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データマネジメントとは、簡単に言うとデータ（Data）を管理（Management）することです。しかし、データ管理の内容の幅は広く、物理的な管理を示すだけではなく、データマネジメントを自社のビジネスに活かすことが本来の目的です。データを登録して保管しているだけでは、データマネジメントができているとは言えないでしょう。
データマネジメントは、方針・計画・ルールの策定・運用計画を行うことから始め、データ構造の設計、データ蓄積のための構築や維持、データの利用や管理などを行うことが必要です。
データマネジメントの業務範囲は広く、データの内容によってはデータマネジメントの方法も異なります。そのため、データマネジメントに関する知識をまとめた書籍「DMBOK（Data Management Body of Knowledge）」なども販売されています。DMBOKは現在、第2版（DMBOK2）まで出版されており、DMBOK2では、業務範囲が広いデータマネジメントの概念を11個の領域に分けて説明しています。データマネジメントの知識領域によって、具体的に何を行ったら良いのか、どのようなデータを管理すれば良いのかが分かります。
| データガバナンス | データマネジメントを統制するための活動 |
|---|---|
| データアーキテクチャ | 戦略策定・計画 |
| データモデリングとデザイン | データを蓄積する仕組みの構築 |
| データストレージとオペレーション | データを蓄積する仕組みの維持 |
| データセキュリティ | データセキュリティ管理 |
| データ統合と相互運用性 | 各種データを統合するための基盤 |
| ドキュメントとコンテンツ管理 | 非構造化データ |
| 参照データとマスターデータ | リソースデータ |
| データウェアハウジングとビジネスインテリジェンス | 集計系データ |
| メタデータ管理 | メタデータ |
| データ品質 | データ品質の向上 |
その他上記の関連情報について、詳細はこちらの記事をご覧ください。
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データマネジメントを行うことによって得られるメリットは、主に以下の2点です。
部署によってそれぞれ必要なデータが異なりますが、共通するデータが必要になることもあります。社内で必要なデータがきちんと記録・保管された状態であれば、既存データを活用することで新たにデータ作成をする必要がなくなります。データマネジメントによって、データの取り扱いやセキュリティが監視されているので、「データが信用できない」「データが危険かも」というような心配も要りません。複雑で膨大なデータの場合は、作成するのに必要な時間や工数をかなり削減できます。データ作成のために必要だった時間を分析に使うこともでき、業務効率化を図ることが可能になります。
データが必要になった際に、データが正しく整理されていれば、データを探すのに時間がかかりません。逆にデータがきちんと管理されていなければ、データを探すのに時間がかかってしまうだけではなく、データがないと思いこんで、本来であれば作成する必要がないデータを新たに作ってしまうなどの問題が起こるでしょう。データを分かりやすい状態で整理して管理しておくことで、データが必要な人はすぐに探し出すことができ、素早い意思決定ができます。
データマネジメントの業務範囲は広く、業務を行うために様々な活動が必要です。さらに、データマネジメントを正しく行うためには、いくつか注意が必要です。こちらでは、特に注意したい2点をご紹介します。
データマネジメントでは、目的を達成するために手順を考え、必要なマネジメントを行なっていきます。データをただ管理すれば良いだけではありません。データを活用してビジネスに役立てることが本来の姿なので、何を達成したいかという目的を明確化しておくことが大切です。
目的を明確化しておけば、必要な手順も分かるようになります。システムの導入やデータの収集を目的にしてしまうと、本来の目的を見失い、達成までのプロセスが無駄になってしまうことになるので注意しましょう。
データマネジメントは、必要なデータを収集してマネジメントを行なえる状態に整えていくところから始めます。例えば、1つのデータでも、（株）と株式会社などの表記の違いによって、2件にカウントされてしまう場合があるので注意が必要です。そのほかにも、全角・半角、表記ゆれなどもデータが重複してしまうことがあるので、チェックを行う必要があります。
さらに、データが最新であるかの確認も必要です。社名が変わった、移転したなどでデータが重複してしまうこともあります。データが常に最新になるような整備を心掛けることが大切です。
企業のデータは、企業活動を継続するうえで欠かせないものであり、重要な資産の一つです。大切なデータを守るためにも、データマネジメントは必須ですが、膨大な時間や手間をかけることはできないといった企業も多いでしょう。
そこで、ツールでできることはツールで行い、全体を最適化させることが大切です。専門的な知識がなくても利用できるツールをはじめ、実際に導入している企業の事例についてご紹介します。
「ASTERIA Warp」とは、プログラムなどの専門的な知識がなくても利用できるノーコードで設計開発が行えるデータ連携ツールです。様々なシステムやサービスと連携することで、業務の自動化や効率化を図り、データの活用ができるようになります。16年連続国内シェアNo.1で、9,800社以上の導入実績があるツールです。ここからは実際に導入している企業について、詳しくご紹介します。
住宅メーカーとして知られる住友林業株式会社は、法制度への柔軟な対応が可能なシステムにすること、会計システムと周辺システムの連携において、既存システムの変更を最小限にとどめることを目的にシステム連携の手法を見直すことにしました。
システム構築を2009年4月にスタートし、ASTERIA Warpを活用したデータ移行を経て、同年11月に本格稼働を迎えました。毎月約100万件のデータが、周辺システムから新会計システムへ送られますが、データ形式の変換が必要なものはASTERIA Warpを介して行われます。
ASTERIA Warpを導入することで、連携の仕組みを統一するという当初の目的も達成し、よりスムーズ、かつスピーディに更新・拡張できるシステムへと進化したと評価されました。これからもっと多くのことに活かせそうだという確信もあり、自動化できる定型処理にも活用が期待されています。
三協立山株式会社は、三協アルミと立山アルミが合併して誕生した建材メーカーです。合併した各社がそれぞれ異なる業務システムを多数保持していたため、集計・分析作業の際には、複数システムからデータを収集しなければなりませんでした。手間がかかるだけではなく、接続コスト・メンテナンスコストが増大するなどの問題があり、ASTERIA Warpを導入しました。
ASTERIA Warpを導入することで、データ分析が容易になる、開発コストが削減する、メンテナンス性が向上するなどの効果を得ることができ、今後は数十社に及ぶ関連工場への生産指示、納期連絡等の情報連携にも活用していく予定です。
企業の資産でもあるデータをビジネスに活用していくことは必須となりますが、うまく活用できるようにデータマネジメントを行うことが大切です。
今回は、データマネジメントの内容やメリット・注意点についてご紹介しました。プログラムなどの専門的な知識がなくても利用できるノーコードのデータ連携ツール「ASTERIA Warp」やその導入事例についてもご紹介したので、ぜひ参考にしてください。
「マスターデータとは、いったい何か?」～～「 MDMの展望-マスター データガバナンス」まで、MDMを15回38ページで徹底解説する。これからMDMを始めようとしている⽅方にまずは読んで欲しい解説書で...
企業には多様な情報管理のためのDBが存在し、マスターとなるデータが格納されている。しかし、共通の情報をシステム毎に管理していることでデータの整合性が確保できてない企業が多く見受けられる。一元管理して活...
ASTERIA Warp製品の技術情報やTips、また情報交換の場として「ADNフォーラム」をご用意しています。
ASTERIA Warpデベロッパー同士をつなげ、技術情報の共有やちょっとしたASTERIA Warpの疑問解決の場とすることを目的としたコミュニティです。
