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データ管理とは、企業が収集したデータを活用しやすいように整理し、安全に保管・運用することです。データを更新する際も、誰が、いつ、どのような変更をしたのか履歴を残す必要もあります。その上で、常に最新のデータを閲覧できる状態にしておくことが重要となります。
また、企業内に散在している顧客マスター、製品マスター、会計マスターといったマスターデータを一元管理する「マスターデータマネジメント（MDM）」もデータ管理に含まれています。
データ管理を実施するうえで、企業が直面している現状の課題には次のようなものがあります。
企業が収集したデータは本来、必要な時にいつでも取り出して活用できるのが望ましい状態です。しかし、組織内にデータが散在して保管されており、一部の社員のみがアクセスしている、いわゆる「サイロ化」しているデータも少なくありません。
データのサイロ化が起きる原因は、部門間でのコミュニケーション不足や、情報・システムの連携不足にあります。他部門との連携や情報共有もなく、独立した環境下で業務を行っているうちに、自部署や自部門だけで通じる業務プロセスが構築されてしまうのです。
自部門で必要なデータだけを保管し、他部門のアクセスがないことでデータの孤立化が進みます。また、業務ソフトウェアを導入する際も、自部門の業務に特化したカスタマイズを施すことで、他部門とデータ共有ができなくなるケースも少なくありません。これらが積み重なった結果、データの一元化が困難になるのです。
データの一元化を阻んでいる要因の一つに、レガシー化したシステムの継続利用があります。改修・拡張を繰り返しながら、何年も同じシステムを使い続ける企業は多いはず。どこに何が保存されていて、どのようにつながっているかなど、全体を把握することが困難になっているのではないでしょうか。このように、継ぎ接ぎだらけで内部が老朽化・複雑化・ブラックボックス化したシステムを「レガシーシステム」と言います。
レガシー化したシステムを継続利用することで、散在したデータを見つけることが困難になるだけでなく、他部門とのデータ統合ができない状況が生まれてしまうのです。
企業が保持するデータを、安全にかつ効率的に活用することがデータ管理の役目です。そのためには、システムを連携しデータのサイロ化を解消することが重要となります。しかし、新しいアプリケーションやシステムを導入するたびに、既存のシステムと連携するためのコストがかかってしまうという問題もあります。
企業が収集・保持するデータが全て有用とは限りません。念のために保存しておいたという程度で、結局使われない質の悪いデータも多数存在しています。不要なデータが多く残ることで、必要なデータを探すことが困難になるだけでなく、リソースを無駄遣いしコストを増やすことにもつながります。
一口に企業データといってもその種類はさまざまあります。
これらのデータを分析することで、業務の効率化、意思決定の高速化、クロスセル・アップセルへの利用など、活用目的は多岐にわたります。
メタデータとは、「データを説明しているデータ」のことです。例えば、一冊の本があるとしましょう。この本自体がひとつのデータとするなら、その本のタイトル、ジャンル、作者といったデータが「メタデータ」です。
また、人間で例えるなら、個人がデータ、性別、年齢、出身地、家族構成などがメタデータとなります。
メタデータ管理についての詳細は、こちらをご覧ください。
データ管理を最適化することで、次のようなメリットが得られます。
以下で詳しく解説します。
データのサイロ化や無駄なデータが多いと、必要なデータを見つけるのに苦労します。データを一元管理することで、欲しいデータを素早く探すことが可能になります。
データの検索性が向上することは、業務の効率を高めることにもつながります。データにアクセスしやすい環境づくりをすることで、探すという時間の浪費を大幅にカットすることが可能です。これにより、意思決定のスピードも格段に上がります。
企業が保持しているのは有用なデータばかりではありません。中には誰も使わず、ただ保存しているだけのデータもあります。そのような不要なデータがあるだけでストレージを圧迫し、追加でストレージを用意する必要に迫られます。無駄なデータを溜めておくために時間や金銭的なコストを掛けることになります。
データ管理を行うことで、本当に必要なデータだけを保存しておくことが可能となります。それが結果的に、管理コストの無駄を省くことになります。
データが部署ごとに散在するサイロ化は、セキュリティの観点からもすぐに解消すべき問題です。データがいたるところに保存されているということは、適切に管理されていないということになります。
そのデータが企業にとって重要な情報だったり、顧客の個人情報だった場合、流出や漏洩を招くことは企業にとって致命的なダメージを負うことに直結します。データ管理により散在しているデータを一元化することで、漏洩や流出を防ぐことが容易となり、セキュリティを強化することができます。
データ管理を実施するに当たり、次にご紹介するポイントを押さえておくことで失敗を防ぐことにつながります。
以下で詳しく解説します。
組織内にある全てのデータを管理するのではなく、管理するデータを整理しましょう。全てのデータを対象にした結果、不要なデータまで管理しては管理コストの増大を招くだけです。
管理対象にするデータを整理する際は、どのデータが重要なのかを明確にする必要があります。不要なデータを溜めておいてもコストの無駄です。データ管理をする際は、どれが重要なデータなのかを明確にしましょう。
取り扱うデータが増えることで、自分たちの置かれた状況も刻一刻と変化します。例えば、顧客情報を扱う必要がなかった部門も、個人情報を扱い始めたら、漏洩や流出の防止を徹底しなければならなくなります。このように、状況によって必要なルールも変わってくるものです。
データ管理のルールを決めたとしても、状況に即したルール作りのために定期的な見直しと改善は必要です。
企業内に散在しているさまざまなデータを一元管理し、活用するために有効な方法として、データ連携ツールの活用が挙げられます。データ連携ツールとは、企業内において複数のシステムやファイルで管理されているデータを一元管理し、リアルタイムなデータの共有を実現するためのツールです。
異なるシステムやフォーマットで管理されているデータを連携させるためには、各データの抽出・変換・出力作業が必要になりますが、データ連携ツールを活用することで効率化することができます。
例えば、部門ごとにExcelで管理している顧客データを社内ツールにまとめる場合、時系列や項目にバラつきがあればデータ整理したり、指定フォーマットにデータを加工するための作業が必要になります。各部門のExcelと社内システムをデータ連携ツールでつなぐことで、必要なデータの集計・統合・社内ツールへの出力といった作業を自動化し、手作業によるミスの削減や最新データのリアルタイムな共有が可能です。
「ASTERIA Warp」は、データ管理の最適化を実現するデータ連携ツールです。プログラミング未経験の方でも扱いやすく、ドラッグ&ドロップの簡単なマウス操作で、スピーディにデータ連携環境の構築ができます。また、100種類以上の連携先に対応しているため、さまざまなシステムやクラウドサービスに連携が可能で、後からシステムが追加された場合でも柔軟に対応することができます。
ASTERIA Warpを活用することで、各部門のシステムに散在しているデータを一元管理し、効果的に分析・活用することができるでしょう。
次の章では、ASTERIA Warpを利用したデータ管理の活用例をご紹介します。
ここからは、ASTERIA Warpを活用した社内データの管理方法をご紹介します。
2022年1月に「電子帳簿保存法」が改正されました。これにより、電子取引の際に電子データで受け取った国税関係書類は、電子データのままで保存することが新たに義務付けられました。
種類の多い国税関係書類を保存しておく方法が必要なこともあり、対応が遅れている企業も少なくありません。そこで、クラウドストレージ「box」と連携することで、書類の管理も容易になります。
株式会社日立ソリューションズでは、新たなプロジェクトを機に、受注管理システム、調達システム、見込み顧客（潜在顧客）管理システムなど、社内に点在するデータの見直しが必須でした。
そこでまず、自社システムを統合しました。その後、データ連携ツール「ASTERIA Warp」で社内の各システムからデータを取り出し、統合顧客マスターの情報として物理的に集約し、顧客の情報を一元管理することに成功しました。
導入事例の詳細は、こちらをご覧ください。
データ管理とは、企業が保持するデータをビジネスで活用しやすいように整理し、適切に管理することです。データを連携・一元化することで、社員がアクセスしやすいような環境を構築することが重要となります。
データ管理で失敗しないためにも、以下のポイントを押さえておくべきです。
データ管理を実施することで、業務の効率化や意思決定の速度を高めることにつながります。ビジネスで必要となるデータは増え続けるため、早めに対処法を確立しておくことが重要となります。
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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。
アステリア製品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。
