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データ管理入門--その意味や必要なスキルなど知っておきたい基本事項

今ではあらゆる企業でデータが使われているが、有効に活用するには適切な管理が必要だ。ここでは、データ管理の基本となるモデル、ソフトウェア、必要なスキル、導入方法などについて解説する。

 世界中のあらゆる企業は、データを扱わなければならない。社員1人の有限責任会社から多国籍企業まで、データはあらゆる場所に存在する。データを効果的なビジネスツールとして利用したければ、適切に管理する必要がある。

 ただし、データは顧客記録などの外部ソースの情報だけではない。従業員記録やネットワークマップ、給与支払データ、その他の形式の外部情報と内部情報もすべて、管理すべきデータのリストに含まれる。

 データを有用なものに変えるには、多くの作業が必要だ。適切に管理しなければ、記録の重複、不正確な情報、時間とストレージ容量の浪費など、不適切な整理に起因する問題を多数抱えることになるかもしれない。デジタルデータは紙よりもはるかに複雑であるため、整理するには専門的なスキルが求められる。

 データ管理の世界へようこそ。ここでは、モデル、ソフトウェア、導入など、データ管理について知っておくべき基本事項を紹介する。

どんなものなのか

 データ管理の定義は、それを解説するウェブサイトと同じ数だけある。データ管理の専門家のコンソーシアムDAMA Internationalが定義するデータ管理は、「企業の情報ライフサイクルのニーズを効果的に管理するために、アーキテクチャー、ポリシー、プラクティス、手順を開発し、実行すること」だ。

 言い換えると、データ管理とは複数の専門分野にまたがるものであり、実用的かつ使用可能な方法でデータが整理された状態を維持すること、となる。データ管理の最も基本的なレベルでの役割は、組織のデータ全体が正確で一貫しており、すぐに利用でき、適切に保護されるようにすることだ。

 データ管理は、重複を排除してフォーマットを標準化する手段であるだけでなく、データ分析の基礎にもなる。適切なデータ管理を実施していなければ、分析は最悪の場合ほぼ不可能であり、できたとしても信頼性に問題が残る。

完全なデータ管理モデルは何で構成されているのか

 データ管理の定義と説明を読んで少し目まいがしたとしても、無理はないだろう。データ管理の実践には、多くのものが関わっている。

 DAMA Internationalは、データ管理を以下の11の知識分野に分類している。

  1. データガバナンス:これはデータ管理のあらゆる側面の計画を立てることだ。一般には、組織が管理するデータの可用性、使いやすさ、一貫性、完全性、セキュリティを確保することが含まれる。
  2. データアーキテクチャー:組織のデータの全体的な構造と、より広範なエンタープライズアーキテクチャーにおける位置付けを指す。
  3. データのモデル化と設計:データ分析と、分析システムの設計、構築、テスト、保守が対象となる。
  4. データの保存と運用:データの保存と管理に使用される物理ハードウェアに関連する。
  5. データセキュリティ:データを保護し、権限を持つユーザーだけがアクセスできるようにするための要素がすべて含まれる。
  6. データの統合と相互運用性:データを構造化された形式(すなわち整理されたデータベース)に変換し、それを維持するために必要な作業に関連するすべてのことが含まれる。
  7. ドキュメントとコンテンツ:あらゆる形式の非構造化データと、構造化データベースへのアクセスや構造化データベースとの統合に必要な作業が含まれる。
  8. 参照とマスターデータ:データ値を標準化することにより、重複などのミスを減らせるようにデータを管理するプロセス。
  9. データウェアハウジングとビジネスインテリジェンス:分析とビジネス意思決定のためのデータの管理と適用が含まれる。
  10. メタデータ:メタデータ(ヘッダーなど、他のデータを参照するデータ)の作成、収集、整理、管理に関連するすべての要素が含まれる。
  11. データ品質:データとデータソースの監視によって、高品質な情報が提供されていること、完全性が維持されていること、品質の低いデータが除外されていることを確認する慣行のこと。

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