データ管理とは?

データ駆動型の業界で競争力を維持するうえで鍵となるのは、おそらくクリティカルなビジネスインテリジェンスでしょう。グローバル市場で成功するには、データ管理計画を策定することが必要です。

データ管理とは?

データ管理とは、現代のビジネスに不可欠なデータの取り込み、格納、マイニング、アーカイブのためのフレームワークを構築・維持する専門プラクティスを指します。データ管理は、情報ライフサイクルのすべてのセグメントをつなぐ「背骨」としての役割を果たします。

データ管理とプロセス管理が共生的に動作することで、チームは最もクリーンで最新の利用可能なデータに基づいて行動を取ることができます。これは変化とトレンドをリアルタイムで追跡しているということです。以下に、データ管理のプラクティス、そのメリットと課題、組織がビジネスインテリジェンスを最大限に活用するためのベストプラクティスについて詳しくご紹介します。

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データ管理の7つのタイプ

データ管理のエキスパートは、一般にこの領域内の専門分野に焦点を当てます。これらの専門分野は、以下の1つまたは複数のタイプに該当します。

  1. マスターデータ管理マスターデータ管理(MDM)は、現行の「真の」情報の単一バージョンを使用し、それに基づいて意思決定を行うことを確実なものとするプロセスです。すべてのソースからのデータを取り込み、信頼できる情報源として提示し、異なるシステムにデータを再伝播するには、適切なツールが必要です。
  2. データスチュワードシップデータスチュワードの役割は情報管理ポリシーを作成することではなく、全社的にポリシーを展開して適用することです。名前が示すように、データスチュワードはデータ収集/移動ポリシーを監視し、プラクティスが実施され、ルールが適用されるようにします。
     
  3. データクオリティ管理 — データスチュワードが「デジタル保安官」であると考えると、データクオリティマネージャーは保安官の配下の裁判所書記官と考えることができます。データクオリティ管理の役割は、収集したデータから重複レコード、一貫性のないバージョンなどの根本的な問題を探すことです。データクオリティ管理者は、定義されたデータ管理システムをサポートします。
  4. データセキュリティ — セキュリティは、今日のデータ管理における最も重要な側面の1つです。DevSecOpsのような新しいプラクティスでは、アプリケーション開発やデータ交換のすべてのレベルでセキュリティが考慮されていますが、セキュリティ専門家は、暗号化の管理、不正アクセスの防止、偶発的な移動/削除からの保護など、最前線の懸念に対処します。
  5. データガバナンスデータガバナンスは、企業における情報の状態を定めるルールです。データガバナンスのフレームワークは、国家にとっての憲法のようなものであり、組織の情報の摂取、流れ、保護の方針を明確化します。データガバナンス責任者は、マスターデータ管理のアプローチに役立つガバナンスポリシーを追求するため、データスチュワード/品質管理専門家/セキュリティチームのネットワークとその他の業務を監督します。
  6. ビッグデータ管理ビッグデータとは、業務を改善するための莫大なデジタル情報の収集/分析/使用を表す一般的な用語です。広義では、このデータ管理領域は、業務やセキュリティを改善してビジネスインテリジェンスに情報を提供するために、ほかの管理フォーカスが使用する生データの流れの摂取/整合性/格納に特化しています。
  7. データウェアハウジング — 情報は現代のビジネスにとっての基本的要素です。莫大な量の情報は明らかな課題をもたらし、それにどのように対処するかが重要です。データウェアハウス管理は、物理/クラウドのインフラストラクチャを提供/監督します。これによって生データが集約され、詳細に分析され、ビジネスの知見がもたらされます。

データ管理を行う組織は独自のニーズを持ち、これらのアプローチの一部またはすべてを組み合わせる必要があります。データマネージャーは、管理領域に精通することで、環境に合わせてカスタマイズされたソリューションを構築するために必要なバックグラウンドを得られます。

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データ管理のメリット

データ管理は、内部的な問題点を特定して解決し、カスタマーエクスペリエンスを向上するのに役立ちます。

第1に、データ管理は、使用するデータの量を測定する手段を提供します。ビジネスの背景では、ネットワークインフラストラクチャ、ソフトウェアアプリケーション、API、セキュリティプロトコルなどの相互作用が無数に発生しています。何らかの問題が起こると、それが業務の支障(または時限爆弾)となる可能性があります。データ管理によって、マネージャーはビジネスを俯瞰できるので、視点と計画の両方で有益です。

管理されたデータは、ビジネスインテリジェンスという非常に価値の高い情報を得るためにマイニングされ、以下のような多様な方面で役立ちます。

  • 顧客の関心とインタラクションに従ってターゲットを絞ったスマートな広告。
  • 重要情報を保護する包括的なセキュリティ。
  • 関連するコンプライアンス標準との連携による時間とコストの節約。
  • 環境に対する認識を高めていき、自動的/継続的改善を支援する機械学習。
  • 最適なパフォーマンスに必要なストレージとコンピューティング能力のみの使用による運営コストの削減。

優れたデータ管理は、消費者や購入者にとってもメリットがあります。企業が顧客の好みやショッピングの傾向を学習することで、顧客は求める情報に迅速にアクセスできるようになります。顧客や見込み客は、カスタマイズされたショッピングを体験でき、個人情報や支払い情報が安全に格納されていることを信頼できるので、購入が簡素化されます。

今日、オフィス・デポのような大手小売企業は、データ管理を営業サイクルで活用し、ショッピング/調達/配送手配を数秒で測定し、ほぼリアルタイムで顧客の要求に対応しています。これらはすべて、優れたデータ管理の賜物です。

データ管理の課題

いずれのメリットも、それぞれの課題を克服しなければ享受できません。成長と進展を続ける情報技術環境は絶え間なく変化しており、データマネージャーは多くの課題に遭遇すると予想されます。

データ管理で取り組む重要課題は、次の4つです。

  1. データの量は(少なくとも一時的には)圧倒的です。現代のビジネスで管理しなければならないデータの量は、誇張してもしすぎることがないほど大きいため、システムやプロセスの開発でも非常に大きな視点が求められます。ビッグデータの統合、またはプラットフォームとして提供される専門サードパーティサービスは、重要な味方となります。
     
  2. 多くの組織は、データをサイロ化しています。開発チーム、営業チーム、業務など、それぞれに異なるデータセットを使用していることもあります。現代のデータ管理は、最新のビジネスインテリジェンスを開発するために、このような情報すべてにアクセスする必要があります。リアルタイムのデータプラットフォームサービスは、単一の信頼できるソースからのクリーンな情報をストリームし、チーム間で共有するうえで役立ちます。
  3. 非構造化から構造化へのプロセスは、急激なものとなる可能性があります。データは、しばしば構造化されずに組織に流入し、データプレパレーションを実行しなければビジネスインテリジェンスの生成に使用できません。データの編成や重複排除などによる「クレンジング」が必要となります。データマネージャーは、これらのプロセスを支援するため、サードパーティのパートナーシップに依存し、オンプレミス/クラウド/ハイブリッド環境向けに設計されたツールを使用することがあります(Talendプラットフォームにシームレスに統合されているTalend Data Preparationの場合は、データプレパレーションがサイロ化されておらず、サードパーティを利用する必要もありません)。
  4. 文化の管理は、データを管理する上で不可欠です。全世界のすべてのプロセスとシステムは、それらを使用する方法と(おそらく同程度に重要なこととして)理由を人々が知らなければ、ほとんど役立ちません。データマネージャーは、データ管理のメリット(および、それに留意しないことで発生する潜在的な落とし穴)をチームメンバーに認識させることで、メンバーが情報プロセスの重要な部分として関与するよう推進できます。

データ活用によりビジネスインテリジェンスを実現するには、従来のビジネスが抱える上記のような多くの問題を解決する必要があります。しかし、適切なプランニング、プラクティス、パートナーの採用により、機械学習の加速のようなテクノロジーによる課題解決を通じてビジネスの知見を深め、カスタマーエクスペリエンスを向上できます。

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データ管理の3つのベストプラクティス

データのニーズは組織ごとに異なりますが、フレームワークを準備することで、より簡単で効果的なデータ管理への道のりが円滑になります。以下の3項目のようなベストプラクティスは成功戦略の鍵です。

1.計画を立てる

データ管理計画(DMP)を開発し、文書化します。このドキュメントは、推定されるデータ使用量、アクセシビリティのガイドライン、アーカイブ手法、オーナーシップなどを明確化します。DMPは、参照としても生きた記録としても役割を果たし、環境の変化に応じて改訂されます。

さらに、DMPは、投資家や監査人などの関係者にデータ管理の包括的戦略を提示し、現代の過酷な市場に対する企業の準備態勢を理解するうえで重要な知見を提供します。

最適なDMPは、以下のような詳細事項を定義します。

  • 優先されるファイル形式
  • 命名規則
  • さまざまなステークホルダー向けのアクセスパラメーター
  • プロセスのバックアップとアーカイブ
  • 定義されたパートナー、およびパートナーが提供するサービス契約
  • 徹底した文書化

DMPの作成を支援するオンラインサービスは、テンプレートから計画を作成するためのガイダンスを手順を追って提供します。

2. データを格納する

上記の詳細の中でも、優れたデータ管理の中心となるのは、データの格納に対する堅実なアプローチです。最初に、ストレージのニーズに適した選択肢がデータウェアハウスかデータレイクか(またはその両方か)、そして企業データをオンプレミスに置くかクラウドに置くかを判断します。

次に、ファイル、フォルダー、ディレクトリー、ユーザーなどに適用すべき一貫性と強制力のある命名方法の概要を定めます。これはデータ管理の基盤となります。これらのパラメーターによって将来のすべてのデータの格納方法が決まり、一貫性が欠如している場合はエラーや不完全なインテリジェンスがもたらされるためです。

セキュリティとバックアップ

セキュリティが欠如したデータは危険です。したがって、すべてのレイヤーでセキュリティを考慮しなければなりません。一部の組織は、HIPPA、CIPA、GDPRなどの特殊規制の対象となり、定期監査などの追加のセキュリティ要件への対応が求められます。

セキュリティ対策が失敗した場合、バックアップ計画がビジネスの生死を分けることもあります。従来のモデルでは、すべての重要データには3つのコピー(原本、ローカルに格納されたコピー、リモートのコピー)が必要でした。一方、新しく登場したクラウドのモデルには分散型のデータ複製が含まれます。また、ストレージと転送のコストを負担しやすくなる中で、さらに多くのバックアップオプションも利用できます。

文書化の重要性

重要事項は文書化しましょう。チーム全員が宝くじの賞金を山分けしてジャマイカに行ってしまっても、セキュリティとバックアップの手順を徹底的に説明した読みやすい文書があれば、次のチームが即座に引き継ぐことが可能です。しかし、このような文書がなければ、長期的なデータ管理アプローチの一翼を担うメンバーだけが必要な知識を抱え、メンバーが担当を離れれば知識も一緒に失われます。

データストレージは、それを必要とするテクノロジーと同じスピードで変化するため、柔軟性があり、コストを管理しやすくする合理的なアーカイブ手法が必要です。

3.データを共有する

データの格納、保護、文書化のために計画をすべて準備したら、これを適切な人々と共有するプロセスを開始する必要があります。

ほかの人々が潜在的に重要な情報にアクセスする前に、以下のような重要な質問に答えなければなりません。

  • データの所有者は誰か?
  • コピーは許可されるか?
  • データに寄与する全員が他者との共有に同意したか?
  • 誰がいつアクセスできるか?
  • 著作権、企業秘密、専有知的財産などの制限された情報がデータセットに含まれているか?
  • 組織のデータから、ほかに何が明らかになるか?

上記のような質問に答えを出したら、データを共有するための場所と手段を見つけます。従来はリポジトリと呼ばれていたこの役割は、ビッグデータ管理向けにきめ細かく調整されたソフトウェア/インフラストラクチャーサービスモデル(SaaS/IaaS)が担うようになってきています。

サービスとしてのデータ管理ソフトウェア

Talendをはじめとして、業界をリードするデータ管理/統合プラットフォームは、コードの構築からコールドアーカイブストレージまで、すべてのデータ運用の移動や管理の統一的な方法を提供します。データ管理ソフトウェアは、複雑なコーディングタスクの可視化、ユーザーフレンドリーなテンプレートを使用した作業、コンプライアンスの考慮事項の管理などによって、複雑化した運用の加速化/簡素化とデータ全体の一元管理を実現します。

24時間365日のアップタイム、業界をリードする高い信頼性、習得しやすさを提供するTalendのようなサービスを使用することで、データマネージャーは、全面的に社内で構築されたアプローチ以上に、制御を強化して(時間的および金銭的な)コストを抑えることができます。

データ管理の開始

ビッグデータは、ほとんどすべての業界でビジネスに影響を及ぼしています。競争力と顧客エンゲージメントを保つため、リアルタイムの意思決定でビッグデータを活用することがますます重要になっています。それに伴い、データ全体を管理することの重要性も高まっています。

ビッグデータ管理の課題にTalendを役立て、重要なビジネスインテリジェンスを提供する方法の詳細については、Talendが提供する一連のビッグデータ管理ツールをご確認ください。また、Talend Cloud Integrationを無償でダウンロードし、今すぐ使い始めることができます。

| 最終更新日時: December 21st, 2018