データマネジメントの基礎知識
データマネジメントとは？
データから価値を生み出すために不可欠な活動の基礎知識
データマネジメントとは？データから価値を生み出すために不可欠な活動の基礎知識
目次
データマネジメントとは？データマネジメントの基本的な考え方や企業における役割
データマネジメントは、企業のデジタル化とデータ活用が進む中で、ますます重要性を増しています。このセクションでは、データマネジメントの基本的な考え方と、企業における役割を解説します。
データマネジメントの定義
データマネジメントとは、組織にとって価値のあるデータを計画的に収集、保存、活用するための体系的な取り組みです。データマネジメント協会（DAMA International）が発行するDMBOK（データマネジメント知識体系）では、以下のように定義されています。
『データマネジメントとは、データおよび情報資産の価値を最大化し、それらを活用可能とするための計画立案、実行、監視を行うための開発、実行、監督のための事業機能である』
この定義は、以下の3つの重要な要素を含んでいます
１．価値の最大化：データを企業の重要な資産として捉え、その価値を高める
２．体系的な管理：計画、実行、監視という一連のプロセスを通じた管理
３．事業機能：経営戦略と密接に結びついた重要な機能
データマネジメントの目的
データマネジメントの主な目的は、狭い意味では「データの品質確保」、「データの効率的活用」、そして、「リスク管理とコンプライアンスの実現」です。
「データの品質確保」とは、正確で信頼できるデータを維持し、一貫性のあるデータの状態にすることで、組織全体でのデータの完全性を保証します。
「データの効率的活用」とは、必要なデータへの迅速なアクセスを可能にすることです。
「リスク管理とコンプライアンス」という観点では、データセキュリティの確保やプライバシー保護への対応、さらには各種法規制への準拠を実現します。
企業において、データマネジメントは「データ活用による企業価値の向上」を支える役割を担います。効率的で効果的なデータ活用ができるデータ、および、データ活用基盤を利用できる状態を、いかにスピーディーに実現するかが目標となります。経営目線で広く捉えると、「データマネジメント」はデータという資源から価値を生み出すために欠かせないプロセスです。「データ活用によるDXで、継続的に成長できる価値を生み出す」ということが真のデータマネジメントの価値と考えます。
「データマネジメント」のビジネスにおける位置づけ
現代のビジネスにおいて、データマネジメントはデジタルトランスフォーメーション（DX）の基盤として、また、データ駆動型経営を実現するための要として重要な役割を果たしています。
DXの基盤として「データに基づく意思決定の実現」や「デジタルサービスの品質向上・効率化」を支えています。データ駆動型経営の実現においては、「リアルタイムな経営判断の支援」や「顧客理解の深化」、「新規ビジネス機会の創出」に貢献します。
さらに、コスト最適化とリスク管理という面においては、「データ管理コストの削減」や「セキュリティリスクの低減」、「コンプライアンス対応の効率化」を実現します。特にエンタープライズ企業では、大量のデータを扱うため、体系的なデータマネジメントの実践が不可欠となっています。
常にスピーディにデータを利活用できる状態を保つ「データマネジメント」
データ活用で成果を出すためには、柔軟性を備えながら、安全かつ高性能、そして、低コストに「データを利活用できる状態」を維持できる「データマネジメント」が非常に重要になります。また、データドリブンな企業への変革には「データマネジメントの内製化」が効果的で、「データ活用によるDX」の成功の鍵を握ります。
データマネジメントのメリット
適切なデータマネジメントを実施することで、組織は様々な価値を得ることができます。以下では、主要なメリットについて説明します。
データドリブン経営の実現
データマネジメントの実践により、組織全体でデータに基づく意思決定が可能になります。信頼性の高いデータを経営層からマネージャー層まで適切なタイミングで利用できることで、勘や経験だけでなく、事実に基づく経営判断が実現します。市場動向や顧客ニーズの変化を迅速に捉え、経営戦略やビジネス施策に反映することができます。
意思決定の質、スピード向上
必要なデータに素早くアクセスでき、その信頼性が担保されていることで、意思決定の質とスピードが大幅に向上します。データの定義が標準化され、必要な情報が整理された状態で提供されることで、分析や判断に費やす時間を短縮できます。また、データの品質が確保されていることで、誤った判断のリスクを低減し、より確実な意思決定が可能になります。
業務効率化、生産性向上
データの検索や加工、レポート作成などの業務が効率化され、組織全体の生産性が向上します。データの重複や不整合が解消され、各部門が必要とするデータを簡単に取得できるようになります。また、データの自動連携や標準化されたレポート作成により、日常的なデータ処理業務の工数を大幅に削減することができます。
コスト効率化
データの重複管理の解消や、保存領域の最適化により、データ管理にかかるコストを削減できます。また、データ品質の向上により、データの修正や確認作業に費やす工数が減少し、運用コストの低減につながります。さらに、データの価値を理解し、適切なライフサイクル管理を行うことで、真に必要なデータの維持に注力し、ストレージコストを最適化できます。
リスク管理とコンプライアンス
データの重複管理の解消や、保存領域の最適化により、データ管理にかかるコストを削減できます。また、データ品質の向上により、データの修正や確認作業に費やす工数が減少し、運用コストの低減につながります。さらに、データの価値を理解し、適切なライフサイクル管理を行うことで、真に必要なデータの維持に注力し、ストレージコストを最適化できます。
データマネジメントの11の知識領域
DMBOKで定義されているデータマネジメントの11の知識領域について説明します。これらの要素は、組織全体のデータ管理を体系的に実施するための基盤となります。
データガバナンス
データガバナンスは、組織全体のデータ管理に関する方針、基準、責任を定義し、実行を監督する取り組みです。データに関する意思決定の権限と責任を明確にし、データ管理のプロセスや規則を確立します。経営層の関与のもと、組織全体でデータを適切に管理・活用するための基盤となります。
データモデリングとデザイン
データモデリングとデザインは、業務で必要となるデータの構造と関係性を設計する活動です。ビジネス要件を理解し、それをデータ構造として表現することで、効率的なデータの保存と活用を可能にします。データベース設計の基礎となり、データの一貫性と再利用性を確保します。
データストレージとオペレーション
データストレージとオペレーションは、データ基盤の整備と運用に関する実務的な作業を担います。データの効率的な格納、バックアップ、リカバリー、パフォーマンス管理など、データベースの日常的な運用管理が滞りなく行えるようなデータ基盤を構築します。データの可用性と活用時の性能を確保し、安定したシステム運用を実現します。
データセキュリティ
データセキュリティは、組織のデータを不正アクセスや漏洩から保護する取り組みです。アクセス制御、暗号化、監査ログの管理など、データを安全に保護するための対策を実施します。プライバシー保護やコンプライアンス対応も含め、データの機密性と完全性を確保します。
データ統合と相互運用性
データ統合と相互運用性は、異なるシステムやデータソース間でのデータ連携を実現して、統合されたデータを利用できるようにする活動です。データの移動、変換、同期を管理の方式を設計、実装して、組織内でのシームレスなデータ活用を可能にします。システム間でのデータの矛盾を解消したり、名寄せをしたりする業務も含まれます。
ドキュメントとコンテンツ
ドキュメントとコンテンツは、非構造化データの管理に関する領域です。文書、画像、動画などの非構造化データの保存、検索、アクセス制御を行います。メタデータの付与や分類体系の整備により、効率的なコンテンツ管理を実現します。
リファレンスデータとマスターデータ
リファレンスデータとマスターデータは、組織全体で共通して使用する基準データと主要な業務データの管理を担います。商品、顧客、取引先などの重要なマスターデータや、コード体系などのリファレンスデータを一元的に管理し、データの一貫性を確保します。
データウェアハウスとビジネスインテリジェンス
データウェアハウスとビジネスインテリジェンスは、データ分析基盤の構築と活用に関する領域です。業務システムのデータを収集・統合し、分析用のデータ基盤を構築します。経営判断や業務改善に必要な分析環境を提供し、データ駆動型の意思決定を支援します。
メタデータ
メタデータは、データに関する情報を管理する活動です。データの定義、形式、所有者、更新履歴などの付随情報を体系的に管理します。データカタログの整備により、データの検索性を高め、データの意味や関連性の理解を促進します。
データ品質
データ品質は、データの正確性、完全性、一貫性などを確保するための取り組みです。品質基準の設定、品質測定、改善活動を通じて、業務やサービスに必要な品質レベルを維持します。データクレンジングやデータプロファイリングなどの技術を活用し、継続的な品質向上を図ります。
データアーキテクチャ
データアーキテクチャは、組織全体のデータ環境の設計と最適化を担う領域です。データの構造、流れ、関係性を全社的な視点で設計し、効率的なデータ活用基盤を実現します。技術標準の策定やデータ基盤の将来像の定義を通じて、持続可能なデータ環境を構築します。
データマネジメントを実践するためのプロセスとガイド
データマネジメントを組織に導入し、効果的に実践するための一般的な順序とそのガイドを示します。
データ戦略立案
データマネジメントの成功には、明確な戦略が不可欠です。経営目標とデータ活用の方向性を整合させ、具体的な施策と期待効果を定義します。データの収集から活用までのライフサイクル全体を視野に入れ、必要な投資や体制、プロセスの概要を計画します。ビジネス価値の創出を重視し、具体的な成果指標を設定することで、着実な推進が可能になります。
データマネジメントの推進体制構築
データマネジメントの推進には、経営層のコミットメントと適切な組織体制が必要です。CDO（Chief Data Officer）やデータガバナンス組織などの全社的な推進組織を自社に合った形で整備することを検討します。推進組織では社内の各部門との連携を確立します。データオーナーやデータスチュワードなどの役割を明確化し、責任と権限を適切に配分します。また、データ活用を促進するための人材育成や組織文化の醸成も重要です。
データマネジメントの成熟度評価と目標設定
組織のデータマネジメント能力を客観的に評価し、データ戦略の達成につながる改善の方向性を定めます。データマネジメント成熟度モデル（DMM：Data Management Maturity）を参考に、現状のレベルを診断し、達成すべき目標レベルを設定します。ここでもデータ戦略の実現と整合した現実的な目標を設定し、段階的な改善計画を策定することで、着実な成熟化を実現します。
データガバナンスとデータマネジメントのプロセス設計
データの管理と活用に関するルールとプロセスを確立します。データの定義、品質基準、セキュリティ要件などの方針を策定し、それらを実現するための具体的な手順を整備します。データの収集、保管、利用、廃棄までのライフサイクル全体をカバーし、各段階での管理責任と実施手順を明確化します。
データマネジメントのためのシステム導入
データマネジメントは労力のかかりやすい業務です。低コストに効率よく実行するために、データマネジメントを支援するツールやシステムを選定し、導入します。データカタログ、メタデータ管理、データ品質管理などの機能を持つツール類が充実してきています。特にクラウドサービスやSaaSの活用も検討し、コストと効果のバランスを考慮した適切なシステム構成を選択します。
運用管理
確立したプロセスとシステムを用いて、日常的なデータ管理業務を実施します。データ基盤やデータ連携処理、品質のモニタリング、セキュリティ管理、性能管理などの運用業務を実行し、安定したデータ環境を維持します。データ活用のためのシステムやデータには変化が起きやすい特性があります。変化に対応して、運用改善ができる体制を整備します。
継続的改善サイクル
データマネジメントの実践状況を定期的に評価し、改善していきます。そのために設定した目標に対する達成度を測定し、課題を特定します。ここでもDMMを参考にできます。データ活用の進展やビジネス環境の変化に応じて、データマネジメントの戦略や体制、プロセスを見直し、より効果的なデータマネジメントの実現を目指します。成功事例や失敗から学んだ教訓を組織内で共有し、継続的な進化を促進します。
データマネジメントを成功するための重要なポイント
データマネジメントを成功させる要素は多くありますが、その中でも重要性の高いポイントをいくつか挙げて説明します。
人材戦略
データマネジメントの成功には、適切な人材の確保と育成が不可欠です。現在、多くの企業がデータエンジニアやデータアナリストなど、データマネジメントを担う専門技術を持った人材の不足に直面しています。この課題に対しては、内製化と外部リソースの活用を適切に組み合わせることが重要です。即戦力となる外部人材の活用で短期的な課題に対応しながら、社内人材の育成を並行して進めることで、持続可能な体制を構築できます。特に重要なのは、デジタル人材の育成計画を明確化し、段階的なスキル向上を図ることです。
組織・体制設計
データマネジメントの推進には、明確な組織構造と意思決定プロセスが必要というのは前述したとおりです。非常に重要なポイントですので再掲しています。データマネジメントは組織横断的な取り組みですので、推進組織を設置して、データ活用での成果を出しながら組織も成熟化していくよう計画します。
内製化
データマネジメントの効果を最大化するには、組織の内製力強化が重要です。外部依存では対応できない業務特有の課題や要件に対して、迅速かつ柔軟に対応するためです。内製化を進める際は、社員でなければ担うことが難しい役割、初期に求められる役割から段階的にノウハウを習得して、組織のスキルと経験値を着実に蓄積することが重要です。また、社内の技術者育成プログラムやナレッジ共有の仕組みを整備し、持続的な内製化体制を確立します。
《 D.Forceのデータマネジメント内製化 》
ビジネス変革の高速化にクリティカルな「データマネジメント業務の内製化」や「ガバナンス」の計画立案や実行をご支援します
データマネジメントにはアジリティー（俊敏性）と変化に対する柔軟性が求められます。そして、アジリティーを得るには内製化が欠かせません。内製化だけでは実現が難しい「尖った技術の活用」や「豊富で安定的なエンジニアリングリソース」については、外部パートナーとハイブリッドに取り組むことが重要です。D.Forceの特徴であり強みは、内製化支援と受託、外部パートナー紹介を組み合わせて、お客様の利益を第一にした最適なフォーメーション構築を支援できること。データマネジメント業務の内製化、ガバナンスの計画立案から実行までを包括的にご支援いたします。
クラウドの活用
クラウドサービスの活用は、データマネジメントの効率と柔軟性を高める重要な要素です。クラウドプラットフォームが提供する豊富なデータ管理ツールとサービスを活用することで、初期投資を抑えながら高度なデータマネジメント機能を実現できます。また、需要の変動に応じたリソースの柔軟な調整や、最新技術の導入が容易になります。データマネジメントの内製化を図る際に特にクラウドに期待できるのは自動化です。自動化が進んでいる領域はクラウドに任せることができ、ナレッジ吸収する範囲を狭めることができます。早期に成果を出すためにクラウドはとても有用です。セキュリティやコンプライアンスを考慮しながら、適切なクラウドサービスを選択し、活用することが重要です。
《 D.Forceのデータベースのクラウド移行 》
中立的な立場から、最適なクラウド移行計画を立案。豊富な知見でクラウド移行を成功に導きます
データベースのクラウド移行は、データ活用のアジリティーと運用コスト削減の有力な手段です。D.Forceは、豊富な経験と知見からクラウド移行の効果予測を定量的に示し、お客様にとって最も効果の高いクラウド移行計画を立案いたします。単なる移行にとどまらず、アーキテクチャのモダナイゼーション、運用自動化、そして、社内メンバーへのスキルトランスファー等により、データ活用の加速に貢献いたします。
スモールスタートのアプローチ
データマネジメントの導入では、スモールスタートのアプローチが効果的です。大規模な改革を一度に実施するのではなく、特定の領域や部門から着手し、成功事例を作ることで、組織全体への展開を円滑に進めることができます。具体的には、データの価値が明確で、比較的短期間で効果が見込める領域を選定し、実証的なプロジェクトを実施します。その成果を基に、段階的に対象範囲を拡大していくことで、リスクを最小限に抑えながら、確実な成果を積み上げることができます。
データマネジメント領域における最新トレンドや潮流
企業のデータマネジメントは、組織の戦略や状況に応じて柔軟に適応していく必要があります。特に重要なのは、データから価値を創出するための仕組みづくりと、それを実現する組織能力の強化です。データマネジメントの領域では、日々新しいテクノロジーや方法論、ムーブメントが次々に登場しています。その中から、先進的な企業が取り入れているトレンドを紹介します。さらに、現在すでに動き始めている潮流や今後の展望も合わせて紹介します
モダンデータスタック
クラウドネイティブな環境を前提とした新しいデータ基盤のアーキテクチャが主流になっています。データ収集、保存、変換、分析までの一連のプロセスを、クラウドネイティブなサービスやSaaSを組み合わせて実現するアプローチです。モダンデータスタックのサービスは多数あります。主なサービスは、Snowflake、Databricks、BigQuery、Fivetran、dbt、TROCCOなどです。これらのサービスを組み合わせることで、柔軟で拡張性の高いデータ基盤を構築できます。従来の単一のクラウドプロバイダーのサービスを組み合わせるソリューションから、目的に応じてクラウドプロバイダーのサービスやモダンデータスタックのサービスを組み合わせるアプローチへと移行が進んでいます。先端の領域では新たな動きもあり、今後も変化が大きく目が離せません。データマネジメントの生産性を高めるトレンドが生まれてくることが期待されます。
データの民主化
組織全体でのデータ活用を促進する「データの民主化」が重要なトレンドとなっています。ノーコード/ローコードツールの発展により、技術的な専門知識がなくても、必要なデータにアクセスし、分析できる環境が整ってきました。セルフサービス型のBIツールやデータカタログにより、ビジネス部門が主体的にデータを活用できるようになっています。ただし、データの品質管理やセキュリティ確保との両立が課題となっています。統制をかけてネガティブな影響を抑えながら生産性やスピードを上げる工夫が欠かせません。
DBRE
スタートアップやメガベンチャーを中心に、Database Reliability Engineering（DBRE）の実践が広がっています。従来のデータベース管理者（DBA）の役割を超えて、データ基盤の安定性と進化の促進、生産性をバランスよく高める取り組みです。クラウドネイティブな環境での大規模データ処理に対応し、自動化とSRE（Site Reliability Engineering）の手法を取り入れた運用が広がってきつつあります。データ活用が進むほどデータ基盤に大きな変化や変更が発生するようになります。対策を取らないとデータ基盤やデータの運用業務が肥大していき、予算の多くが運用に取られるようになっていきます。そうすると、せっかく費用をかけて進めたデータ活用も再投資が難しくなり持続的な企業の発展に充分に寄与するのが難しくなります。DBREは自動化を常に進めることで積極的に変化を起こしながらデータ基盤のコストを抑える取り組みです。そのために、データ基盤でも、継続的なモニタリング、インフラのコード化、自動化、新たな技術や方法論の習得など、組織的なエンジニアリングが求められています
D.Forceは、データベース運用＝「オペレーション中心の低付加価値」という守りの取り組みから、「開発生産性の向上やデータ活用の加速＝利益に貢献する付加価値」という攻めの取り組みに変えるお手伝いをいたします。
《 D.Forceのデータベース信頼性エンジニアリング（DBRE） 》
DB運用開発生産性の向上とデータ活用の進展に貢献するデータベース運用
データマネジメントへのAI活用
AIテクノロジーがデータマネジメントに新たな可能性をもたらしています。データの品質管理や異常検知において、機械学習モデルが自動的にデータの不整合や異常値を検出し、修正を提案します。メタデータの自動生成や分類においても、AIが効率的な管理を支援します。また、自然言語処理技術により、データカタログの検索や活用が容易になり、より直感的なデータ探索が可能になっています。他にも用途は幅広く、今後データマネジメントのあらゆる領域でAI活用が進んでいくと考えられます。
非エンジニアの役割拡大
ノーコード/ローコードツールの発展により、技術的な専門知識を持たないビジネス部門のメンバーも、データマネジメントに直接関与できるようになります。データの収集、統合、分析といった作業が、直感的なインターフェースを通じて実行可能になり、データ活用の裾野が大きく広がります。この変化により、データマネジメントの担い手が多様化し、より業務に即した柔軟なデータ活用が促進されます。ただし、データの品質管理やセキュリティの確保といったデータガバナンスの課題が重要性を増し、エンジニアの役割となります。
データマネジメント事例
データマネジメントに成功している当社顧客の事例をご紹介します。詳細はリンク先をご覧ください。
株式会社ミスミグループ本社 様
【3,000万点の商品から最短で欲しい商品を探す － 「時間戦略」】を掲げる株式会社ミスミグループ本社様は、製造業における部品等の調達業務における、不要な作業や在庫など、数々の「無駄」を効率化し、「顧客時間価値」を創り出してきました。3000万点超を扱うECサイトにおいて、顧客企業が商品検索につし安時間を削減し、購入体験を大幅に向上できるよう、内製開発体制のもと、自然言語処理を担う独自AIモデルを実装。その結果、クリック率20％増、商品探索時間18％改善を達成し、国内大企業で目覚ましい実績を挙げている先端事例として注目を浴びています。
以前からデータの整備に力を入れているデータマネジメントの先行企業ですが、さらに先端AI技術を活用することで、独自データを価値に変えることに成功しています。
《 株式会社ミスミグループ本社 様 事例 》
「ミスミグループ本社様が目指す製造業の「業界DX」で
先端技術活用と高速開発を実現する「基盤刷新」と「内製体制構築」を支援」
