データ管理

データ管理（データマネジメント）とは

データ管理とは、組織が保有するデータを、ビジネスの意思決定や業務効率化に活用できる状態に維持・発展させるための活動です。単にデータを保管するだけでなく、データの品質を保ち、必要な時に利用できるように管理することが重要となります。データは現代のビジネスにおいて、重要な経営資源とみなされており、その価値を最大限に引き出すための組織的な取り組みが求められています。

データマネジメントの要素

データマネジメント協会（DAMA）が提唱する「DMBOK（データマネジメントの知識体系）」では、データマネジメントは以下の10の要素で構成されると定義されています。

1. データガバナンス: データの管理方針や利用ルールを定め、監視・統制する活動。
2. データアーキテクチャ管理: データ資産を効率的に管理するための設計図を作成する活動。
3. データ開発: データの分析、設計、実装、テスト、配備、維持など、データを利用可能にするための活動。
4. データオペレーション管理: データの収集から廃棄まで、データライフサイクル全体をサポートする活動。
5. データセキュリティ管理: データのプライバシー、機密性、適切なアクセスを保証する活動。
6. データクオリティ管理: データの品質を定義し、監視し、改善する活動。
7. リファレンスデータとマスタデータ管理: 組織全体で共有する重要なデータの整合性を保つ活動。
8. データウェアハウジングとビジネスインテリジェンス管理: データを分析し、報告書を作成し、ビジネスインサイトを得るための活動。
9. ドキュメントとコンテンツ管理: データベース外の非構造化データを管理する活動。
10. メタデータ管理: データに関する情報（メタデータ）を統合、統制、提供する活動。

これらの要素をバランス良く管理することで、データの信頼性が高まり、ビジネスにおける活用が促進されます。

データ管理の背景

従来、メインフレームの時代では、データが一元的に管理されていましたが、分散環境の普及や技術の進歩により、データ管理は複雑化しています。以下のような背景から、データマネジメントの重要性が高まっています。

分散環境の拡大: データがあらゆる場所で生成・蓄積されるようになり、一元管理が困難になった。
非構造化データの増加: RDBMSのような構造化データに加え、テキスト、画像、動画などの非構造化データの量が急増した。
データドリブン経営への移行: 人工知能、IoT、ビッグデータなどの普及により、データを活用した意思決定が重視されるようになった。
データ活用によるメリット: データ利活用による意思決定の高度化、業務効率化、売上増大などが期待できるようになった。

これらの要因から、企業はデータを単なる情報としてではなく、戦略的な資産として捉え、効果的なデータ管理に取り組む必要性が増しています。

データ管理の課題

データ管理には、いくつかの課題も存在します。

非構造化データの管理: 非構造化データは形式が多様で、構造化データのように扱いづらいため、適切な管理基盤の整備が必要です。近年では、文書・コンテンツ管理ソリューションを活用して、非構造化データを構造化データと同じように扱えるような動きが進んでいます。

組織体制の構築: データ管理を専門的に行う組織の設置も重要です。CAO（最高分析責任者）、CDO（最高データ責任者）、DMO（データ管理者）などの役割を明確にし、データ管理を推進する必要があります。
CAO（Chief Analytics Officer）: 企業のデータを分析し、ビジネス戦略に活かす役割を担います。
CDO（Chief Data Officer）: データの品質を維持し、データ利用を促進する役割を担います。
DMO（Data Management Officer）: データの収集、品質管理を行い、データを利用可能な状態にする役割を担います。

データ管理は、組織全体で取り組むべき課題であり、経営層の理解とコミットメントが不可欠です。

まとめ

データ管理は、データをビジネスに活用するための重要な取り組みです。DMBOKを参考に、データのガバナンス、アーキテクチャ、開発、運用、セキュリティ、品質、リファレンス、ウェアハウジング、ドキュメント、メタデータを包括的に管理することで、データの価値を最大限に引き出すことができます。データドリブン経営への転換を目指す現代の企業にとって、データ管理は不可欠な要素となっています。

関連項目

Data Management Association(DAMA)(en)
* データマネジメント協会

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