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データ分析結果を左右するデータマネジメント――データの経年劣化と向き合うために必要な6つの活動

edited by DB Online   2019/12/12 08:00

 シンプルながら奥の深い「データマネジメント」で、企業のDX挑戦をサポートするリアライズ。NTTデータのグループ会社でありながら、SI事業はやっていない。「data tech 2019」では同社取締役 櫻井崇氏による「DXを加速度的に推進するデータマネジメントのあり方~組織横断でデータ活用を実現するデータ整備と体制とは~」と題した講演が行われた。データ分析活用のために必要不可欠なデータマネジメントとは――。

「データマネジメント」とは何か

株式会社リアライズ 取締役 櫻井 崇氏

 デジタルトランスフォーメーション(DX)に挑戦する企業にとって、これまでに蓄積してきたデータは貴重な資産だ。しかし、社内システムに置かれているデータは経年劣化や散逸という問題を抱え、単純に集約しただけでは分析可能で有用的なデータにはならない。

 ここで必要になるのがデータマネジメントだ。1カ所にデータソースを集約する「マスターデータ統合(MDM)」の整備」から始め、「データマネジメントの組織体制の整備」「データ品質の向上」を行い、最終的にはBIツールにきれいなデータを渡して初めて「データ分析」ができるようになる。リアライズは、このDX成功の根幹を支えるデータマネジメントという、地味ではあるが今最もニーズの大きいサービスの提供を手がける会社であり、現場調査から、方針策定、データ構築、データ運用までのサービスをワンストップで提供する。

 元々、櫻井氏は金融機関のシステム開発に携わり、その後2010年からリアライズでデータマネジメントプロジェクトに従事しはじめたという経歴を持つ。これまでに同社が支援した大小約1,100件のデータマネジメントプロジェクトの実績から、データマネジメントは「見える化の実現」「業務効率化」「顧客満足度の向上」「ビジネス変化への柔軟な対応」などの様々な価値をもたらすと櫻井氏は語る。

 現在、多くの企業がデータ分析を行うため、社内外のデータを集約するDMP(Data Management Platform)の構築を進めている。しかし、DXを推進するビジネス部門が種類や形式の異なるデータを自由に利用できるようにするには、データ品質を保つルールやプロセスに即した管理と編集加工が不可欠になる。


一定のデータ品質でデータ分析を実現するプラットフォーム 出典:リアライズ作成[画像クリックで拡大表示]

 データ分析の前段階でつまずく原因は主に三つある。第一に、データの設計ミスやメンテナンスが行き届いていないこと。第二に改竄や不正。そして最後にデータ移行やアプリケーションの障害だ。こういった要因による失敗を回避するためにあるのが、データマネジメントだと櫻井氏は強調する。

 では、そもそもデータマネジメントとは何か。単純にデータを管理することと考えては本質を見失う。櫻井氏は、データを登録・更新・活用する業務と、その業務を遂行するために必要な、データを蓄積しておく仕組みの構築や維持、データ構造の可視化やデータの意味管理、責任体制の確立までが「マネジメント」の意味に込められていると解説し、「ファクトであるデータと向かい合うこと」が重要と訴えた。

 リアライズへサポートを依頼する企業の要望は、主に「システムの中身であるデータを整理したい」「システム刷新に伴い、活用できるデータを作り直したい」といった2点のデータマネジメント支援に大別される。そこで同社が用意しているのが以下の六つのサポートメニューだ。

  1. 現状分析とマスター統合
  2. マスターデータのクレンジング・名寄せ
  3. データ編集・加工
  4. データカタログの作成
  5. データマネジメント組織の立ち上げ
  6. データ移行

 では、6段階のサポートメニューで、具体的にどのようなことが行われているのだろうか。


著者プロフィール

  • 冨永 裕子(トミナガ ユウコ)

     IT調査会社(ITR、IDC Japan)で、エンタープライズIT分野におけるソフトウエアの調査プロジェクトを担当する。その傍らITコンサルタントとして、ユーザー企業を対象としたITマネジメント領域を中心としたコンサルティングプロジェクトを経験。現在はフリーランスのITアナリスト兼ITコンサルタントとして活動中。ビジネスとテクノロジーのギャップを埋めることに関心があり、現在はマーケティングテクノロジーを含む新興領域にフォーカスしている。

  • 丸毛透(マルモトオル)

    インタビュー(人物)、ポートレート、商品撮影、料理写真をWeb雑誌中心に活動。  

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