データ管理とは何ですか?

データ管理とは、データを実用的かつ利用可能な方法で整理するための、多分野にわたるプロセスです。その最も基本的なレベルでは、組織のデータ全体が正確で一貫性があり、容易にアクセスでき、適切に保護されていることを保証することが目標です。

これは、データが作成された瞬間から使用されなくなるまで、データを追跡するライフサイクル全体にわたる情報システムです。つまり、データの場所から場所への追跡、ある形式から別の形式へのデータの移行の監視、そしてビジネス分析モデルから重要なデータが漏れないようにすることが含まれます。

データ管理はデータ分析の基盤も築きます。適切な計画がなければ、分析は最悪の場合事実上不可能になり、良くても信頼性が失われます。私たちは1と0の海を見つめ、その全てを理解できないままになってしまいます。

参照: データ ガバナンス フレームワーク: 定義、重要性、および例 (TechRepublic)

完全なデータ管理モデルには何が含まれますか?

データ管理モデルの構築は建物の建設に例えられますが、より適切な例えは、基礎を超えて成長しながらも構造的に安定し、有用性を維持する建物です。目標は、データを構造化・分類するだけでなく、これまで想像もできなかった方法で分析・活用できるようにすることです。 適切なデータ管理は、組織の成長とともに成長します。

計画

計画策定には、既存データの現状管理方法を包括的に検証することが含まれます。一元的なデータ管理戦略を一度も導入したことのない組織にとって、データの初期の「構造」は「ガラクタ置き場」のように見えるかもしれません。確かに、すべてのデータが揃っているかもしれませんが、見つけるのは困難で、探しているデータの信頼できるコピーが複数存在する可能性もあります。

例えば、ある組織が従業員リストを誤って2つ作成してしまい、給与部門と福利厚生部門にそれぞれ1部ずつコピーを保有している場合があります。どちらが正しいのでしょうか？どちらを使用すべきでしょうか？企業は両方のリストを維持するために何をすべきかを検討する必要があります。

データ構造化

データ構造化とは、整理されていないデータ全体をどのように構造化するかを決定することです。データが特定のタクソノミーに基づいて構造化・整理されているとしても、適切なデータ管理ソリューションは組織をそのタクソノミーに縛り付けるものではありません。データは組織が適切と考えるあらゆる方法でモデル化できます。適切に構造化されたモデルは、あらゆる種類のデータに対して、その信頼できるコピーが一つだけ存在することを保証してくれます。

前のプロセスの例に戻ると、従業員情報の理想的なリポジトリは、組織内のどの部門でも必要な従業員に関するあらゆる情報が含まれる単一のテーブルになります。

データの取得と保存

データ取得とは、様々なソースから生データを収集・インポートし、より構造化された形式に変換または再パッケージ化することを指します。企業はそこから、クラウド、サーバー、あるいはその他の場所など、データをどこに保存するかを検討する必要があります。

データ保護

組織は、データガバナンスポリシーを実装・施行し、アクセス権を持つ人物を管理するだけでなく、組織内外の誰からの不正アクセスからもデータを保護する必要があります。データ保護においては、個人識別情報と同様に、暗号化などのセキュリティメカニズムを用いて、内部的にもデータが保護されていることを確認する必要があります。

データメンテナンス

データメンテナンスは、データが適切に管理された後、当初のような「ゴミ箱」状態に戻らないようにするためのものです。このモデルでは、2番目のプロセスで構築された構造を強化することに重点を置いています。

データの先駆者

データ・トレイルブレイザーは、組織を第2のプロセスで構築された初期の構造化からさらに進化させます。これには、アプリケーションまたはデータベース・プログラミングを使用して、当初は考慮されていなかったデータの分析を実行できることが含まれます。これにより、既存のデータ管理モデルが強化されます。

参照: データ品質とは? (TechRepublic)

データ管理の利点

適切に実行されたデータ管理は、組織に数え切れないほどのメリットをもたらします。最大のメリットは、柔軟なクエリや分析が可能になることではなく、特定の分類法に縛られず、データの分析方法に制限がかからないことです。

参照: データ ガバナンス チェックリスト (TechRepublic Premium)

データ管理の課題

もちろん、適切なデータ管理には問題がないわけではありません。組織の惰性、変化への抵抗、そして複数の断片化されたデータリポジトリを統合する必要があることなどが、適切な戦略の策定に大きな障害となる可能性があります。

参照: データ品質の測定方法 (TechRepublic)

人気のデータ管理ソフトウェア

最初から適切なデータ管理ツールを選択することは、組織の成功に大きな違いをもたらします。データ管理は行き当たりばったりに行うべきではありません。組織は、データの管理と活用を成功させるために必要なすべての成果をもたらすソリューションに投資する必要があります。

主なプラットフォームには次のようなものがあります:

• Collibra:参照データ管理に最適です。
• Profisee:大量のデータの管理に最適です。
• Hevo Data:デジタル変革に最適です。
• Google Cloud:既存の GCP ユーザーに最適です。
• Tableau データ管理:統合されたデータ管理と分析に最適です。

プラットフォームを決定する際には、企業が保有するデータの種類、そのホスティング方法、そしてデータ管理の最終目標を十分に理解しておく必要があります。これらの情報を基に、データ管理チームは組織のニーズに最適な選択を行うことができます。

この記事は2022年4月に最初に公開されました。2024年1月に現在の著者によって更新されました。最新の更新は2025年6月にAntony Peytonによって行われました。