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

「データマネジメント」とは何か

　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。

　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。