データマネジメントとは? 実施時の課題や成功のコツ、事例について解説

デジタル化が加速する現代市場では、ビッグデータの戦略的活用が求められています。そこで重要な役割を担うのが「データマネジメント」です。本記事では、データマネジメントの概要や活動内容、必要とされる理由などについて解説します。併せて、データ分析プラットフォームを構築するサービスを紹介しますので、ぜひ参考にしてください。

データマネジメントとは?

データマネジメントとは、“ビジネスの成長と成果のために「データをビジネスに活かすことができる状態を継続的に維持、さらに進化させていくための組織的な営み」により、データを利活用すること”を指します。

データマネジメントを構成する基本的な概念は、以下の4つです。

データの定義

データマネジメントの対象となるのは、「ビジネスデータ」と「メタデータ」です。ビジネスデータは事業活動を介して収集されるデータを指し、顧客情報や売上データ、取引履歴、購買情報、製品データなどが該当します。

一方、メタデータはデータ自体の属性や特性、構造などを意味します。たとえば、データのテーブル名やカラムのプロパティ、プライバシーレベル、アクセス権限、データベーステーブルのスキーマ情報などが含まれます。

また、データマネジメントの重要なカテゴリーとして挙げられるのが、「構造化データ」と「非構造化データ」です。構造化データは、ExcelファイルやCSVファイルのように、「列」と「行」の概念を有するデータを指します。非構造化データはテキストや音声、画像、動画といった構造が定義されていないデータです。後者は規則性がなく、そのままでは処理が困難なため、構造化データに加工・変換してデータウェアハウスに格納し、その後BIツールやマシンラーニングなどに送出されます。

データマネジメントの活動内容

データマネジメントの活動内容を簡潔にまとめると、以下のようになります。

データマネジメントの第一ステップは、データの戦略的活用に向けたロードマップである、データアーキテクチャの設計です。次に、要件を洗い出してデータの構造や関係性を定義し、ビッグデータを統合的に管理する仕組みを構築・維持します。そしてデータガバナンスを策定するとともに、構造化データと非構造化データを加工・変換して経営判断や意思決定に活用する、というのが基本的なプロセスです。

データマネジメントはなぜ必要なのか?

データマネジメントの本質的な役割は、利益の最大化です。現代は、AIやIoTといったデジタル技術の進歩・発展とともに市場の成熟化が加速しており、商品・サービスのコモディティ化に伴って、競合他社との差別化が困難な時代になりつつあります。情報爆発時代と呼ばれる現代市場において競争優位性を確保するためには、事業活動を通して集められたビッグデータの戦略的なマネジメントが必要です。

しかし、デジタル化の進展に伴って、企業が取り扱うデータの総量は年々増加していく傾向にあり、情報の健全性や安全性、機密性を確保しつつ事業領域に活用するのは容易ではありません。

データドリブンな経営体制を構築するためには、単にデータプラットフォームを実装するだけでなく、データの戦略的活用を推進する仕組みやルールの整備が求められます。そのために欠かせないのがデータマネジメントであり、ビッグデータを取り扱う上で非常に重要な役割を担うマネジメント手法です。

データマネジメントを行う上での課題

データマネジメントを実践する際の課題として挙げられるのが、以下の4つです。

データプラットフォームの構築

データ分析の一連のプロセスを効率的に実行するためには、データレイクやデータウェアハウス、ETLツール、ELTツール、BIツールなどを導入し、ビッグデータ分析に最適化されたデータプラットフォームを構築しなくてはなりません。その際、データプラットフォームの規模に応じたIT投資が求められるとともに、指数関数的に増大していくビッグデータをどのようにして管理するかが課題となります。

データが複雑化したときの開発コスト増加

先述したように、デジタル技術の進展とともに企業が取り扱うデータの総量は年々増大しており、それに伴ってデータベースに蓄積される情報の複雑性も増していく傾向にあります。

データの構造や形式が複雑化すると、対処に必要なシステムの開発コストと投資リスクが増大する点に注意が必要です。また、データソースが追加されるたびに構成が複雑化し、分析プロセスの属人化を招くという課題も懸念されます。

必要なデータの迅速な取り込み・供給

基本的に生データは粒度やフォーマットが統一されておらず、不正確な情報や重複データなどが含まれているのが一般的です。データ分析を効率的に実行するためには、データの欠損値や外れ値をクリーニングする、前処理と呼ばれる工程を踏まなくてはなりません。

前処理に時間を要するとビジネスチャンスを喪失する可能性があるため、いかにして必要なデータを迅速に取り込み、供給するかが重要な課題となります。

煩雑なデータ管理

基本的に加工される前の生データは、データレイクで保管されます。データレイクは、構造化データはもちろん、非構造化データも含めたあらゆる形式の生データをそのまま保管できるため、データマネジメントを推進する上で欠かせないソリューションのひとつです。

しかし、データレイクに無秩序にデータを取り込むと、情報の規律性と検索性が著しく低下します。必要な情報を見いだせない状態であるデータスワンプに陥ってしまうため、どのようにして煩雑なデータ群を管理するかが重要です。

データマネジメントを成功させるコツはスモールスタート

データプラットフォームを構築しても、ビッグデータ分析に関するナレッジが蓄積されていなければ、事業領域には活用できません。また、データプラットフォームの構築には相応の投資リスクを伴うため、不確実性を最小化するためにもスモールスタートを意識することが重要です。将来的に拡張されることを想定しつつアーキテクチャを設計し、実績を積み上げながら徐々にステップアップしていくと、導入コストと投資リスクを最小限に抑えられます。

データマネジメントの導入を検討中なら「データ分析プラットフォーム構築サービス for Microsoft Azure」

「データ分析プラットフォーム構築サービス for Microsoft Azure」は、Microsoft Azure のデータ分析に関連するソリューションを活用し、クラウドベースのデータプラットフォームを構築するサービスです。物理的なハードウェアを導入する必要がなく、データ分析に特化したソリューションが搭載されているため、ITインフラの管理コストを削減しつつ、データマネジメントの合理化を同時に実現できます。

ソリューション内容

「データ分析プラットフォーム構築サービス for Microsoft Azure」で提供される主要なソリューションは、「Azure Synapse Analytics」と「Power BI」の2つです。Azure Synapse Analyticsは、データウェアハウスとビッグデータ解析を統合したデータプラットフォームで、大量データの超並列処理と高速読み込みを実現します。Power BIは、構造化された情報のデータビジュアライゼーションに特化したBIツールです。

この2つのソリューションを主軸として、データの収集・蓄積・抽出・加工・可視化・分析をひとつのプラットフォームで実行できる環境を構築します。

導入事例：保険業

ある保険会社では、複数の業務システムにデータが散在し、データの抽出やシステム間のデータ連携が課題となっていました。保険会社で扱うデータは多岐にわたり、保険契約データや顧客情報、ファイナンシャルデータ、クレーム情報、リスク評価データ、市場動向データなどを統合的に管理しなくてはなりません。

そこで同社は「データ分析プラットフォーム構築サービス for Microsoft Azure」の導入により、膨大なデータ群をひとつのプラットフォームに集約するとともに、膨大なデータ群を蓄積できるデータベースと、多様な分析要求に対応できるデータ分析基盤の構築を実現しました。

まとめ

データマネジメントは、データの戦略的活用を推進するとともに、データドリブンな経営体制を継続的に進化させていく組織的な営みです。市場の成熟化とともに差別化が困難となる現代市場では、ビッグデータの活用が重要課題となっています。しかし、データマネジメントを実践するためには、データプラットフォームの構築や、データの複雑化による開発コストの増大といった課題があります。

こうした課題を解消するためには、スモールスタートを意識した段階的なステップアップが重要です。また、クラウドベースのデータプラットフォームを構築できれば、投資リスクを最小化しつつデータマネジメントの合理化を推進できます。データマネジメントに取り組んでいる企業様は、「データ分析プラットフォーム構築サービス for Microsoft Azure」の導入を検討してみてはいかがでしょうか。