データマネジメントとは？必要とされる理由やメリット・課題の解決方法を紹介

現代のビジネス環境において、データを効果的に活用することは企業の成長に直結します。
データの整理や保存、セキュリティ対策の重要性が増していることに加え、AIや機械学習の活用が進む中、企業が競争力を維持するためには、最新のツールやサービスを導入してデータ活用を促進することが重要であり、膨大なデータを効率よく管理・活用するには、適切なデータマネジメントが欠かせないのです。

本記事では、データマネジメントの重要性、そのメリット、そして今後のトレンドについて解説します。

1. データマネジメントとは何か？

データマネジメントとは、目的に応じたデータをいつでも活用できるように、継続的に維持・管理することを指します。企業がビジネスのあらゆる場面で、有効なデータを活用する基盤となる重要なプロセスです。

膨大なデータが日々生成される現代において、データの収集、整理、保存、活用、そして保護を適切に行うことは、企業の競争力を高めることにつながります。

データマネジメントの定義と目的

データマネジメントの定義は、企業や組織が保有する情報を適切に管理し、ビジネスに活用するための活動全般を指します。

例えば、各店舗やオンラインの売上データを統合し、重複や欠損を防ぐ活動や、可視化ツールを使って売上の推移や地域ごとのパフォーマンスを見える化して、リアルタイムで確認できるようにする活動など、データを蓄積、整理、可視化、利用、保護する活動全般がデータマネジメントに当てはまります。

現代のビジネス環境では、データは「情報資産」としての価値を持ち、その有効活用が競争力の源泉です。適切に整備されたデータを活かすことで、企業は迅速な意思決定を可能にし、業務効率化や市場競争力を高めることが可能になります。
特にDX（デジタルトランスフォーメーション）が進行する今、データを適切に管理し、効果的に活用することは、企業の持続的な成長に不可欠な要素です。

例えば、顧客の購買履歴の分析にデータを活用すれば、パーソナライズドマーケティングを通じて最適な商品提案ができるようになります。さらに、リアルタイムの在庫データを活用して供給チェーンを最適化すれば、無駄なコストの削減も実現可能です。このようにデータを駆使することは業務効率の向上、顧客満足度の向上、最終的には長期的なビジネスの成長につなげられます。

このようにビジネスの成長という観点からも、企業のリスクヘッジという観点からもデータマネジメントは大きな効果をもたらします。業務効率の向上にもつながるので、生産性が高まるのはもちろん、働き方改革による企業のイメージアップにも結び付きます。

データマネジメントを構成する11の領域

データマネジメントは、さまざまな要素が絡む包括的なプロセスです。これを効果的に行うための一般的なフレームワークとして、世界的に広く受け入れられている「DMBOK[1] （Data Management Body of Knowledge）」があります。

DAMA Internationalという国際的なデータ専門家組織が策定したこのフレームワークは、データマネジメントにおけるベストプラクティスを提供し、データ設計、統合、コンプライアンス管理など複雑な分野を11の領域に分類しています。

下記DMBOKのガイドラインを活用することで、企業はデータ管理の標準化を進められ、効率的かつ一貫した運用まで可能です。また、共通の用語やフレームワークを用いることで、データマネジメント実務者同士のコミュニケーションが円滑になり、データ活用の効果をさらに高められます。

1.  データガバナンス：データに関する方針やルールを策定し、それに基づいてデータ管理を推進する活動です。データの一貫性や透明性が確保され、企業全体でのデータ利用が適正化されます。
2. データアーキテクチャ：組織が保有するデータの構造を設計し、データの蓄積・管理方法やビジネスへの活用方針を定めます。適切に設計することで、データ活用の効率が向上します。
3. データモデリングとデザイン：データの構造化や関係性の定義を行い、データの管理を容易にします。ビジネスプロセスの最適化が進みます。
4. データストレージとオペレーション：データの保存・管理・アクセスに関する運用を定め、データの安全性と可用性を確保します。
5. データセキュリティ：データの機密性、完全性、可用性を守るために、セキュリティ対策を講じ、不正アクセスやデータ漏洩を防ぎます。
6. データ統合と相互運用性：複数のシステム間でデータを統合し、部門間やシステム間で一貫したデータ利用を可能にします。
7. ドキュメントとコンテンツ管理：データに関連する文書やコンテンツを管理し、必要に応じて迅速にアクセスできる状態を保ちます。
8. 参照データとマスタデータ：企業全体で共有される重要なデータの一貫性と正確性を確保し、他のデータとの整合性を保つ活動です。
9. データウェアハウジングとビジネスインテリジェンス：企業内のデータを集約・分析し、意思決定を支援するための可視化やレポート作成を行います。
10. メタデータ管理：データの内容や性質に関する情報（メタデータ）を管理し、データの検索性や利用性を向上させます。
11. データ品質：データがビジネスに利用できる品質であることを確認し、その維持に努める活動です。
    
    

2. データマネジメントを行うメリットと最適化のポイント

データマネジメントは、企業のデータを効率的に管理・活用するための基盤です。迅速な意思決定、業務の効率化、リスクの軽減など、さまざまなメリットを享受できます。

具体的にどのようなメリットがあるのか、以下の4項目に分けて紹介します。

データマネジメントの4つのメリット

迅速な意思決定を可能にする

データマネジメントの最大のメリットともいえるのが、意思決定の迅速化です。データを適切に統合し、分析しやすい形で管理することで、ビジネスにおける判断をデータに基づいて行えるようになります。
例えば、企業内の異なるシステムに分散していた情報を一元化することで、各部署が必要なデータにすぐアクセスできるようになり、迅速かつ正確な判断を行えるようになります。機会損失の防止や生産性のアップなどにつながるでしょう。

業務効率化への寄与

データマネジメントは、業務効率の向上にも大きく貢献します。データの重複や散在を減らすことで、管理が効率化され、データの更新や検索にかかる時間が短縮されます。その分を重要な業務にリソースを集中させることが可能になります。

特に、ETLプロセス（データの抽出、変換、書き込み）を簡略化するツールの活用は、業務効率化の大きなポイントです。ETLツールは、異なるシステムから必要なデータを抽出し、企業が利用しやすい形に変換した後、指定のデータベースに自動で書き込んでくれます。自動化により、従来手作業で行っていたデータ集約や整理のプロセスにかかる時間と労力が大幅に削減されます。その結果、業務全体がより効率的に進むようになり、生産性アップや労働環境の改善につながります。

非構造化データの管理と活用

データマネジメントは、従来の構造化データだけでなく、非構造化データの管理にも対応できます。非構造化データとは、文章、画像、音声、動画などのデータを指し、これまで管理が困難とされてきました。

しかし、データマネジメント手法を活用することで、適切に整理しビジネスに有効活用できる形への変換が可能です。従来は見過ごされていた重要な情報を発掘しやすくなり、分析や意思決定に役立てられるようになります。

データセキュリティの強化

データの取り扱いに関するポリシーの策定やアクセス権限の設定を行うことで、機密情報の漏洩や不正アクセスを防ぎ、データを適切に保護できます。

例えば、アクセス権限を役職や業務内容に応じて設定することで、機密情報へアクセスできる人員を必要最低限に制限できます。また、特定のデータを暗号化することで、外部に流出しても読み取られないように保護することも可能です。

さらに、監査ログを定期的に記録・確認することで、誰がどのデータにアクセスしたか追跡し、不正があれば迅速に対応できる仕組みを整えられます。もし漏洩しても原因が明確になるので、改善・予防が行いやすくなるのもメリットです。
特に、個人情報や財務データなど機密性の高いデータを扱う企業は、データマネジメントによりセキュリティリスクを大幅に軽減できます。

 データマネジメントの最適化と成功のポイント

データマネジメントが最適化されることで、企業全体でデータの統合と有効活用が促進され、以下のメリットが得られます。

データマネジメントを成功させるためには、以下の2つのポイントを押さえることが重要です。

データマネジメントのプロセスを最適化することで、企業全体の業務効率とデータ活用の向上に直結し、長期的な競争優位性の確立に貢献します。

3.データマネジメントにおける課題とその解決策

データマネジメントを実践するには、多くの課題があります。なぜデータの効率的な活用が難しくなるのか、代表的な課題とその具体的な解決策について解説します。

よくあるデータマネジメントの5つの課題

システム環境の混在とデータの分散

多くの企業では、異なるシステムやプラットフォームが併存しており、データが分散しています。このような状況では、データの一貫性を保ちながら統合するのが難しく、ビジネスに活用できる形にするまで多大なリソースを要します。

専門的なデータマネジメントツールなどを導入すると操作が難しくなることも課題です。誰でも扱えるように、シンプルで直感的なデータ統合ツールのニーズが高まっています。

データ活用の文化が浸透していない

一部の企業では、データ活用の文化が根付いておらず、データが蓄積されても具体的な活用方法が共有されていない場合があります。この結果、データが十分に活用されず本来の価値が発揮されません。

例えば、顧客データが蓄積されているにもかかわらず、顧客ニーズを分析したり、パーソナライズドマーケティングを実施したりできていない場合、売上アップの機会を逃してしまいます。
また、データを基にした意思決定ができないため、競合企業に対する迅速な対応や業務改善の機会も失われるかもしれません。

データマネジメントへの投資に対する理解不足

データマネジメントには、初期投資としてデータ管理ツールの導入費用やクラウドストレージの利用料、データ統合システムの導入費用、コンサルへの依頼、専門知識を持つ人材の採用・育成など、さまざまなコストが必要です。
中には、数百万〜数千万円規模の投資が必要となるケースもあります。

さらに、データマネジメントは導入後すぐに成果が見えるわけではありません。データの一元化や統合データを活用した業務効率の向上、意思決定の精度向上には、一定の期間が必要です。効果が現れるまでには、数か月から1年以上かかることもあり、特に大規模なシステム導入や組織内のデータ活用文化の定着には時間がかかる傾向にあります。
そのため、経営層の中には短期的なリターンが見込めないと判断し、投資に慎重になる場合もあります。

企業組織のサイロ化

企業の成長に伴い、部門ごとの独立性が強まると「サイロ化」が進行し、各部門が独自にデータを管理するようになりがちです。サイロ化とは、部門間で情報が閉じられ、他の部門と共有されない状態を指します。

データの一貫性や共有性が損なわれ、部門間の情報連携が滞ることになります。
例えば、営業部門とマーケティング部門が異なるデータベースを使用していると、顧客情報が正確に共有されず、顧客対応やマーケティング施策に不整合が生じるでしょう。サイロ化は組織全体のパフォーマンスや意思決定に悪影響を及ぼします。

横断的な推進を担うリーダーの不在

データマネジメントを全社的に推進するには、各部門にまたがる活動であり、全体の調整や方向性の統一が必要なため、部門を横断するリーダーシップが不可欠です。リーダーが不在の場合、各部門が独自にデータを扱い、全社的なデータ戦略が統一されずに進行するかもしれません。
リーダーがデータ戦略を統括することで、部門間の連携が促進され、データの一貫性や共有性が確保され、組織全体でのデータ活用がスムーズに進みます。また、リーダーは経営層と現場をつなぐ役割も果たし、経営方針に基づいたデータ活用を推進し、全社のデータ戦略を戦略的に進行させることが可能です。

課題への対処法

こうした課題に対しては、下記のような対応が考えられます。

組織内でのデータ活用文化の醸成

データマネジメントを成功させるには、組織全体で「データは価値ある資産である」という認識を共有し、データ活用の文化を醸成することが重要です。

具体的には、従業員へのトレーニングや、データに基づく成功事例の共有を通じて、データを積極的に活用する姿勢を育てます。従業員がデータの重要性を理解することで、業務にどう役立てるかを思案できるようになります。

また、定期的にデータ分析やレポート作成を行うことで、データが日常業務に組み込まれ、データに基づく意思決定が自然と増えることに。こうしたプロセスを通じて、従業員はデータを「特別なもの」ではなく、日常的な業務ツールとして扱うようになり、データ活用がさらに促進されます。

部署横断型チームの構築

サイロ化を解消し、全社的なデータ活用を進めるには、部署を超えた部署横断型チームの構築が有効です。このチームには各部署の代表者を配置し、データの共有や課題解決に取り組むことで、組織全体の連携が強化されます。

特に、異なるシステム間でのデータ統合や共通フォーマットの適用が重要です。部門ごとに分断されたデータを一元管理し、情報共有がスムーズになります。

組織全体の連携が強化されると、異なる部門同士がリアルタイムで同じデータを活用できるようになり、意思決定のスピードが向上します。また、業務プロセスの効率化や市場への迅速な対応も可能となり、結果として企業全体の競争力が高まり、柔軟で迅速なビジネス展開が実現します。

長期的な視点でのデータマネジメントへの投資

データマネジメントは短期間で成果が得られるものではなく、長期的な視点での投資が必要だと経営層が理解できるように、データマネジメントによる中長期的な効果やリターンを具体的に伝えることが重要です。

例えば、業務効率の向上、迅速な意思決定によるコスト削減、データセキュリティの強化など、実際の成果や他社の事例などを示すことで理解が深まります。

データマネジメントツールの活用

データ統合の効率化を進めるには、直感的に使えるデータマネジメントツールの導入が効果的です。

例えば、フューチャーアーティザンの製造業データ活用基盤「YDC SONAR」であれば、ノーコードで全工程のデータがつながるため、プログラミング知識がないユーザーでも簡単に操作でき、工程間・拠点間のデータを横断的に分析できます。データの整理・処理にかかる時間を大幅に短縮できるので、最も重要で時間を割くべき分析に注力でき、社内リソースを有効に活用しながら業務効率を改善させることが可能です。

データ量の増加やシステムの複雑化にも対応でき、ミスのリスクや重要なデータを失うリスクも最小限に抑えられます。

4.データのセキュリティと品質管理

データのセキュリティと品質管理は、信頼性のあるデータをビジネスで活用するために欠かせません。正確で一貫性のあるデータを維持しつつ、不正アクセスやデータ漏洩のリスクを最小限に抑えることで、企業の競争力を高められます。データ品質を保つための基本原則や、セキュリティ対策について解説します。

データ品質を保つための基本原則

データ品質とは、データが正確で信頼性があり、一貫性が保たれている状態を指します。
もしデータが正確でない場合、ビジネスの意思決定や分析に誤りが生じ、損失や誤解を招く可能性があります。例えば、誤ったデータを基にした戦略立案や商品開発により、経済的損失を引き起こすかもしれません。そのため、データ品質の維持は企業のパフォーマンス向上に直結する重要な要素です。

データ品質を維持するためには、適切なデータ収集と加工が不可欠です。信頼できるデータソースを選び、必要なデータのみを正確に収集することで、不要なデータの蓄積や過剰処理を防げます。
さらに、データ重複や誤りを防ぐために、自動検証ルールを設定し、入力時にエラーがないかチェックするのも大切です。加工の段階では、一貫したフォーマットに整えることでデータを標準化すると、異なるデータセットの比較や統合が容易になります。

データ品質維持のためのチェックポイント

データ品質を保つためには、定期的に以下の項目をチェックすることが重要です。

データマネジメント導入時に意識するのはもちろんですが、定期的に正しく行えているかチェックすることで、データの品質を維持できます。

データセキュリティの強化

データセキュリティを強化する上で、データガバナンスは重要な役割を果たします。データガバナンスとは、データの取り扱いやアクセスに関する方針やルールを定め、データが適切に保護されることを保証するプロセスです。

不正アクセスやデータ漏洩のリスクを軽減し、信頼性のあるデータ運用が可能になります。データガバナンスは、全社的に取り組むべき課題であり、トップダウンでの明確なポリシー策定が不可欠です。

安全なデータ保護のための具体的な対策としては、以下の具体的なセキュリティ対策が効果的です。

これらの対策を講じることで、企業はデータの安全性を高め、顧客やパートナーからの信頼を維持できます。

5-1.データマネジメントを支えるツールとサービス

データマネジメントを効率的に進めるには、適切なツールやサービスの選定が欠かせません。企業の規模やニーズに合ったツールを導入することで、データの統合、管理、分析がスムーズになり、業務の効率化や意思決定の迅速化が期待できます。データマネジメントツールの選び方やその活用のポイントについて解説します。

データマネジメントツールの選び方

データマネジメントツールを選ぶ際には、企業の規模やニーズに合ったものを選定することが重要です。以下のポイントを考慮することで、最適なツールを見つけやすくなります。

データマネジメントツールの活用事例

データマネジメントを効果的に行うには、適切なツールを活用することが重要です。
例えば、データの視覚化や分析を得意とするデータマネジメントツールの1つである「Tableau」はデータの視覚化に優れており、複雑なデータを直感的に把握できるダッシュボードを簡単に作成できるため、迅速な意思決定をサポートします。

また、データ統合の効率化には、フューチャーアーティザンの製造業に特化した「YDC SONAR」のようなシンプルな操作性を持つツールが有効です。「YDC SONAR」はプログラミング知識が不要で、マウス操作だけでデータの抽出、加工、描画などをスムーズに行えるため、簡単にグラフの作成などデータを見える化できます。

データを最大限に活用するためには、目的に沿ったデータ加工が必要ですが、抽出や加工のハードルが低くなることで、誰もが必要なデータを作成でいきるようになり業務の効率化やビジネスの加速化につながります。

5-2.プロフェッショナルなサービスの活用

データマネジメントを効率的に進めるためには、プロフェッショナルなサービスの活用も有力な選択肢です。

例えば、NTT東日本はAWSやAzureといった大手クラウドプラットフォームの資格保有者が、データの統合や管理をサポートするサービスを提供しています。企業は自社でのデータ管理の負担を軽減し、クラウドベースで安全かつ効率的なデータ運用が可能です。

他にも、データマネジメントの専門コンサルタントやシステムインテグレーターが提供するサービスもあります。これらのサービスは、データ管理の計画策定から導入、運用までを一貫してサポートし、企業がデータを効率的に管理・活用できるよう支援します。

また、最新技術やツールの提案を通じて、企業のデータ戦略を強化することも可能です。

サービス利用のメリットと選び方

プロフェッショナルなサービスを利用するメリットは、専門知識を持つプロがデータマネジメントを支援するため、スムーズに進められる点です。
特に社内に専門知識を持つ人材が不足している場合、専門知識を持つプロに支援を依頼すると導入や最適化が迅速に行えます。

また、クラウド環境の構築、セキュリティ対策、バックアップ・リカバリー体制の整備なども含まれるため、信頼性の高いデータ運用が実現します。
サービスを選ぶ際には、以下のポイントを考慮しましょう。

6.データマネジメントの未来とトレンド

データマネジメントは、技術の進化と共に急速に変化しています。特に、AIや機械学習の導入により、データの収集や分析が自動化され、より効率的かつ高度なデータ活用が可能な時代が到来しています。

これからのトレンドを把握し、企業がどのようにデータ戦略を強化すべきかを考えることは、競争力を保つために非常に重要です。今後のデータマネジメントの展望と最新トレンドについて解説します。

データマネジメントの今後の展望

AIや機械学習の進化により、データマネジメントは大きく変化しています。従来はExcelなどで手動管理されていたデータも、今後はAIが自動で分類し、予測分析や異常検知を行うようになるでしょう。

例えば、AIがリアルタイムでデータを監視し、誤りや重複、欠損データを自動的に検出・修正することで、正確さ・一貫性・最新性が保たれた、ビジネスに活用しやすい精度の高いデータが維持されます。

さらに、機械学習モデルを活用することで、ビジネスニーズに基づいたデータの予測や洞察をリアルタイムで提供でき、意思決定のスピードが大幅に向上するでしょう。

グローバルな視点では、データマネジメントの重要性がますます高まっています。特にGDPR（一般データ保護規則）などのプライバシー保護に関する法規制の強化に伴い、データ保護と管理の徹底が求められています。また、データの越境移動やグローバル企業間でのデータ共有が増加しているため、各国の法規制を遵守しながら、安全かつ効率的にデータを運用しなくてはなりません。

さらに、データ民主化の進展により、データサイエンスやデータ分析が特定のエキスパートだけでなく、一般のビジネスパーソンにも広がりつつあります。これは、クラウドベースのデータ分析ツールやデータ可視化技術の進化が大きな役割を果たしています。

組織が今から取り組むべきこととは

今後のデータマネジメントに備え、組織は長期的な視点で戦略を立てる必要があります。特にAIや機械学習を取り入れるためには、社内のデータ基盤を強化し、柔軟に対応できるシステムを構築することが不可欠です。

データ戦略は、データの収集から活用まで一貫したプロセスを含め、現状の課題や目標に合わせてカスタマイズすることが重要です。また、データのライフサイクル全体をカバーするポリシーの策定やデータガバナンスの強化も、将来のデータマネジメントにおいて欠かせません。

継続的なデータマネジメントの改善とアップデート

データマネジメントは、一度確立すれば終わりではなく、継続的な改善とアップデートが必要です。データの増加や技術の進化に伴い、新たな課題やニーズが発生するため、システムの定期的な見直しと最適化が求められます。

例えば、データ品質を維持するための自動監視システムの導入や、新たなデータ保護規制への対応が必要です。また、社内の従業員が最新のデータ分析ツールを使いこなせるよう、定期的なトレーニングやスキルアップの機会を提供することも重要です。

これらの取り組みを通じて、組織は未来のデータマネジメントに対応し、競争力を強化できるでしょう。

7.まとめ

データマネジメントは、企業が膨大なデータを効果的に活用し、ビジネス成長を促進するために重要です。適切なツールやサービスを導入することで、データ管理の複雑さを軽減し、業務の効率化や迅速な意思決定、セキュリティ強化を実現できます。

AIや機械学習を活用すれば、データの活用範囲も広がります。まずは現在のデータ環境を見直し、フューチャーアーティザンの「YDC SONAR」などのツールや専門的な支援サービスを利用することが、長期的な成長に繋がるでしょう。

データ統合ツールの導入を検討中の企業様にとって、YDCの「YDC SONAR」は理想的なソリューションです。プログラミング知識が不要で、誰でも簡単にデータの収集、加工、出力がスムーズに行えるため、必要なデータを素早く見える化できます。

複雑なデータ処理に課題を抱えている企業にとって、シンプルかつ効率的なツールの導入は大幅な業務効率・生産性のアップとなります。当社では詳細なサービス資料や無償トライアルもご用意しているので、まずはお気軽にお問い合わせください。