データマネジメントとは何か？成功させるための3つのポイントと具体的な進め方を5ステップで解説！

近年、企業が保有するデータ量は年々増加しており、自社のデータを適切に管理する「データマネジメント」の重要性が高まっています。データ自体は保管していても、効率的にデータを活用するための体制を整備できていない会社は多いのではないでしょうか?

そこで本記事では、いま注目を集めているデータマネジメントについて、概要やメリット、成功させるための3つのポイント、具体的な5ステップの進め方まで、一挙にご紹介します。自社でデータ管理を担当されている方は、ぜひ最後までご覧ください。

データマネジメントとは？

データマネジメントは「 Data （データ）」と「 Management （管理）」という2つの英単語から成る言葉であり、その名前の通り「データを管理すること」を意味しています。

ただし、データマネジメントは単にデータの物理的な管理だけを指しているわけではありません。自社が保有するデータをビジネスに活かすことがデータマネジメントの本来の目的であり、データの保管だけでは役割として不十分です。

つまり、表面的なデータの保管だけに留まらず、取得するデータの取捨選択やデータの品質管理、データ管理の仕組みを運用・維持するための方法を検討・実行することも含めて、データマネジメントの重要な側面になります。

このように、自社の目的を達成するために必要なデータを見極め、そのデータを手間なくスピーディーに入手するための仕組みを整えることがデータマネジメントの本来の姿であると言えます。

データマネジメントのメリット

社内の情報資産を適切に管理できる

企業はたくさんの情報資産を保有していますが、すべてのデータを適切に管理できていないケースも存在します。例えば、社員の個人 PC 、ファイルサーバー、クラウドストレージなど、様々な場所にデータが点在しており、管理が困難になっているケースが挙げられます。

データマネジメントの活用により、社内に散らばった情報資産を整理して保管することができます。組織として適切なデータ管理を行うためには、データマネジメントは必要不可欠な存在だと言えるでしょう。

データに基づいた戦略策定ができる

企業が新しい戦略を立てる上でデータは貴重な存在です。会社としてさらなる成長を目指していくためには、様々な情報をもとに仮説検証を繰り返し、データに裏付けされた信頼性の高い戦略を検討する必要があります。

データマネジメントはあらゆるデータを整理された形で管理できるため、戦略策定に必要な情報をいつでも簡単に取り出せます。結果として、多くの参考データをスムーズに活用でき、データドリブンな経営を実現することができます。

スピーディーな意思決定ができる

スピーディーな意思決定は企業成長を実現するための大切な要素になります。データ管理ができていない企業では、必要なデータを抽出するために数週間以上を要することも珍しくなく、これでは意思決定のスピードは当然低下します。

データマネジメントによりデータを整理された状態で保管することで、誰もが必要なデータにすぐアクセスできる環境を整備し、会社全体の意思決定スピードを高めることができます。

自社の生産性向上を実現できる

データマネジメントにより様々なデータを分析することで、自社の業務プロセスをわかりやすく可視化できます。つまり、自社が抱える課題や問題点を発見できるため、今後の改善に向けてアクションすることが可能になります。

結果として、組織全体の業務効率化に繋げることができ、自社の生産性向上を実現することができます。このように、データマネジメントは物理的なデータ管理以外の部分でも大切な役割を担っていることを覚えておきましょう。

業務の属人化を避けることができる

データマネジメントのメリットとして、業務の属人化を防げる点も忘れてはいけません。データマネジメントは組織全体が共通の情報資産を利用できるように整理された状態でデータを保管します。

つまり、特定の担当者だけがデータにアクセスできるわけではなく、組織内の誰もが同じように情報を取得できるため、担当者の異動や退職などが発生した場合でも、慌てずに社内のデータを活用することが可能です。

データマネジメントの構成要素

データの活用計画

データマネジメントには「データをどのように活用するか？」という計画が必要になります。あらかじめ具体的な計画を立てることでデータの活用イメージが湧き、データマネジメントの効果を最大化できます。

データを管理する仕組み

自社が保有する膨大なデータを管理するための仕組みが必要になります。この仕組みは一般的にデータウェアハウス（DWH）やデータプラットフォームと呼ばれており、自社の目的に合わせて最適なものを選択することが重要です。

DWHに関して理解を深めたい方は以下の記事がオススメです。
データウェアハウス（DWH）とは？メリットや活用例まで一挙に紹介

メタデータの管理

メタデータとは、「特定のタグ付けなどにより、項目や意味が定義づけられたデータ」を意味する言葉です。膨大なデータを生の状態で保存していた場合、それぞれの特徴や関連性がわからず、効率的にデータを活用することができません。そのため、メタデータとセットで管理することで、初めて自社の保有するデータが価値のあるものになります。

メタデータ管理に興味関心がある方は以下の記事がオススメです。
Google Cloud のメタデータ管理サービス「 Data Catalog 」とは？最先端の技術で効率的なデータ検出を実現！

データ品質の担保

データをビジネスに活用するためには、データ品質の担保も重要なポイントです。例えば、データが不十分だったり古かったりする場合、思うように活用を進めることはできません。正確性、完全性、一貫性など、あらゆる観点からデータの品質を一定に保つ必要があります。

データマネジメントに関わる仕様書

データマネジメントでは、取り扱うデータの種類や量の変化に伴い、仕様変更が生じることがあります。誰もが同じようにデータマネジメントを活用できるように、計画書や仕様書などに詳細をまとめて情報を管理する必要があります。

セキュリティ対策

企業が保有するデータには機密情報が含まれるため、データマネジメントの安全性を担保するためのセキュリティ対策が必要になります。暗号化やバックアップ取得など、自社の状況に合わせて適切なセキュリティ対策を行なってください。

運用体制

データマネジメントは一過性のものではなく、企業が存在する以上は継続的に運用していくものです。そのため、組織単位でデータマネジメントを運用していくための体制づくりも重要なポイントです。各種ルールの設定や責任者の任命など、様々な観点から運用体制を検討しましょう。

データマネジメントを成功させるための3つのポイント

目的を明確化する

データマネジメントを成功させるためには目的の明確化が必要不可欠です。データは保管しているだけでは意味を成さず、有効活用してこそ真価を発揮するものです。つまり、データをどのような目的でどのように活用していくのかを事前に決めておくことが重要です。

そのためには、まず自社の状況を冷静に見つめ直し、現状の課題と将来の理想像を具体的にイメージすることが大切です。目指すべき姿が明確化できれば、データマネジメントの方向性を固めることができ、効率的なデータ活用を実現可能になります。

スモールスタートする

データマネジメントを成功に導くためには、スモールスタートが一つのポイントです。いきなり全てのデータを対象にした場合、作業工数が大きくなりデータマネジメントの導入ハードルが高くなります。

そのため、特定のデータのみに対象を絞ることで、スピーディーかつ気楽にデータマネジメントを始めることができます。仮にうまくいった場合は、その手法を横展開して全社導入に範囲を拡大することが可能です。

経営層を巻き込む

データマネジメントを成功させるためには、経営層を積極的に巻き込む必要があります。データマネジメントは組織全体で活用する仕組みであるため、社員の賛同や協力が必要不可欠です。そこで、経営層の力を借りて社内の協力体制を整えましょう。

まずは経営層へデータマネジメントのメリットや効果を説明し、データマネジメント導入に対する協力体制を得ることが大切です。経営層をうまく巻き込めれば、組織全体へスムーズにデータマネジメントを浸透させることができ、プロジェクトを進めやすくなります。

データマネジメントの進め方を5ステップで解説

ステップ1.目的を決める

まずはデータマネジメントの導入目的を決めます。現状の課題や将来の理想像を具体的にイメージして、「どのような目的でデータマネジメントを活用するのか？」という全体計画を立てます。目的が不明瞭なままだと、せっかくデータマネジメントを導入しても思うような効果を得られないため、とても重要なポイントになります。多角的な視点から慎重に検討していきましょう。

ステップ2.アウトプットをイメージする

アウトプットをイメージするとは、「データマネジメントの活用で具体的にどのようなデータを取得したいのかを考える」ということです。収集すべきデータは求めるアウトプットに依存するため、目的の明確化とあわせて重要なポイントになります。アウトプットを具体的にイメージして、効率的にデータを活用できる仕組みを整えましょう。

ステップ3.既存のデータを整理・管理する

アウトプットがイメージできたら、既存のデータを整理して保管します。組織全体でデータを有効活用できるように、誰が見てもわかりやすい形で管理しておきましょう。既存データを綺麗に管理しておけば、新しいデータを追加する場合も整理が容易になります。このとき、メタデータの管理もあわせて実施することをオススメします。

ステップ4.組織全体にデータマネジメントの必要性を伝える

既存データが整理できたら、いよいよデータマネジメントを導入していきますが、はじめに組織全体へデータマネジメント導入の必要性やメリットを伝えてください。データマネジメントは組織単位で運用するものなので、周りの協力体制が必要不可欠です。経営層や役職者など、組織のキーマンを味方につけておくとスムーズに進むことが多くなります。

ステップ5.限定的にスモールスタートする

周りの理解を得られたら、データマネジメントを特定部署などでスモールスタートします。規模を小さくすることでスムーズにプロジェクトを進めることができ、リスクも最小限に抑えることができます。現状の課題や目指すべき理想像を踏まえて、優先順位をつけながら実施する範囲を検討してください。

データマネジメントの活用事例

情報通信業

とある情報通信企業では、調達部門のコスト削減が大きな課題となっていました。現状、見積書や明細は紙であり、データとして一元管理されている状態ではありませんでした。また、メーカーごとに見積りの項目やフォーマットが統一されていないなど、とても煩雑な情報管理を強いられていました。

そこで同社はデータマネジメントを導入し、紙で保存された見積帳票などをデータ化することであらゆる情報の一元管理に成功しました。これにより、各種書類のフォーマット化はもちろんのこと、必要なデータをすぐに取り出せる環境を整備でき、結果として年間5〜7億円ものコスト削減を実現しました。

製造メーカー

とある製造メーカーはグローバルに事業を展開しており、本国にて顧客データを一元管理していました。しかし、日本特有の住所表記が誤登録されていることも多く、日本国内での販売活動に支障が出ていました。

そこで同社はデータマネジメントの導入で顧客データを整備し、今後の販売促進に活用するためのマーケティングデータベースを構築しました。これにより、リスト情報の正確性を高めるとともにデータに基づく販売施策や経営判断が可能になり、組織の生産性が大きく高まりました。

サービス業

とあるサービス業ではデータ分析による事業判断を活発に行っており、多くのデータ分析担当者が日々業務に従事していました。しかし、この担当者はデータ分析を行うためのデータ調査に多くの時間をかけており、本来注力すべき業務に集中できないといった課題がありました。

そこで同社はデータマネジメントを導入し、本当に必要なデータだけを効率的に一元管理することに成功しました。また、メタデータ収集やデータの定義情報などもデータマネジメント内に組み込むことで、担当者の手間をかけずにデータ活用を進められる仕組みを構築しました。

データマネジメントは Google Cloud （GCP）がオススメ

データマネジメントを実現するサービスは多く存在しますが、せっかく導入するのであれば Google Cloud （GCP）がオススメです。

Google Cloud (GCP) は Google が提供しているパブリッククラウドサービスです。同じ種別のサービスとしては、 Microsoft 提供の Azure や Amazon 提供の AWS などが挙げられます。

Google Cloud (GCP) は 「 Gmail 」や「 YouTube 」などの有名サービスで実際に動いているプラットフォーム技術をそのまま使用でき、非常に高いインフラ性能を誇ります。コンピューティングやストレージをはじめ、様々な機能が搭載されています。

コンピューティングという言葉は聞き慣れないかもしれませんが、クラウド環境（インターネット環境）でコンピューティングサービス（サーバー、ストレージ、ネットワーク、データベース、ソフトウェアなど）を利用することを意味しています。

この Google Cloud （GCP）には BigQuery という高性能なデータウェアハウス（DWH）が搭載されています。 BigQuery は通常では長い時間かかるクエリを、数TB（テラバイト）、数 PB（ペタバイト）のデータに対し数秒もしくは数十秒で終わらせることができ、超高速な処理が大きな特徴のサービスです。

また、データの処理速度が速いだけではなく、「データベースの専門知識がなくても扱える」、「コストパフォーマンスが高い」など、 BigQuery には様々なメリットがあります。もちろん、 Google Cloud （GCP）の多彩な他サービスともシームレスに連携できるため、あらゆるシーンで企業の業務効率化に寄与します。

せっかくデータマネジメントを検討するのであれば、ぜひ BigQuery を選択肢に加えてみてはいかがでしょうか。

BigQuery に関しては、以下の記事で詳しくご紹介しています。
超高速でデータ分析できる！専門知識なしで扱えるGoogle BigQueryがとにかくスゴイ！

まとめ

本記事では、データマネジメントの概要やメリット、成功させるための3つのポイント、具体的な5ステップの進め方まで、一挙にご紹介しました。

企業が成長していくためにはデータマネジメントは必要不可欠です。データに基づく経営判断を行うことで、よりビジネスを拡大させることができ、新たなチャンスを掴むことができます。本記事でご紹介したポイントを意識しながら、ぜひ自社のデータマネジメントを実践してみてください。

また、仮にデータマネジメントを検討するなら Google Cloud （GCP）がオススメです。 Google Cloud （GCP）に内包されている BigQuery を使用することで、超高速なデータ処理、初心者でも使いやすいインターフェース、高いコストパフォーマンスなど、嬉しいポイントがたくさん存在します。

本記事を参考にして、ぜひ Google Cloud （GCP）の導入を検討してみてはいかがでしょうか。

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