データ管理とは何？定義やプロセス、メリットについて解説

経営を行う上で、売上管理や将来的な経営分析のためにデータ管理は欠かせません。

データ管理は工夫次第で効率化が可能であり、適切なデータ管理ができれば、ビジネスの成功にも大いに役立ちます。

しかし、広報・宣伝・販促マーケティング担当者の中には、データ管理に頭を悩ませている方も多いのではないでしょうか？

そこで本記事では、データ管理の概要や重要性、加えて具体的な管理方法についても詳しく解説します。

ぜひ参考にしてみてください。

データ管理とは？

データ管理とは、企業がデータを安全かつ効率的に保管・利用するためのプロセスのことです。このプロセスにはデータの整理整頓やセキュリティの確保など、データの安全・安心な運用も含まれています。

近年では「マスターデータマネジメント」や「データガバナンス」といった概念が注目されており、企業全体で統一されたデータ利用を促進する方法が重要視されています。

現代において、データはデジタル商品やデジタルサービスの生産に欠かせない経済的資源です。マーケティング戦略において顧客情報や市場トレンドのデータが欠かせないように、データの役割は競争戦略に限らず、技術の進化にも大きな影響を与えます。

こうした重要なデータの役割を考えると、どのような組織においても効果的なデータ管理体制と信頼性の高い管理システムが必要不可欠となるでしょう。

参考：データ管理をクラウド型ツールで行う必要性とは？企業におけるメリットを解説

データ管理のプロセス

データ管理プロセスには、前述のデータの保管や収集のほかにも、以下のようなタスクや手順が含まれます。

• さまざまなデータの統合
• 可用性の確保と障害回復の保証
• データの使用およびアクセスの管理
• データの保護、セキュリティ、プライバシーの確保

ビジネスにおいては、堅実なデータ管理戦略と最新のデータ管理システムが重要であり、これにより企業はデータを効果的に活用し、競争力を高められます。

データ管理が重要とされる理由

データ管理が重要とされるのは、以下の2つの理由が挙げられます。

• デジタル化とデータドリブン経営の普及
• デジタル経済におけるデータの資本化

それぞれの理由について、順番に解説していきます。

デジタル化とデータドリブン経営の普及

データ管理が重要とされる理由の1つとして、デジタル化やデジタルトランスフォーメーション（DX）の推進に伴い、データドリブン経営やデータマーケティングが普及したことが挙げられます。データを活用した経営判断が重要となり、多くの企業が効果的なデータ管理のために必要な設備を整えるようになっています。広告やECなどの分野では、膨大なデータを活用することが求められており、データ管理の導入が必須となっているのです。

デジタル経済におけるデータの資本化

現代のデジタル経済では、データは単なる情報の集まりではなく、企業の価値を高める重要な資産として位置づけられています。デジタル化やデジタルトランスフォーメーション（DX）の進展により、データの活用は企業の成長に不可欠な要素となっています。たとえば、小売業界では、顧客データや市場トレンドのデータがなければ、効果的なマーケティングを行うことは困難です。企業の持続的な成長のためにも、データ管理は必要不可欠なのです。

データ管理を行うメリット

データ管理は、企業が生産性の向上を実現するためにも重要です。データを一元管理することで、必要な情報をいち早く検索でき、業務効率の改善が期待できます。同時に、データ流出や漏えいのリスクも減り、セキュリティ対策にもつながるでしょう。

また、データ管理は顧客満足度の向上にも大きく寄与します。

たとえば顧客の購買データや行動パターンを分析することで、メルマガやLINEといったターゲットに合わせたマーケティング施策が行えるため、顧客に価値ある情報を提供できるようになります。

データ管理は企業の生産性や顧客満足度の向上に大きく貢献するため、疎かにできない業務なのです。

現代におけるデータ管理システム

現代のビジネスにおいては、データの効率的な管理方法を可能にするソリューションが不可欠です。

ここからは、多様なデータを効率的に統合管理するためのデータ管理システムについて解説します。

データ管理プラットフォームについて

データ管理プラットフォームとは、商用データや膨大な量のデータベースなど、自社と外部のさまざまなデータを管理・分析・活用するための基盤のことです。データ管理プラットフォームには、自社では把握できないデータの管理を行う「オープンDMP」と、自社で収集した顧客情報や購買履歴のデータを一元管理する「プライベートDMP」の2種類があります。これらのデータ管理プラットフォームを活用することで、企業は顧客の行動パターンを詳細に把握し、データに基づいたターゲット広告やプロモーションの最適化が可能となるでしょう。昨今はクラウド・データベース・プラットフォームの普及も進んでおり、自社の状況に合わせてデータ管理システムの規模を調整することが可能です。サーバー機器類の導入やメンテナンスも不要なため、コスト削減にもつながるでしょう。このように、データ管理プラットフォームは、企業がデータを最大限に活用し、競争力を高めるための重要な基盤となります。

自立型データベースとは何か

自律型データベースとは、人工知能（AI）と機械学習を活用してデータベースの日常管理タスクを自動化するサービスです。このサービスにより、管理者が行っていたバックアップや更新などの作業が自動化されます。自立型データベースのメリットは、パフォーマンスチューニングやクエリ最適化といった専門的な作業が自動化され、外部からの攻撃や内部の脅威からデータを保護してくれる点です。また、ディスク障害の予兆を検知して、自動でデータを別のディスクに移し、新しいディスクの手配も行ってくれます。

ビッグデータ管理システムとは？

ビッグデータ管理システムとは、大量のデータを効果的に保管、管理、解析するためのシステムです。

ビッグデータとは大量のデータという意味のほかにも、データを活用して新たな知見を得たり、予測や意思決定を行うための手法や技術を含む概念のことも指します。リアルタイムで生成される多様な形式のデータを効率的に処理・分析することで、ビジネスの戦略立案や医療の個別化や交通の最適化など、さまざまな分野で活用されています。

YouTubeやTikTokなどのソーシャルメディアからは連日膨大な量のデータが流入しており、それらの膨大なデータを管理するために登場したシステムが、ビッグデータ管理システムです。

このシステムは、以下の3つの領域で優れた性能を発揮します。

ビッグデータの統合

さまざまなソースから収集された膨大な量のデータを、1つのシステムにまとめることが可能です。データは異なる形式や構造を持っていることが多いため、効率的に統合することが求められます。たとえば、企業内の各部門から収集されたデータや外部のパートナー企業から提供されたデータなどを一元化し、統一されたフォーマットで管理します。これにより、全体像を把握しやすくなり、データの一貫性と整合性が確保されるのです。

ビッグデータの管理

膨大な量のデータを効率的に保存し、データベースの設計・ストレージ最適化・データセキュリティの確保などを行います。分散ファイルシステムやクラウドストレージを活用して、大量のデータを安全かつ効率的に保存することが可能です。また、データのバックアップやリカバリ計画を策定し、データ損失のリスクを最小限に抑えます。

ビッグデータ分析

先進的な手法やアルゴリズムを駆使して、データ内のパターンやトレンドを発見し、それを基に予測や意思決定を行います。たとえば、機械学習や人工知能を用いて、顧客の行動予測や異常検知を行うことが可能です。さらに、データ可視化ツールを利用して、複雑なデータをわかりやすい形式で表示し、経営者や関係者が迅速に正確な判断を下せるようにサポートします。データを価値ある情報に変え、組織の戦略的な意思決定を支援します。

データ管理には課題も

現代におけるデータ管理が抱えている課題の多くは、ビジネスの急速な変化とデータの爆発的増加が原因です。

組織が扱うデータの種類や量は日に日に増大しており、対応できる効果的な管理ツールの必要性が高まっています。

現代のデータ管理が抱える課題は以下のとおりです。

課題	概要
データ・インサイトの不足	YouTubeやTikTokなどのソーシャルメディアをはじめ、多くのソースからデータが収集され保存されています。しかし、どのデータがどこにあり、どう活用するかがわからなければ、データを有効活用することはできません。データ管理ソリューションは、膨大なデータの中から有益なインサイトをタイムリーに提供できる能力が求められます。この課題を解決することで、組織はデータに基づいた意思決定を迅速に行うことが可能になります。
データ管理のパフォーマンス維持が困難	データ管理の課題として、パフォーマンス維持の困難さも挙げられます。データの量が日に日に増加するなかで、システムのパフォーマンスを維持し続けることは非常に難しい課題です。継続的にクエリのパフォーマンスを監視し、必要に応じてインデックスを調整することで、一貫して高いパフォーマンスを維持することが可能となります。
変化するデータ要件への対応	変化するデータ要件への対応は重要です。データに関するコンプライアンス規制は非常に複雑で、絶えず変化している状況です。組織は、新しい規制や変更された規制に迅速に対応するため、データを見直し、適合させる必要があります。とくにプライバシー規制の厳格化に対応するため、個人情報を適切に検出・追跡・監視する能力が求められます。
データの処理と変換の必要性	データの処理と変換の必要性も大事な要素です。データを収集・識別するだけでは十分とは言えません。ビジネスにおいては、データは必要なときに必要なものが手に入ることが重要です。情報は精度と鮮度も求められるため、データの処理と変換に時間がかかると、データそのものの価値が損なわれる恐れもあります。
データを適切に保存しておく必要性	現在のデータ管理では、データはデータウェアハウスやデータレイクなど、さまざまなシステムに保存されます。データサイエンティストには、元のデータを迅速かつ簡単に分析可能な形に変換するツールが必要です。データの収集・統合・変換・保存・アクセスなどがスムーズに行われることで、データの多様性と量に応じた柔軟な対応が可能となり、ビジネスの意思決定や戦略策定に役立てることが可能になります。
ITの機敏性と継続的なコスト削減の必要性	現在の企業は、クラウドデータ管理システムを活用して、データの保管や分析をオンプレミスやクラウド、またはハイブリッド環境から選択することが可能です。IT企業は柔軟性を最大限に高め、コストを削減するためにオンプレミスとクラウド環境の一貫性を評価する必要があります。最適なデータ管理方法を選択することにより、企業は変化するビジネスニーズに迅速に対応し、競争力を維持することが可能となります。

データ管理におけるベストプラクティス

データ管理の問題を解決するには、しっかりと考えられたベストプラクティスが必要です。

具体的な方法はデータの種類や業種によって異なりますが、組織が取り組むべき主なデータ管理の課題には、以下のベストプラクティスで対応可能です。

課題	ベストプラクティス	説明
データの特定	データ検出レイヤーの作成	データの検索と利用を簡単にするため、データ層の最上位に専用レイヤーを設置します。このレイヤーにより、アナリストやデータサイエンティストは迅速に必要なデータを見つけて分析に活用できます。
データの再利用	効率的なデータサイエンス環境の開発	データの変換作業を自動化することで、データモデルの作成と評価を合理化する環境の構築を行います。手作業によるデータ変換が不要になり、新しいモデルの仮説設定とテストを迅速に進めることが可能です。自動化ツールの導入により、データサイエンティストの作業負担を軽減し、分析の精度と効率を向上させます。
パフォーマンスの維持	自律型テクノロジーの利用	AIと機械学習を利用してデータベースクエリを監視し、インデックスを最適化する自律型データ機能を導入します。この機能により、データベースは常に最適なパフォーマンスを維持し、迅速な応答が可能になります。さらに、データベース管理者やデータサイエンティストは手動のパフォーマンス調整から解放され、より高度な分析や戦略的業務に集中できるようになるでしょう。
コンプライアンス対応	検出機能の活用	データ検出ツールを使用して、複数の管轄権限にわたるコンプライアンス要件を把握し、関連するデータの追跡と監視を行います。これにより、企業は法令遵守を確実にし、リスクを低減することが可能です。
データベースの統合	コンバージド・データベースの利用	すべての最新データ型と開発モデルをネイティブにサポートするデータベースを使用し、グラフ・IoT・ブロックチェーン・機械学習などのさまざまなワークロードを実行します。さらに、単一のプラットフォームで多様なデータを扱えるため、システムの複雑性が軽減され、運用コストの削減にもつながります。
パフォーマンスと可用性	高パフォーマンスのデータベース・プラットフォーム	スケーラブルで高パフォーマンスのデータベース・プラットフォームを利用し、データを迅速に分析し、適切な意思決定を支援します。これにより、企業は複数のデータソースから収集されたデータを統合し、高度な分析や機械学習を行うことが可能です。
データアクセス	共通クエリレイヤーの使用	複数のデータストレージ形式を管理する共通のクエリレイヤーを使用し、データの場所を意識せずにアクセスを可能にします。これにより、データサイエンティストやアプリケーションは、異なるデータストレージシステムに対して一貫したアクセス方法を使用できるため、データの活用が容易になります。

データ管理ツールは”ナレッジスイート”

データ管理は、データの安全な保管・整理・統合・利用を含むすべてのプロセスを指し、ビジネスの急速な変化とデータの増加に対応するために不可欠です。

しかし、現代のデータ管理には多くの課題も伴います。具体的には、以下のような点が挙げられます。

• データインサイトの不足
• システムパフォーマンスの維持
• 変化するデータ要件への対応
• データ処理と変換
• 適切なデータ保存
• ITの柔軟性とコスト削減

これらの課題に対処するため、最適なソリューションとして注目されるのが「ナレッジスイート」です。

「ナレッジスイート」は、営業支援と顧客管理機能を統合し、データの一元管理を実現します。クラウドベースでアクセス可能なナレッジスイートは、チーム全体での情報共有をスムーズにし、業務効率化と生産性向上に貢献します。

堅実なデータ管理こそが、企業の持続的な成長と成功を確固たるものにするのです。

まとめ

本記事では、現代におけるデータ管理の重要性と課題、さらに具体的な管理方法について解説しました。

データ管理は、ビジネスの急速な変化とデータの増加に適応するために不可欠であり、データの安全な保管・整理・統合・利用を含む一連のプロセスを指します。

効果的なデータ管理は企業の競争力を高めますが、現代のデータ管理には多くの課題が存在します。とくに、データの種類や量が急増するなかで、これらのデータを効率的に統合・管理することは容易ではありません。

これらの課題に対応するためには、最新のデータ管理システムやプラットフォームの導入が不可欠です。

堅実なデータ管理こそが、企業の持続的な成長と成功を確実なものにする鍵となります。