行し、データから価値を引き出すために、専門的なスキルが必要です。そのスキルは以下の通りです。

・データ分析：データを活用してビジネス戦略とポリシーを強化することで、プログラム設計、リスト作成、特徴的なパターンの発見、結果の分析と報告を含みます。顧客満足とデータからの価値創出のため、データ管理ツールと技術の専門知識が求められます。
・データベースソフトウェアのナビゲーション：データベースソフトウェアを使用して、レコードの検索、整理、編集、フォーマット、印刷などの操作を適切に実行する能力が必要です。データベースソフトウェアの取得と利用方法の理解も求められます。Excel を使用したデータ分析、クエリ作成、レポート生成、およびソフトウェアの特定機能の習得も含まれます。
・データ整合性：複数の定義、プログラムルール、データソースに関する知識が必要です。明確なコミュニケーションラインの確立、データの評価、処理中のデータが真正で正確であることの検証を含みます。データの検証時には、欠陥がないか注意深く監視する必要があります。
・アカウントとファイル管理：アカウントとファイルの管理は、オンライン記録の管理とユーザーのアカウント情報サポートに不可欠です。システム上のファイル管理など、大きな責任を伴います。ファイルのコピー、貼り付け、アップロード、移動、ダウンロード、およびメール添付ファイルの送信を行う必要があります。
・データベースの計画と設計：テーブル構造や一対多の関係といったリレーショナルデータベース設計の概念を含む、データベース設計の概念に関する知識が必要です。専門家はさまざまなデータベースの種類とその長所・短所を理解し、データベースプログラムの計画に効果的に貢献し、データを効率的に収集・処理できる必要があります。

データ管理のリスクと課題

以下は、データ管理の主な制約です。

・確立されたデータ管理プラクティスがなければ、データが断片化されて広範に分散しているため、企業は正確で関連性の高いデータにアクセスすることが困難になります。信頼できる安全なソースからのデータ取得も課題となります。
・生データを整理された有用なデータに変換することも、データ管理のもう一つの制約です。収集されたデータは通常未組織であり、そのようなデータから価値を生み出すには適切な分類と分析が必要です。この領域でサードパーティ機関が支援を行います。
・データ管理に加え、人材管理も企業の成長と成功に不可欠です。従業員はデータ管理プロセスを適用するメリットと、それがキャリアや日常生活に与える影響を理解する必要があります。これらは企業が頻繁に直面する課題ですが、適切なデータ管理戦略と開発ツールによって防ぐことができます。

結論

データ管理とは、複数のソースから取得した情報を、最も安全かつ効率的に整理、保存、保護、処理するプラクティスです。データ管理には、マスタデータ管理、データスチュワード、データセキュリティ、データガバナンス、データ品質管理、ビッグデータ管理、データウェアハウジングなど、さまざまな種類があります。データは、企業の意思決定の改善、製品開発、マーケティング施策、顧客関係の構築に極めて重要です。

これらの業務を実行するには、データ整合性、データ分析、アカウントとファイル管理、データベースソフトウェアのナビゲーション、データベースの設計と計画に関する専門知識が必要です。データ管理にはメリットとデメリットがありますが、適切なデータ管理戦略を実施すれば、企業は成長し長期的な目標を達成できます。