企業におけるデータ管理の基本と必要性

 

企業において「データ管理」の重要性は日に日に増し、それと共に様々なアプリケーションやシステム、サービスから膨大なデータが生成され蓄積されています。これらのデータをしっかりと把握し、有意義な情報へと変換してビジネスに活用していく事が重要視されています。

しかし一方で、「データ管理」という言葉がいったい何を指すのか、誰が何をどこまでやればいいのか、曖昧になりがちな部分もあります。とりわけ、社内の情報システムが複雑化・煩雑化している現在において、理想的なデータ管理はどんなものかという事自体が日々変化しているのが実情です。

そこで今回は、現代の企業におけるデータ管理の基本と必要性について整理し、改めて解説していきます。

企業におけるデータ管理とは?

データ管理とは、データそのものを安全に保管すること、検索しやすいよう整理することを指します。データに変更が加えられたときにその履歴を残し、常に最新データを閲覧できるようにします。

しかし、ITインフラを活用したデータ管理にはさらに多くの意味が含まれます。例えば、データのアクセス性を高めること、データの連携・統合によって新たな価値を引き出すことといったこともデータ管理の一部です。また、商品マスター、顧客マスター、会計マスターといった基本的なデータ、いわゆる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、企業にとって欠かせないデータ管理の要素の一つです。

近年、ビッグデータを対象としたビッグデータ管理の重要度が増していますが、そこではさまざまなソースから間断なく流れ込んでくるストリーミングデータに逐次アクセスし、統計的な手法などを駆使しながらデータを峻別し、分析する管理テクノロジーが用いられています。

また、データガバナンスも注目されています。具体的には、データを企業の資産として位置付け、サイロ化された個々のデータを連携させ企業全体のデータの流れを可視化し、膨大なデータの中から不要なデータを削除、修正することでデータ品質を確保する仕組みを構築し運用するものです。

データ管理を行う必要性

顧客情報をはじめとするあらゆるデータは、そのデータをただ保持しているだけではなく、活用することにより初めて価値が生まれます。

言い換えると、そのデータ活用のための環境を整えることなのです。データを必要なときに必要な分だけを簡単に探し当てて、取り出すことができる仕組みになっていることが求められます。次に正確なデータ、最新のデータが引き出せて、必要とあれば過去のさまざまな時点でのデータが参照でき、さらにデータ同士の突き合わせなども簡単にできるようになっていることも必要です。

これらは手書きの台帳などのアナログな手法でも、かつて行われていました。その後、IT化が進み、データの量が増え、データの種類も多種多様になっていきましたが、根本のところはさほど変わっていません。データ管理にサーバーやコンピュータ、ネットワークで構築されたシステムが使われるのは、大量のデータを効率的に活用・運用するからです。

ただ、現代ではあまりに膨大なデータが行き来しているため、それを扱うシステムの種類も増えてしまい、システム同士の連携がうまくいかないようなケースも見られるようになっています。そのため、いま企業におけるデータ管理で最も必要とされるのは、分散されがちなさまざまなデータを一元的・網羅的に管理することだという認識が広まっています。

 

企業が抱えることの多いデータ管理の課題

企業がデータ管理を行う上で行き当たることの多い課題について整理しておきましょう。特に注意すべきなのは次の3点です。

 

◆データが散在し必要なデータを探し出せない

システムによるデータ管理は本来、いつでもどこからでも取り出せる必要があります。しかし、データが膨大になると必要なデータをすぐに探し出すことができないという問題が発生することがあります。

その原因の多くは、データの一元管理ができていないためです。システムを会社の部門ごと、業務ごとに設置しているような場合、それぞれのシステムが隔絶されて統合されていないために、横の連携がなく、必要なデータを探すことができないという事態に陥ります。そこに不要なデータや不明なデータが紛れ込んでいることで、余計にデータの抽出が難しくなっています。

また、長年の間に改修・拡張を繰り返してきた継ぎ接ぎのシステムでは、どこに何が繋がっているか把握することが難しく、大規模な改修も困難になってきています。こうなると、データ管理のために使っているシステムはむしろ非合理的で不便なものになってしまうでしょう。

品質の悪いデータ

企業が保持し運用している大量のデータは、すべてが必要なデータばかりではありません。実際のところ、データをその質によって大きくに分類すると、次の3つに分けられます。

  • 必要なデータ
  • 不要なデータ
  • 必要か不要かが不明なデータ

必要なデータの中にはさらに機密データやマスターデータなどの重要なデータから、日常の業務の中で扱うデータまでさまざまなレベルのものがあります。一方、不要なデータは古くなって価値が消失したなどの理由で劣化した、破棄してしまってもかまわないデータです。この不要データが多いほど、必要なデータを探すことが難しくなり、また、リソースを圧迫し、無駄なコストがかかることにもなります。

しかし、この不要データをフィルタリングすることは簡単ではありません。

より複雑なのが、必要か不要かが不明なデータです。不明データは最も数が多くなる可能性があり、データガバナンスなどの、データを判別して整理するための仕組みが必要です。

 

◆膨大なシステム連携によるデータ管理コストの増大

データ管理を行うために、様々なアプリケーションやシステムを無秩序に連携させていると、一つ新しいアプリケーションを入れるたびに関連するその他の複数のアプリケーションと連携させるためにそれぞれ開発コストがかかります。また、データが増え続けると、それを管理するためのコストも増加します。膨大なデータに対応できるシステム環境を整えるための導入コストはもちろんのこと、複数のサーバーを維持していくためのランニングコストも必要となってきます。よって、効率的なデータ管理を行えるソリューションが求められます。

 

企業が抱えるデータ管理の課題を解決するには

上記のようなデータ管理の課題が顕在化するにつれ、それを解決するために多くの企業で導入され始めているのが、「データ管理ソリューション」です。

特定の業務に特化したデータ管理システムは以前から存在しますが、より根本的に課題を解決するには、全社的にデータ管理ソリューションを採用することが有効です。

その一つとして考えられるのは、既存のシステムの中に分散しているデータを、相互接続性の高いデータ管理用のプラットフォームに統合する方法です。企業内の全てのアプリケーションやシステムをつなぐデータ管理ソリューションを入れることで、スムーズなデータ連携を実現するだけでなく、必要なときに必要なデータを取り出す事も可能になります。さらにデータガバナンスを導入すれば、データの品質を高め、各データの有用性レベルを上げることも可能になります。これらのデータ管理は、iPaaSというクラウドサービスを活用して行う事も可能です。iPaaSはクラウドサービスと企業内のオンプレミスのシステムとのデータ連携を実現するクラウドソリューション形態の一つです。

データ管理ソリューションに備わる機能としては、既存のシステムにおいてデータがどこにどのように分散しているかを調査、分析、データ同士の関係の可視化、既存のデータをビジネスコンテキストと関連づけ、サイロ化(分断・隔絶化)されているセクション間、業務間でのデータの照合・連携・統合を行ったり、各種法規制との照合等が挙げられます。

また、データ管理ソリューションを運用する際は、データスチュワードなどと名づけられたデータ管理人または案内人となる担当者を置くのが一般的です。データスチュワードがツールやサービスを使用してデータを正確に理解し、対象データの更新や品質維持に責任を持って対応することにより、企業におけるデータ管理の品質を一定以上に維持することができるようになります。

今回説明したようなデータ管理ソリューションを導入し、膨大なデータをきちんと管理・運用することが出来るようになることで、データ管理に伴うコスト削減はもちろん、必要なデータを必要な時に迅速に取り出せるようになり、業務効率化や売上のアップ、事業の成長にもつなげることもできるでしょう。

データ管理ソリューションの導入は大企業だけにとどまらず、中小企業にも必要です。現状のデータ管理に不満を感じている、あるいは課題があると考えているのであれば、データ管理の方法を一新することを検討してみてはいかがでしょうか。データ管理ソリューションは、大規模化・複雑化するデータ管理を、できるだけシンプルに行うための解答の一つです。

データ統合における課題

企業内のITリソースや各種データを統合することで、よりデータの価値をもたらせたいと考える場合にはいくつかの課題が発生します。特に、データがオンプレミスとクラウドで分散している場合はより深刻な課題となるでしょう。

  • 各種アプリケーションやSaaSに接続ができない
  • データ連携時のセキュリティ担保が困難である
  • あらゆる技術に対応できる技術者の確保、育成が出来ない

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