2025.08.08 コラム
【データマネジメント】データ活用にお困りの方へ！データマネジメントによる課題解決！
はじめに
現代において、データは企業の重要な資産とも言われていますが、皆さまの会社では、十分に活用できていますか？「データ活用の効果を実感できない」「必要なデータが見つからない」「データ分析ができる人材が少ない」…もし、こんな悩みを抱えているなら、それは「データマネジメント」に目を向けるべきサインかもしれません。
そもそもデータマネジメントとは？
データマネジメントとは、
「会社全体でデータを上手に扱えるように仕組みを作り、それを継続しながら改善すること」です。
企業がデータ活用を進めるうえで直面する、次のような課題を解決するための取り組みです。
なぜ今、データマネジメントが必要なのか？ データ活用を阻む3つの壁
現在は多くの企業がデータの活用に取り組んでいます。しかし、「データ活用の効果が実感できない」「必要なデータが見つからない」「データ人材が不足している」といった課題に直面している企業も少なくありません。
これらの課題、実は「データマネジメント」の問題かもしれません。
データ活用を阻む要因は大きく3つの領域に分けられます。それぞれの課題を見ていきましょう。
1.「データ戦略」の壁：
データ活用に投資しても効果を実感できなかったり、一見、素晴らしいデータ戦略を描いたものの現場での実行が滞ったりするといった問題です。これは、データがビジネス目標と紐付いていなかったり、計画が組織に浸透していなかったりすることに起因し、データマネジメントによってビジネス貢献を明確にし、実行を促進することが不可欠です。
2. 「データ基盤」の壁：
必要なデータが見つからなかったり、データの品質が低く分析結果が誤ったり、データ基盤のコストが高すぎるといった、データ活用の土台に関する問題です。データマネジメントは、データの品質向上、効率的なアクセス、運用コスト最適化のための基盤整備を提供します。
3. 「組織」の壁：
最後に、データ活用が特定の担当者に属人化し、運用ルール（データガバナンス）が不明確で、部門間で活用度合いに差があるといった、組織体制や人材に関する課題です。データマネジメントは、役割分担を明確にし、データリテラシー教育を推進することで、持続可能なデータ活用体制を築きます。
データマネジメントの教科書「DMBOK」とは？
これらの課題を解決し、データマネジメントを体系的に進めるための知識が集約された「DMBOK（Data Management Body of Knowledge）」という書籍があります。
DMBOKは、中央に「データガバナンス」を据え、その周りに11の主要な領域で構成されています 。各領域では、データの所在や意味を明確にするための管理（メタデータ）、データの正確性や完全性を保つための基準作りと評価（データ品質）、そしてデータ全体の利用方針や責任を定めるルール作りと運用（データガバナンス）など、多岐にわたる活動が定義されています。
代表的な領域としてメタデータとデータガバナンスにおける取り組みを簡単にご説明します。
メタデータ管理
メタデータ管理とは、データの意味や内容、作成者、更新日時、保管場所など「データを説明するデータ」を体系的に管理する活動です 。これにより、データがどこにあり、何を示しているかを誰もが理解し、必要なデータを効率的に見つけて活用できる状態を目指します。
具体的には、ビジネスメタデータは、そのデータがビジネスの中でどのように解釈され、利用されるかを示します。
▼ ビジネスメタデータの例
| 項目 | 説明 | 例 |
|---|---|---|
| ユースケース・事例 | どのような業務プロセスやビジネスシナリオで活用されるか。 | 売上データ紐付け |
| ビジネス的な意味・定義 | データが示すビジネス上の意味や解釈は何か。類似するデータとの相違点は何か。 | 粗利、純売上 |
| 意思決定への影響 | どの業務判断に影響を与えるか。どの経営判断に影響を与えるか。 | セール実施の判断、店舗への商品配分決定 |
| データ利用者・ニーズ | どの部署や役職の担当者が、どのようなニーズでそのデータを利用するか。 どのAI（人工知能）が、そのデータを利用する可能性があるか。 | マーケティング部、需要予測AI |
などなど、、、
ビジネスメタデータデータをカタログツールを利用してデータに付与することで、
事業部門やデータアナリストのような、データを分析に活用したいユーザーは、自身でデータを検索したり、分析に活用することができるようになります。
その結果、社内でデータ活用はより促進されます。
データガバナンス（Google Cloudの例）
データガバナンスとは、データを安全かつ効率的に利用するための、組織的な枠組みを確立することです。
管理体制の整備
データを誰が、どのような権限で、どのように扱うかを明確にするための組織的な体制構築を行います。
障害発生時のフロー整備
データやサービスに障害が発生した際に、迅速かつ適切に対応し、ビジネスへの影響を最小限に抑えるための手順を事前に定めておきます。
このようなフローを作成することにより、障害発生時の情報伝達と各役割の対応が明確になり、迅速な復旧と影響範囲の特定が可能となります。
全部やる必要はない！自社に合った「取捨選択」が重要
データマネジメントは、全てを網羅せず自社に合った取捨選択が重要です。自社のデータ管理が適切か不明瞭なら、アセスメントサービスで現状を総合的に評価し、明確な課題と潜在的な問題を特定しましょう 。それに基づき優先課題を見つけ、効率的にデータ活用を進めることが成功の鍵となります。
アセスメントサービスについてはこちらを参照ください。
https://www.datacurrent.co.jp/documents/datamanagement_assessment_20241105/
まとめ
現代においてデータは企業の重要な資産ですが、「データが見つからない」「品質が低い」「人材不足」といった課題から、その活用に悩む企業は少なくありません。これらの課題解決には「データマネジメント」が不可欠です。
もしお悩みの際は、ぜひDataCurrentへご相談ください。
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