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データ管理とは、データの収集、保持、そして使用までを、安全に効率よく、コストパフォーマンスに優れた方法で実施することを意味します。
日に日に重要になるこの「データ管理」ですが、なぜ近年、これほどまでに重要視されるようになったのでしょうか。 今回はこのデータ管理の基本から、管理する際のポイントまで、詳しく説明していきます。
そもそも、企業はなぜデータ管理を行わなければならないのでしょうか。
それは、企業活動において利用するデータ量が急増しているため、組織内に蓄積するデータを最適な形で使用できるようにする必要があるからです。
顧客からの問い合わせ対応で、最新の商品情報をすぐに見つけられなければ、受注の機会を逃してしまうかもしれません。また、取引先に古い情報を渡してしまうようなことがあれば、取引における信用を失ってしまう可能性もあります。
大量に行き来するデータを正しく管理し、活用できる環境を整えることは、ビジネスチャンスの獲得や、信頼関係の構築、社内の業務効率化に必須です。
今や、データ管理は単なる「データの管理」ではなく、データを会社の資産としてしっかりと活用するための基盤を整える、重要な経営戦略でもあるのです。
企業活動で利用されるシステムは、次のように3種類に分けて考えることができます。
まず、「基幹システム」と呼ばれる、企業の内部的なデータを管理するシステムがあります。
次に「業務系システム」があります。これは営業支援や原価管理などの主に営業目的のシステムです。
もうひとつが「業務支援系システム」です。これは社内の情報共有やグループウェアなどで、営業や組織のコミュニケーションをサポートするためのものです。
このようなシステムの利用に伴い、企業活動では様々なデータのやり取りが常に発生しています。
さらに、こうした社内システムに加え、メールやチャットでは、社外の顧客とも常にやり取りが発生しています。 社内外を問わず、最新の情報を素早く共有できる体制を整えることは、円滑な企業活動にとって非常に重要となっているのです。
このように、データ管理が重要であることは、誰の目から見ても明らかです。 しかし、必要なデータを何時間も探したり、最新のバージョンを確認するために関係各所に連絡をしたり、データをめぐる非効率的な業務の話は、枚挙にいとまがありません。
なぜ、データ管理は進まないのでしょうか。ここでは、データ管理をする際の課題にはどのようなものがあるのか、ご説明いたします。
3-1.データの量が膨大で、どのようなデータがあるかわからない
日々のデータのやり取りによって、データ量が膨大になってしまっているパターンです。
管理するデータがあまりに膨大で、どのデータがどこに保存されているのか把握できず、データ管理に手を付けられない状況に陥ってしまいます。
3-2.必要なデータと不要なデータが混在している
どんどん溜まっていく大量のデータの中には、「必要なデータ」「不要なデータ」「必要か不要かわからないデータ」が混在してしまうこともよくあります。
このような状態は、必要なデータを見つけにくくするだけでなく、システムのリソースを圧迫し、パフォーマンスの低下や、無駄な管理コストの増加に繋がる可能性もあります。
3-3.データの散在・サイロ化により必要なデータを探し出せない
「2.データ管理が必要となるシステム」で述べたように、現在の企業活動では様々なシステムを利用します。 部署や業務ごとに異なるシステムを利用している場合、システム間でデータのやり取りがうまくできず、「データの持ち腐れ」となってしまうことも、企業のデータ管理によく見られる課題です。
このような、データが様々な部署に分散していて、上手く活用できない状態を「データのサイロ化」と呼びます。データ管理による価値の創出を阻害する要因となるため、注意が必要です。
3-4.膨大なシステム連携によるデータ管理コストの増大
「データのサイロ化」に対応するためにシステム連携を図ったり、様々な機能やアプリケーションを連携させたりする際に発生する開発コストも、データ管理の課題として挙げられるでしょう。
また、増え続けるデータを管理するためには、データ量に耐えられるだけのシステム開発に加え、サーバーの維持費といったランニングコストも必要です。
このように、様々な課題があるデータ管理ですが、こうした課題を乗り越えて得られるメリットも沢山あります。 ここでは視点を変え、データ管理により得られるメリットを確認してみましょう。
4-1.業務の効率化・意思決定のスピードの改善
データ管理を効率よく実施することで、必要なデータをすぐに見つけ出せるようになります。 最新のデータを何時間も探す、システム上集計されていないデータを手作業で集計するなど、無駄な工数を削減できます。
そうしてスムーズにデータの共有を行うことは、結果として、業務効率はもちろん、組織としての意思決定のスピードアップにもつながるのです。
4-2.管理コストの無駄の防止
データの要・不要の判断基準やライフサイクルを定めることで、データの取捨選択を含めた管理のための時間も削減できます。 また、不要なデータを削除することは、ストレージや重複したシステムの運営コスト節約にもつながります。
人的な管理コストだけでなく、ハード面の管理コスト低減の効果も期待できるのです。
4-3.カスタマーエクスペリエンスの向上
顧客からの問い合わせ対応などで、最新の情報をすぐに見つけられないと、クレームにつながったり、貴重な受注の機会を逸してしまったりすることにつながりかねません。
無駄なく、しっかりとデータ管理を行うことは、スピード感のある対応にもつながります。顧客に提供する情報や商品、あるいはサポートをリアルタイムで提供できるようになれば、カスタマーエクスペリエンスも大きく向上することになるでしょう。
企業のデータ管理を成功させるためには、どのような点に注意すればよいのでしょうか。 データ管理を成功させるポイントを具体的にひとつひとつ確認していきましょう。
5-1.データ管理を担当する部門・担当者を設ける
企業でデータ管理を徹底するためには、まず、専門のスタッフや部署を設けることが重要です。
データ管理のやり方やルールなどを社内に徹底し、さらにサポートできる体制を作ることで、データ管理を社内の文化として定着させられるようにしましょう。
5-2.計画の設定
データ管理を成功させるためには、データ管理計画の策定も重要です。
データの使用量がどの程度になりそうか、どのようなフォーマットで保存するか、データのアーカイブをどうするか等、まずはルールをしっかりと文書化しましょう。
5-3.保存すべき重要なデータの定義
データ管理計画の中では、そのデータをいつまで保存するのか、データのライフサイクルを定義する必要があります。 しかし、他のデータよりも長期間保管する必要のある重要なデータの確認をしておかなければ、削除してはいけないデータを廃棄してしまった、というオペレーションミスが発生する恐れもあります。
まず、重要なデータはどれか、どのくらいの期間保存する必要があるのか、その定義をしっかりと確認する必要があります。
5-4.データの種類に応じたライフサイクルの設定
重要なデータをしっかりと定義したら、全てのデータの種類別にライフサイクルを定めましょう。
データのライフサイクルとは、作成・保存・利用・共有・保管・廃棄の流れ全体を示します。 例えば顧客データは、現在取引がない顧客でも将来的に必要になる可能性があるため、長期保管するべきです。 一方、一時的にしか使わないメモのようなWordファイルは、短期間で処分することが可能です。
このように、ライフサイクルはデータの種類や重要度によって決める必要があります。 ライフサイクルをしっかり定義することで、不要なデータを効率的に削除することができ、データ管理の効率がアップします。
5-5.データの格納
データをどこに格納するかという点も、データ管理において非常に重要な観点となります。
従来は、社内に設置したサーバーにデータベースを置くオンプレミスが主流でしたが、現在ではクラウドで管理するという選択肢もあります。 また、共有するフォルダの置き場や命名規約、ユーザーのアクセス権限など、誰がどこに何を入れるのか、制度として決める必要があります。
5-6.データの共有
ここまでの管理計画を全て策定したら、いよいよ、適切なメンバーとのデータ共有を始めます。 データの所有者やコピーの許可、企業秘密などの管理方法などを確認したうえで、データの共有を始めましょう。
5-7.データ管理の課題・改善策の定期的な見直し
このようにデータ管理に関する幾つかのルールを決定しても、データは日々追加され、活用方法や目的も日々変化します。 そのため、一度決めたルールや管理手法も、定期的に見直して最適化する必要があります。
データ管理は共有できたら終わり、ではありません。指数関数的に増加するデータを効率的に管理するために、課題と改善策は常に見直しましょう。
社内データを蓄積して活用するためには、専用のツールを利用するのも得策です。
例えば、部署ごとにデータ管理手法が異なったり、そもそもデータ管理がきちんとできていなかったり、さらにはせっかく導入したシステムが使えなかったりという場合、場当たり的な対応ではデータ管理によるメリットが得られにくくなってしまいます。
データ管理には様々な視点が必要となります。 今回ご説明したような管理を効率よく行うためには、自社の業務体系に合った「データ管理ツール」の導入も検討してみてはいかがでしょう。
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