データマネジメントの自動化とは？メリットや活用のポイントを解説　

データ活用は企業経営にとって生命線といえるものであり、データ分析によって業務効率化を図ったり、顧客満足度を高めたりする効果が見込めます。データ活用に必要な戦略がデータマネジメントであり、あらゆるビジネス目的にデータを使うことが可能です。本記事では、データマネジメントについて詳しく解説するとともに、データマネジメントをスムーズに行うためのポイントを解説します。

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データマネジメントとは？

データマネジメントとは、データを管理する行動です。データを安全かつ効率的に管理し、ビジネスにおける幅広い場面で活用するために、企業が行う戦略を指します。管理する範囲は幅広く、具体的な戦略として、次のような取り組みが挙げられます。

• データの活用方針を定める
• 蓄積したデータを構築・維持・管理し、いつでも使える状態に保つ
• データの品質を高める
• データの保護に努める

取り組みの内容を見て分かるように、データマネジメントは単にデータ管理を行うだけではなく、管理・利用・維持・向上までの過程が含まれているのです。

データマネジメントを構成する3つの要素

データマネジメントを構成する要素には、次の3つがあります。これらの要素が相互に作用して、初めて効果的なデータマネジメントが実現できます。それぞれの要素で何が求められるのかを見てみましょう。

データ管理

データマネジメントの基本といえる要素です。効率的なデータ管理により、データの種類や量を問わず、適切かつスピードを持ってアクセスできる仕組みづくりが求められます。そのうえで、必要な時にデータがいつでも使えるよう、所在の把握や要求品質の確認を怠らないようにしなくてはいけません。

データ活用

データ管理を行ったら、データの活用方法を検討しますが、企業に蓄積されたデータは、次の通りあらゆる用途に活用できます。

• 商品開発をする際、過去の商品データや顧客から寄せられた要望を基にする
• アフターサービスの内容を充実させるために、顧客が商品を使う状況をモニタリングする

これらの活用を、社内だけで行うのではなく、外部企業やツールなどの連携も重視されるようになってきました。データを活用した上で、新たな価値を見出すことが重要です。

データ保護

近年、企業を狙ったサイバー攻撃が急増し、その手口も巧妙化しています。また、サーバーがウイルスに感染してしまうケースも多く、機密情報である企業データが流出してしまうリスクがあることを把握しておく必要があります。さらに、顧客の個人情報を保有している企業であれば、プライバシー保護の観点からセキュリティ対策に重点を置き、個人情報を守る取り組みが必須です。セキュリティシステムは、性能の向上が著しいため、定期的にシステムのアップデートが求められます。

データマネジメントの4つのポイント

的確なデータマネジメントを行うためには、重要なポイントを踏まえたうえで推進する必要があります。ひとつずつ詳細を見てみましょう。

1.データ活用目的を明確化する

データマネジメントは、目的を達成させるための手段であり、目的そのものではありません。データの活用目的を定めることで、集めるべきデータや要求品質が決まり、活用の方向性が明確にできます。このため、ただデータを集めるのではなく、活用目的の明確化をすることが重要です。

2.データを見える化する

データの全体像を把握した上で、必要なデータがすぐに活用できるように、データを見える化しておくことも重要です。データ形式や保管場所、活用方法などをまとめ、データマップとして変換しておくと、用途が管理しやすくなります。

3.データのムダを発見する

データの見える化により、不要なデータがそのまま残っているものや、複数のシステムで同じデータが重複管理されている、ムダが見つかる場合があります。これらのムダを改善すると、データ管理が効率よく行えます。

4.データを活用しやすい基盤を整える

データが必要なときにすぐ使えるように、普段からデータの基盤を整えておきましょう。共有のデータベースに保管する・BIツールで変換するなどの方法が有効です。この際、データが常に最新情報を反映できる体制づくりを目指しましょう。

データマネジメント自動化の手法は2種類

データマネジメントは、とても複雑なものであり、手動で実施することは不可能です。データマネジメントを自動化で行うには、次の2種類の手法が挙げられます。

マニュアル

マニュアル・データマネジメントでは、企業ごとにオーダーメイドのシステムをいちから作成します。データマネジメントの構造全体の文書化をはじめとし、リポジトリのアーキテクチャ設計、データパイプラインの構築、データ変換の適用、システムの監視・保守・更新など、含まれるタスクは多岐に渡ります。そのため、必要とされるリソースが非常に多くなります。

既存のプラットフォームを利用

既存のデータマネジメントプラットフォームを利用すると、コストを抑えたうえで早期の導入が可能となります。例えば、ドラッグ&ドロップ方式のインターフェースや、プラットフォームと分析ツールとの接続、アナリティクスの結果が分かるダッシュボード、オンラインによるサポート、セキュリティ管理などが利用できます。データマネジメントを自動化するのであれば、マニュアルよりもプラットフォームの利用がおすすめです。

データマネジメント自動化は業務効率化につながる

先ほど紹介した流れで、データマネジメントの自動化で、業務の大幅な効率化につながります。なかでも、次に紹介する業務において効率化が期待できます。

経理業務

経理業務は、ルーティンワークとなる業務が多いうえに、お金を扱う業務であることからミスが許されません。自動化により、伝票のデータ入力や帳票の作成、請求書の発行などで活用できます。人間によるチェックをしなくとも、高精度かつハイスピードでの業務処理が可能となり、最も高い導入効果が期待できる業務のひとつです。

人事業務

人事業務では、客観的に公平な人事評価を行いたい時に、自動化ツールが大いに役立ちます。人事担当者が人事評価をすると、主観的な評価を完全に排除することは困難です。しかし、評価基準のルールを定めて、社員の能力や適性をスコア化すると、ルールに沿った評価を出すことができます。さらに、人事業務の負担も経験できるため、効率良い人事評価につながります。

営業業務

営業業務において、顧客情報が属人化してしまうと、その顧客に対する社内での共通認識が構築できなくなります。社内に散らばってしまった顧客データを、ひとつのデータベースにまとめると、正確な顧客リストが完成します。このリストの活用で、顧客対応の進捗状況の一元管理および、顧客の行動履歴に沿った最適なアプローチができるようになるのです。

データマネジメント自動化のメリット

データマネジメントを自動化することで、次のようなメリットが得られます。

業務の効率化

退屈な作業を自動化し、社員がやりがいを感じる業務に集中できると、先ほど紹介したように業務に集中できます。そのうえで、エラー対応にかかる時間や負担も減らすことが可能です。

コストの削減

データマネジメントの自動化は、企業の運営にかかるさまざまなコストを削減するメリットもあります。不要な業務の削減や時間の軽減により、人件費や工数などにかかるコストがカットできます。他にも、コストカットの手法は数多くありますが、一度にすべてを実行しようとするとうまく進まないケースが多いものです。ひとつずつ実行し、反応を見ながら自社に合った方法を模索していきましょう。

一貫性の獲得

データマネジメントの自動化により、ツールの性能環境が一貫性を獲得し、効率良く維持できるようになります。これにより、人為的ミスの削減につながり、一貫性がさらに向上するのです。

データマネジメントがうまくいかない企業はどうなる？

データマネジメントが進まないと感じている企業では、レガシーシステムを使い続けている可能性が高いと考えられます。レガシーシステムには、最新のデータ管理やデータ活用に求められる機能が備わっていないことがあります。

レガシーシステムを使い続けると、「2025年の崖」に遭遇する可能性が高まります。これは、セキュリティ面でのリスクが増える点や、5Gの導入などで膨大となったデータに対応できなくなるなどの問題が起こることです。2025年の崖を克服するためには、データマネジメントの実施によりDXの推進を進めていく行動が求められているのです。

UMWELTでデータマネジメントの自動化を達成しよう！

データマネジメントの自動化を達成し、2025年の崖を防ぐためには、TRYETINGが提供するUMWELTの導入がおすすめです。UMWELTは、誰でも使えるノーコードAIプラットフォームで、データの収集・アルゴリズムの選択・システム統合の3ステップで、データマネジメントの自動化が素早くできるようになります。クラウド型のため、初期開発コストも不要。低価格で高速導入可能なAI搭載型データマネジメントツールをお探しの方にこそ安心してご利用頂きたいツールです。

まとめ

データマネジメントの活用で、データを最大限にビジネスへ活かし、ビジネスの継続的な維持および進化につなげていくことができます。UMWELTの導入により、データマネジメントの自動化を促進し、さまざまな課題解決への貢献が可能です。UMWELTの機能をさらに詳しく知りたい企業担当者様は、弊社までお気軽にお問い合わせください。

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